K-Nearest Neighbours (k-NN) известен как ленивый обучающийся метод, поскольку он выполняет только процесс хранения данных, не обучаясь созданию моделей в форме правил, математических формул или гиперплоскости. k-NN использует только сохраненные обучающие данные для формирования классификации, принимая решения на основе ближайших данных или называемых соседей. Метод k-NN работает путем поиска нескольких k объектов или шаблонов, наиболее близких к входному шаблону. Затем он выбирает..

K Nearest Neighbours и реализация на наборе данных Iris В этом блоге рассказывается о том, как работает алгоритм KNN (K-Nearest Neighbours), а также о реализации KNN на наборе данных радужной оболочки глаза и анализе вывода. в этом блоге я освещаю: знать объяснение. knn на наборе данных радужки с использованием евклидова расстояния. knn с помощью встроенной функции. knn, используя наборы поездов и тестов, а также находя различные параметры и анализируя результаты. 1.knn..

KNN или в длинной форме так называемые K-ближайшие соседи . Очень известный алгоритм, используемый для классификации . Начнем с классификации , что именно это означает в простом предложении. Предположим, вы с друзьями пришли в бар, и бармен играет с вами в игру. Он расскажет вам правила игры и сообщит вам цвет каждого алкогольного напитка , а вам двоим нужно будет определить , что это за пиво, виски, бренди, вино и т. д. неизвестные образцы . классификация , которую мы,..

Была цитата: « Иногда нас будут оценивать наши соседи », и эта цитата подходит для нашего KNN. Как работает классификация? Возьмем реальный пример, У нас есть набор данных movie_review / amazon_product_review, чтобы предсказать, является ли отзыв положительным / отрицательным, учитывая, что нам необходимо предсказать, является ли отзыв положительным или отрицательным. Найдите функцию f, такую, что для обзора фильма «x» мы получили бы «y» (что означает, что обзор равен + ve или -ve)...

Эта статья посвящена быстро развивающейся области искусственного интеллекта и его реализации в мире реального времени на основе двух статей. В нем рассказывается о процессе распознавания символов автомобильных номеров с помощью машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL). Используемые методы - это k-ближайших соседей (kNN) и сверточная нейронная сеть (CNN) соответственно. Таким образом, обсуждаются производительность, результат и методология. Каждый из 36 персонажей обучается с..