Публикации по теме 'knn'
K-ближайший сосед (KNN)
Полное понимание KNN на простом языке с математической интуицией и реализацией Python.
K-Nearest Neighbor — один из самых простых и удобных для начинающих алгоритмов для изучения. Всего несколько моментов, которые нужно знать, и это завершено, да, это действительно просто. Следует отметить, что « KNN хорошо работает в основном с большими наборами данных» . Важные моменты, связанные с этим:
KNN — это простейший алгоритм машинного обучения. Он основан на методе обучения с учителем...
Вопросы по теме 'knn'
Как оценить границы решений для KNeighborsRegressor
Я встречал коды и статьи об использовании KNeighborsClassifier для оценки границ решений. https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/neighbors/plot_regression.html...
14.11.2023
Ошибка KNN Mahalanobis — размер V не соответствует — Python
Я пытаюсь реализовать модель KNN, используя Mahalanobis в качестве метрики расстояния, однако, когда я выполняю код, я получаю сообщение об ошибке:
Ошибка значения: «размер V не соответствует
где V — ковариационная матрица признаков....
07.11.2023
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..