Метод K-ближайших соседей – это алгоритм Машинного обучения (ML) , который используют для решения задач классификации и регрессии. Алгоритм Контролируемого обучения (Supervised Learning), в отличие от Неконтролируемого (Unsupervised Learning), полагается на размеченные входные данные для получения соответствующего результата с новыми данными без ярлыков. Представьте, что компьютер – это ребенок, а мы – это учителя. Обучая ребенка узнавать лошадь, мы покажем ему несколько разных картинок, причем на...

Метод k-ближайших соседей (kNN) является одним из фундаментальных алгоритмов в области машинного обучения, который нашел широкое применение в задачах классификации, регрессии и анализе данных. kNN представляет собой некошерный метод, не требующий обучения в привычном понимании этого термина, а вместо этого основанный на хранении и анализе тренировочных данных для принятия решений. Идея метода kNN заключается в том, что он использует схожесть между объектами для принятия решений. Объекты представлены...