অনলাইন কে-নিয়ার্সট নেইবারস
অনলাইন কে-নিয়ার্সট নেইবারস (Online KNN) ক্লাসিক KNN অ্যালগরিদমকে ডেটা-স্ট্রিম সেটিংয়ে অভিযোজিত করে, যেখানে পর্যবেক্ষণগুলি ক্রমানুসারে আসে এবং মডেলকে সম্পূর্ণ পুনঃপ্রশিক্ষণ ছাড়াই ক্রমবর্ধমানভাবে আপডেট করতে হয়। এটি সমস্ত ঐতিহাসিক দৃষ্টান্ত সংরক্ষণ করার পরিবর্তে, একটি সীমাবদ্ধ স্লাইডিং উইন্ডো বা অভিযোজিত মেমরি বজায় রাখে, যা প্রতিটি আগত বিন্দুকে সান্নিধ্যের মাধ্যমে শ্রেণীবদ্ধ বা পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সবচেয়ে সাম্প্রতিক এবং সবচেয়ে প্রতিনিধিত্বমূলক উদাহরণগুলি ব্যবহার 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
- Losing, V., Hammer, B., & Wersing, H. (2016). KNN Classifier with Self Adjusting Memory for Heterogeneous Concept Drift. In Proceedings of the IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 291–300. IEEE. DOI: 10.1109/ICDM.2016.0040 ↗
- Gama, J. (2010). Knowledge Discovery from Data Streams. CRC Press / Chapman & Hall. ISBN: 978-1-4398-2611-9
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Online K-Nearest Neighbors (Incremental KNN for Data Streams). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/online-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.
- অনলাইন ডিসিশন ট্রিযন্ত্র শিখন↔ compare
- অনলাইন লার্নিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- Online Naive Bayesযন্ত্র শিখন↔ compare
- Online Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- সেমি-সুপারভাইজড কে-নিয়াররেস্ট নেইবারসযন্ত্র শিখন↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →