K-Nearest Neighbors
K-Nearest Neighbors (KNN), millele pani aluse Cover ja Hart 1967. aastal, on mittparameetriline, instantsipõhine meetod, mis klassifitseerib või ennustab uut vaatlust, vaadates treeningandmetes olevaid k lähimat näidet. Klassifitseerimiseks kasutab see naabrite hulgas enamushääletust; regressiooni korral võtab see nende väärtuste keskmise.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). K-Nearest Neighbors (KNN) Classification and Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- OtsustuspuuMasinõpe↔ compare
- Logistiline regressioonUurimisstatistika↔ compare
- Bayesi naiivne klassifikaatorMasinõpe↔ compare
- Juhuslik metsMasinõpe↔ compare
- Support Vector Machine (Klassifitseerimine)Masinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →