Mashinani o'rganish nima? Mashinani o'qitish usullari, turlari, vazifalari va misollar

K-yaqin qo'shnilar (KNN)

K-yaqin qo'shnilar juda oddiy va juda samarali algoritm. KNN (K yaqin atrofdagi qo'shnilar) modeli butun o'quv ma'lumotlari bazasida taqdim etilgan. Juda oddiy, shunday emasmi?

Yangi nuqtani bashorat qilish ma'lumotlar bazasida K yaqin atrofdagi qo'shnilarni qidirish va ushbu K misollar uchun chiqish o'zgaruvchisini yig'ish orqali amalga oshiriladi.

Bitta savol - ma'lumotlar nusxalari o'rtasidagi o'xshashlikni qanday aniqlash mumkin. Agar barcha xususiyatlar bir xil miqyosda bo'lsa (masalan, santimetr), unda Evklid masofasini ishlatish eng oson yo'li - har bir kirish o'zgaruvchisining farqiga qarab hisoblanishi mumkin bo'lgan raqam.

KNN barcha ma'lumotlarni saqlash uchun ko'p xotirani talab qilishi mumkin, ammo bu tezda bashorat qiladi. Shuningdek, vaqt o'tishi bilan bashoratlarni aniq saqlash uchun mashg'ulot ma'lumotlarini yangilash mumkin.

Yaqin qo'shnilarning fikri ko'p o'lchovli ma'lumotlar bilan yaxshi ishlamasligi mumkin (ko'p kirish parametrlari), bu muammoni hal qilishda algoritm samaradorligiga salbiy ta'sir qiladi. Bunga o'lchov la'nati deyiladi. Boshqacha qilib aytganda, faqat eng muhim bashoratli o'zgaruvchilardan foydalanishga arziydi.