Statistikada k-eng yaqin qoʻshnilar algoritmi parametrik boʻlmagan tasniflash usuli boʻlib, birinchi marta Evelin Fiks va Jozef Xodjs tomonidan 1951 yilda ishlab chiqilgan va keyinchalik Tomas Kover tomonidan kengaytirilgan. U tasniflash va regressiya uchun ishlatiladi. Ikkala holatda ham kirish maʼlumotlar toʻplamidagi eng yaqin taʼlim misollaridan iborat boʻladi.
K eng yaqin qo'shni qanday ishlaydi?
KNN soʻrov va maʼlumotlardagi barcha misollar orasidagi masofani topish, soʻrovga eng yaqin koʻrsatilgan sonli misollarni (K) tanlash, soʻngra eng koʻp ovoz berish orqali ishlaydi. tez-tez yorliq (tasniflash holatida) yoki teglarning o'rtacha qiymati (regressiya holatida).
K eng yaqin qoʻshni algoritmi nimani anglatadi?
K Nearest Neighbor – bu oddiy algoritm boʻlib, u barcha mavjud holatlarni saqlaydi va yangi maʼlumotlar yoki holatlarni oʻxshashlik oʻlchovi asosida tasniflaydi. U asosan maʼlumotlar nuqtasini qoʻshnilari qanday tasniflanganiga qarab tasniflash uchun ishlatiladi.
K Nearest Neighbor mashinasini oʻrganish nima?
K-Eng yaqin qoʻshni Nazorat ostida oʻrganish texnikasiga asoslangan Mashinani oʻrganishning eng oddiy algoritmlaridan biridir K-NN algoritmi yangi holat/maʼlumotlar va mavjud holatlar oʻrtasidagi oʻxshashlikni qabul qiladi va qoʻyadi. yangi ishni mavjud toifalarga eng oʻxshash toifaga kiriting.
Eng yaqin qoʻshnining afzalligi nimada?
U oʻquv maʼlumotlar toʻplamini saqlaydi va undan faqat real vaqtda bashorat qilish vaqtida oʻrganadi. Bu KNN algoritmini o'qitishni talab qiladigan boshqa algoritmlarga qaraganda ancha tezroq qiladi, masalan. SVM, chiziqli regressiya va boshqalar.
