Искусственный интеллект (ИИ) постепенно захватывает многие отрасли и автоматизирует задачи с высокой эффективностью и точностью. Машинное обучение — это приложение ИИ, в котором системы учатся на данных и совершенствуются без явного программирования. Одним из приложений машинного обучения в области медицины является прогнозирование диагноза различных заболеваний и состояний. Важно иметь модель с высокой точностью, поскольку прогнозы связаны со здоровьем людей, поэтому необходимо..

K-ближайшие соседи (KNN) — это простой, но мощный алгоритм машинного обучения, который используется для задач классификации и регрессии. Он основан на идее поиска k точек данных в обучающем наборе, наиболее близких к заданным входным данным, и использовании их классов или значений для прогнозирования. В этой статье мы рассмотрим основы KNN и способы их применения в реальных сценариях. Мы также рассмотрим некоторые общие аспекты реализации. Что такое КНН? KNN — это непараметрический..

Многие люди путают K ближайшего соседа (KNN) с алгоритмом кластеризации K означает. Однако KNN — это алгоритм машинного обучения с учителем , используемый для классификации, а K означает алгоритм машинного обучения без учителя , используемый с целью кластеризации точек данных. Звучит слишком сложно? Давайте разберем оба алгоритма на простые термины и отметим различия. Оглавление · Что такое ближайший сосед K (KNN)? ∘ Визуализация алгоритма KNN ∘ Работа алгоритма KNN · Что..