Публикации по теме 'knn'
Тема: «Раскрытие силы K-ближайших соседей: полное руководство по алгоритму KNN»
Уважаемый [Подписчик/Подписчик],
Надеюсь, это сообщение вас удовлетворит. Хотел поделиться с вами интересной новостью. Недавно я опубликовал подробный блог под названием «Раскрытие возможностей K-ближайших соседей: полное руководство по алгоритму KNN»: полное руководство для специалистов по данным» на Vocal Media. Из-за недоступности партнерской программы Medium в моей стране я решил сначала опубликовать ее на Vocal Media. Вы можете найти блог по следующей ссылке:..
Алгоритм K-ближайших соседей, объясненный простыми словами
Скажи мне, кто твои соседи, и я скажу тебе, кто ты.
Если вы общались с специалистом по данным или изучаете науку о данных, скорее всего, вы слышали об алгоритме k -Nearest Neighbours (или k -NN , для краткости).
Когда я впервые услышал этот термин на сетевом мероприятии, мне в голову пришло следующее изображение:
К сожалению, алгоритм k -NN предлагает мало информации о ваших соседях, если, конечно, вы не думаете о них как о точках данных .
Что такое алгоритм k -NN?..
K-ближайшие соседи Простой, но мощный алгоритм машинного обучения
Смотрите видео пояснения к этой статье здесь .
K-ближайшие соседи, также известные как KNN, — это очень мощный алгоритм машинного обучения. Он используется для решения как классификационных, так и регрессионных задач.
Мы начнем с классификации, потому что она в основном используется для решения задач классификации.
KNN для классификации:
Проблема классификации может быть бинарной классификацией или многоклассовой классификацией. Здесь для простоты мы берем бинарную..
Концепция машинного обучения 45: связь ядер SVM с логистической регрессией и KNN.
Полиномиальное ядро и логистическая регрессия:
Полиномиальное ядро обычно используется в машинах опорных векторов (SVM) для преобразования входных данных в многомерное пространство, в котором легче построить линейную границу решения. Логистическая регрессия — это алгоритм классификации, который моделирует взаимосвязь между входными переменными и вероятностью определенного результата.
Математически ядро полинома степени d можно определить как:
K(x, y) = (x^T y + c)^d..
Код логистической регрессии
Начнем с кода
Используется набор данных Стекло . Классификационный набор данных На основе содержания различных элементов, присутствующих в нем, решается, для какой цели следует использовать стекло
#Data Preprocessing Part
#Data Visualisation, Data Analysis
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.read_csv("glass.csv")
print("\nThe Number of Rows and Columns in Dataset : ",df.shape)
print(df)..
Как начать свой первый проект машинного обучения
Подробное руководство по машинному обучению для начинающих
Если вы читали мою предыдущую статью о том, как начать работу с машинным обучением здесь , это идеальная следующая статья, потому что в этой статье мы углубимся в практический способ всего, что было упомянуто в этой статье, для например, рисование различных графиков для визуализации данных с использованием библиотек (если вы все еще помните, это все функции машинного обучения, которые вы можете использовать без фактического..
Алгоритм K-NN
Алгоритм K-NN является одним из методов классификации. K-NN происходит от «k ближайших соседей», поскольку происхождение слова показывает, что этот метод соответствующим образом разделяет выборочные данные. На рисунке ниже показан алгоритм K-NN. Мы собираемся рассказать, как работает этот алгоритм и как ввод влияет на результат алгоритма K-NN.
Как работает алгоритм K-NN
Давайте посмотрим на эти примеры данных ниже. Есть три красных круга (RC), три зеленых квадрата (GS). В этом..
