6. diel - KNN algoritmus - Vrana k vrane sadá
V minulej lekcii, Polynomiálnej regresie ceny zlata a druhy strojového učenia , sme sa venovali polynomiálnej regresii a zavŕšili ju druhy strojového učenia. Dnes si predstavíme algoritmus K - Nearest Neighbors (K - Najbližších Susedov). Touto lekcií sa tiež posunieme do ďalšej časti nášho kurzu, kde preberieme rozhodovacie stromy, clustering a SVM. Lineárne a polynomiálnej regresii máme za sebou a teraz príde (podľa môjho názoru) tá už viac zábavnejšie časť.
KNN algoritmus
Povedzme, že máme nasledujúce body:
Tieto body dokážeme jednoducho rozdeliť do dvoch skupín metódou Pozriem
a Vidím (jasne vidíme 2 skupiny opticky oddelené voľným priestorom). Ako
vieme z minulej lekcie, klasifikácia je metóda učenia "pod dohľadom"
(supervised). KNN algoritmu teda odovzdáme nejakú množinu bodov, kde každý
bod má priradenú skupinu (značku / label). Algoritmus potom bude
schopný na základe týchto dát klasifikovať
...koniec náhľadu článku...
Pokračuj ďalej
Minul si až sem a to je super! Veríme, že ti prvé lekcie ukázali niečo nového a užitočného.
Chceš v kurze pokračovať? Prejdi do prémiové sekcie.
Kúpiť tento kurz
Obsah článku spadá pod licenciu Premium, kúpou článku súhlasíš so zmluvnými podmienkami.
- Neobmedzený a trvalý prístup k jednotlivým lekciím.
- Kvalitné znalosti v oblasti IT.
- Zručnosti, ktoré ti pomôžu získať vysnívanú a dobre platenú prácu.
Popis článku
Požadovaný článok má nasledujúci obsah:
V Python tutoriálu si predstavíme prvý klasifikačný algoritmus K-NN, ako funguje a prečo je tak efektívny.
Kredity získaš, keď podporíš našu sieť. To môžeš urobiť buď zaslaním symbolickej sumy na podporu prevádzky alebo pridaním obsahu na sieť.
