Публикации по теме 'knn-algorithm'
Лучший способ обработки пропущенных значений в вашем наборе данных: использование KNN Imputer
Содержание:
∘ Многомерный вменитель: ∘ Здесь вам придется работать в два этапа. ∘ Реализация:
Многомерный импортер:
Многомерный вменитель — это статистический инструмент, используемый для заполнения пропущенных значений в наборе данных путем рассмотрения связей между несколькими переменными. Вместо того, чтобы просто самостоятельно угадывать пропущенные значения, он учитывает связи между различными точками данных, чтобы сделать более точные замены. Это помогает..
3 основных алгоритма классификации, которые можно реализовать всего за 5 секунд
ПУТЕШЕСТВИЕ В НАУКЕ ДАННЫХ
3 основных алгоритма классификации, которые можно реализовать всего за 5 секунд
Самый первый шаг к пониманию машинного обучения… Классификация!
Обзор
Классификация в машинном обучении — это контролируемый подход к обучению, используемый для присвоения меток точкам данных. Он используется для…
Ответ Python на алгоритм K-ближайших соседей (kNN)
Если вы когда-либо искали фразу «Искусственный интеллект», возможно, вы также наткнулись на алгоритм K-ближайших соседей и задались вопросом, что означает этот термин и почему он полезен. В рамках искусственного интеллекта алгоритм kNN представляет собой «нелинейную» модель, используемую в обучении с учителем. Хотя технически kNN называется алгоритмом классификации, он может легко справляться как с проблемами классификации, так и с проблемами регрессии. В Python есть несколько библиотек,..
Выполнение распознавания лиц с помощью KNN
Распознавание лиц служит жизненно важной целью безопасности. Его можно увидеть повсюду. Его можно найти в камере видеонаблюдения перед вашим домом и датчике на вашем телефоне. Более того, лицо является важнейшей сущностью для идентификации человека. Он отличает человека, поэтому распознавание лиц — важная техника. Системы распознавания лиц используются для разблокировки программного обеспечения на мобильных устройствах. Однако при определенных условиях, например, при плохом освещении,..
Что такое алгоритм KNN в машинном обучении
Во многих интервью, посвященных машинному обучению, звучит вопрос Что такое алгоритм KNN в машинном обучении? Сегодня мы подробно обсудим его. Прочитайте полный пост, чтобы получить общее представление об алгоритме KNN.
Предположим, у нас есть тестовый вход X , и мы должны классифицировать этот X по метке на основе нашего обучающего набора данных. Как мы можем это сделать? С помощью алгоритма KNN мы должны классифицировать X на основе его K соседей. Допустим, мы классифицируем..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..