Machine learningMachine learning

طريقة الجيران الأقرباء المنتظمة (Regularized k-Nearest Neighbors)

تُوسِّع طريقة الجيران الأقرباء المنتظمة (Regularized k-Nearest Neighbors - kNN) خوارزمية الجيران الأقرباء التقليدية من خلال دمج آليات التنظيم (Regularization) — وأكثرها شيوعًا الترجيح بالمسافة القائم على النواة أو التحكم في عرض النطاق الترددي — مما يؤدي إلى تنعيم التنبؤات، وتقليل الحساسية لاختيار k، وتخفيض التباين. والنتيجة هي متعلم قائم على الحالات أكثر استقرارًا ومعايرة بشكل أفضل لمهام التصنيف والانحدار على البيانات الجدولية.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Cover, T. & Hart, P. (1967). Nearest neighbor pattern classification. IEEE Transactions on Information Theory, 13(1), 21–27. DOI: 10.1109/TIT.1967.1053964
  2. Hastie, T., Tibshirani, R. & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed., Ch. 13). Springer. ISBN: 978-0-387-84858-7

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Regularized k-Nearest Neighbors (Kernel-Weighted kNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/regularized-k-nearest-neighbors

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateRegularized k-nearest neighbors (Regularized k-Nearest Neighbors (Kernel-Weighted kNN)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/machine-learning/regularized-k-nearest-neighbors · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026