Notice: file_put_contents(): Write of 18678 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50 Proglib.academy | IT-курсы@proglib_academy P.1968
KNN (K-Nearest Neighbors) — это один из простейших и интуитивно понятных методов машинного обучения для решения задач классификации и регрессии. Его суть заключается в том, чтобы искать "соседей" объекта и предсказывать его класс на основе классов этих соседей.
🌻Как это работает?
▪️Поиск соседей: Для каждого нового объекта KNN ищет K ближайших соседей на основе выбранной метрики расстояния (например, Евклидово расстояние) ▪️ Голосование: В случае классификации объект относится к тому классу, который преобладает среди его соседей ▪️Усреднение: В задачах регрессии предсказание для объекта — это среднее значение его соседей
🌻Когда использовать?
KNN полезен, когда данные относительно простые и их не слишком много, так как метод требует много вычислительных ресурсов при больших объемах данных. Его часто применяют в задачах, где важна интерпретируемость и легкость реализации.
KNN (K-Nearest Neighbors) — это один из простейших и интуитивно понятных методов машинного обучения для решения задач классификации и регрессии. Его суть заключается в том, чтобы искать "соседей" объекта и предсказывать его класс на основе классов этих соседей.
🌻Как это работает?
▪️Поиск соседей: Для каждого нового объекта KNN ищет K ближайших соседей на основе выбранной метрики расстояния (например, Евклидово расстояние) ▪️ Голосование: В случае классификации объект относится к тому классу, который преобладает среди его соседей ▪️Усреднение: В задачах регрессии предсказание для объекта — это среднее значение его соседей
🌻Когда использовать?
KNN полезен, когда данные относительно простые и их не слишком много, так как метод требует много вычислительных ресурсов при больших объемах данных. Его часто применяют в задачах, где важна интерпретируемость и легкость реализации.
To edit your name or bio, click the Menu icon and select “Manage Channel.” The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information. As of Thursday, the SUCK Channel had 34,146 subscribers, with only one message dated August 28, 2020. It was an announcement stating that police had removed all posts on the channel because its content “contravenes the laws of Hong Kong.” On June 7, Perekopsky met with Brazilian President Jair Bolsonaro, an avid user of the platform. According to the firm's VP, the main subject of the meeting was "freedom of expression." Hashtags
from us
