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 | ||
|---|---|---|---|
| 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: | ||
| </ | </ | ||
| - | {{: | ||
| Resultado: | Resultado: | ||
| + | |||
| + | {{ : | ||
| + | |||
| + | \\ | ||
| < | < | ||
| result: [[1.]] | result: [[1.]] | ||
knearest.1688838639.txt.gz · Última modificação: por jdos
