knearest
Diferenças
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knearest [2023/07/08 14:50] – [k=5] jdos | knearest [2023/07/08 15:11] (atual) – [k=5] jdos | ||
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Linha 1: | Linha 1: | ||
====== K-Nearest Neighbour ====== | ====== K-Nearest Neighbour ====== | ||
- | kNN é um dos algoritmos de **classificação** mais simples disponíveis para aprendizado supervisionado. A ideia é procurar as correspondências mais próximas dos dados de teste no espaço de recursos. | + | kNN é um dos algoritmos de **classificação** mais simples disponíveis para aprendizado supervisionado. |
- | O KNN tenta classificar cada amostra | + | A ideia é procurar as correspondências mais próximas dos dados de teste no espaço |
- | Como o próprio nome já diz, " | + | O KNN tenta classificar cada amostra de um conjunto de dados avaliando sua distância em relação aos vizinhos mais próximos. |
+ | |||
+ | Se os vizinhos mais próximos forem majoritariamente de uma classe, a amostra em questão será classificada nesta categoria. | ||
+ | |||
+ | Como o próprio nome já diz, " | ||
+ | |||
+ | Quando o '' | ||
+ | |||
+ | Por outro lado com '' | ||
+ | |||
+ | Porém | ||
===== Exemplos ===== | ===== Exemplos ===== | ||
Linha 22: | Linha 32: | ||
==== k=5 ==== | ==== k=5 ==== | ||
{{: | {{: | ||
+ | |||
+ | ==== Código ==== | ||
<file python knn.py> | <file python knn.py> | ||
Linha 51: | Linha 63: | ||
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- | {{: | ||
Resultado: | Resultado: | ||
+ | |||
+ | {{ : | ||
+ | |||
+ | \\ | ||
< | < | ||
result: [[1.]] | result: [[1.]] |
knearest.1688838607.txt.gz · Última modificação: 2023/07/08 14:50 por jdos