কে-নিয়ারেস্ট নেইবারস
কে-নিয়ারেস্ট নেইবারস (KNN), যা কভার এবং হার্ট কর্তৃক ১৯৬৭ সালে আনুষ্ঠানিকভাবে প্রতিষ্ঠিত হয়, একটি নন-প্যারামেট্রিক, ইনস্ট্যান্স-ভিত্তিক পদ্ধতি যা প্রশিক্ষণ ডেটার মধ্যে k সংখ্যক নিকটতম উদাহরণ বিবেচনা করে একটি নতুন পর্যবেক্ষণকে শ্রেণীবদ্ধ বা পূর্বাভাস দেয়। শ্রেণিবিন্যাসের জন্য এটি সেই প্রতিবেশীদের মধ্যে সংখ্যাগরিষ্ঠ ভোট গ্রহণ করে; রিগ্রেশনের জন্য এটি তাদের মানের গড় করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Cover, T.M. & Hart, P.E. (1967). Nearest Neighbor Pattern Classification. IEEE Transactions on Information Theory, 13(1), 21–27. DOI: 10.1109/TIT.1967.1053964 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). K-Nearest Neighbors (KNN) Classification and Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/knn
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.
- সিদ্ধান্ত বৃক্ষযন্ত্র শিখন↔ compare
- লজিস্টিক রিগ্রেশনগবেষণা পরিসংখ্যান↔ compare
- নেইভ বেইজযন্ত্র শিখন↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (শ্রেণীকরণ)যন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →