К-ближайших соседей (K-Nearest Neighbors или просто KNN) — алгоритм классификации и регрессии, основанный на гипотезе компактности, которая предполагает, что расположенные близко друг к другу объекты в пространстве признаков имеют схожие значения целевой переменной или принадлежат к одному классу. Читать далее
В этой статье я привел основные сведения о методе классификации k-ближайших соседей. Рассказываю все в своем стиле. Теоретические моменты и простая реализация.Содержание: что это за метод, идея этого метода, как классифицировать (регрессировать) новые объекты, масштабирование признаков, как его можно применять, реализация. Читать далее
Алгоритм классификации методом поиска ближайших соседей - самый простой и понятный алгоритм, с которого начинается познание азов машинного обучения. Но модификации этого простого алгоритма могут потребовать нетривиального подхода к решению задачи. В этой статье я описал реализацию классификатора, использующего алгоритм поиска ближайших соседей под названием Ball Tree. И как же написать его на Python?
Метод опорных векторов (Support Vector Machine или просто SVM) — мощный и универсальный набор алгоритмов для работы с данными любой формы, применяемый не только для задач классификации и регрессии, но и также для выявления аномалий. В данной статье будут рассмотрены основные подходы к созданию SVM, принцип работы, а также реализации с нуля его наиболее популярных разновидностей. Читать далее