Эң жакынкы кошуна деген эмне?

2024 Автор: Fiona Howard | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2024-01-10 06:40

Статистикада k-эң жакын кошуналар алгоритми биринчи жолу 1951-жылы Эвелин Фикс жана Жозеф Ходжес тарабынан иштелип чыккан, кийин Томас Ковер тарабынан кеңейтилген параметрдик эмес классификация ыкмасы. Ал классификация жана регрессия үчүн колдонулат. Эки учурда тең киргизүү маалымат топтомундагы эң жакын к окутуу мисалдарынан турат.

К жакынкы кошуна кантип иштейт?

KNN суроо менен берилиштердеги бардык мисалдардын ортосундагы аралыктарды табуу, суроого эң жакын көрсөтүлгөн сан мисалдарын (K) тандап, андан соң эң көп добуш берүү менен иштейт тез-тез этикетка (классификацияда) же энбелгилердин орточо көрсөткүчү (регрессияда).

K Nearest Neighbor алгоритми эмнени билдирет?

K Nearest Neighbor – бул жөнөкөй алгоритм, ал бардык жеткиликтүү учурларды сактайт жана жаңы дайындарды же окуяны окшоштук көрсөткүчүнүн негизинде классификациялайт. Ал көбүнчө кошуналары кандайча классификацияланганына жараша дайындар пунктун классификациялоо үчүн колдонулат.

K Nearest Neighbor машинасын үйрөнүү деген эмне?

K-Nearest Neighbor Көзөмөлдөнгөн окутуу техникасына негизделген эң жөнөкөй Machine Learning алгоритмдеринин бири K-NN алгоритми жаңы учур/маалыматтар менен жеткиликтүү учурлардын окшоштугун болжолдойт жана жаңы ишти жеткиликтүү категорияларга эң окшош категорияга киргизиңиз.

К жакынкы коңшунун артыкчылыгы эмнеде?

Ал машыгуу берилиштер топтомун сактайт жана аны реалдуу убакытта болжолдоолорду жасоо учурунда гана үйрөнөт. Бул KNN алгоритмин окутууну талап кылган башка алгоритмдерге караганда тезирээк кылат, мисалы. SVM, сызыктуу регрессия ж.б.