ScholarGate
Asistenti
Machine learningMachine learning

k-Përafërt të Rregulluar

k-Përafërt të Rregulluar (kNN) zgjeron algoritmin klasik të përafërt më të afërt duke përfshirë mekanizma rregullimi — më së shpeshti peshimin e distancës bazuar në bërthamë (kernel) ose kontrollin e gjerësisë së brezit (bandwidth) — që zbusin parashikimet, zvogëlojnë ndjeshmërinë ndaj zgjedhjes së k, dhe ulur variancën. Rezultati është një nxënës më stabil dhe më mirë i kalibruar i bazuar në raste për detyra klasifikimi dhe regresioni në të dhëna tabelare.

Hapeni në MethodMindSë shpejtiVideoSë shpejtiDownload slides

Lexoni metodën e plotë

Vetëm për anëtarët

Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.

Hyni

Method map

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

Burimet

  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

Si ta citoni këtë faqe

ScholarGate. (2026, June 3). Regularized k-Nearest Neighbors (Kernel-Weighted kNN). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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

Cituar nga

ScholarGateRegularized k-nearest neighbors (Regularized k-Nearest Neighbors (Kernel-Weighted kNN)). Marrë më 2026-06-15 nga https://scholargate.app/sq/machine-learning/regularized-k-nearest-neighbors · Seti i të dhënave: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026