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नियमितीकृत के-निकटतम पड़ोसी

नियमितीकृत के-निकटतम पड़ोसी (kNN) नियमितीकरण तंत्रों को शामिल करके शास्त्रीय निकटतम-पड़ोसी एल्गोरिथम का विस्तार करता है — सबसे आम तौर पर कर्नेल-आधारित दूरी भारण या बैंडविड्थ नियंत्रण — जो भविष्यवाणियों को सुचारू बनाते हैं, k के चुनाव के प्रति संवेदनशीलता को कम करते हैं, और विचरण को कम करते हैं। परिणाम सारणीबद्ध डेटा पर वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए एक अधिक स्थिर और बेहतर-कैलिब्रेटेड इंस्टेंस-आधारित शिक्षार्थी है।

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स्रोत

  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

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

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इनमें संदर्भित

ScholarGateRegularized k-nearest neighbors (Regularized k-Nearest Neighbors (Kernel-Weighted kNN)). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/machine-learning/regularized-k-nearest-neighbors · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026