Ma algorîtmaya cîranên herî nêzîk K ji bo avakirina modelên fêrbûna makîneya perwerdekirî baş maqûl e?
Algorîtmaya K cîranên herî nêzîk (KNN) bi rastî ji bo avakirina modelên fêrbûna makîneya perwerdekirî baş e. KNN algorîtmayek ne-parametrîk e ku hem ji bo karên dabeşkirin û hem jî ji bo paşvekêşanê dikare were bikar anîn. Ew celebek fêrbûna-nimûneyê ye, ku mînakên nû li gorî wekheviya wan bi mînakên heyî re di daneyên perwerdehiyê de têne dabeş kirin. KNN
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, K serlêdana cîranên herî nêzîk
Meriv çawa dikare pîvana ceribandinê bandor bike li ser xalên pêbaweriyê di algorîtmaya cîranên herî nêzîk de K?
Veguheztina mezinahiya testê bi rastî dikare bandorek li ser pûanên pêbaweriyê di algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) de bike. Algorîtmaya KNN algorîtmayek fêrbûna çavdêriya populer e ku ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê tê bikar anîn. Ew algorîtmayek ne-parametrîk e ku çîna xalek daneya ceribandinê bi berçavgirtina çînên wê diyar dike.
Em çawa rastbûna algorîtmaya K cîranên xwe yên nêzîk hesab dikin?
Ji bo ku rastbûna algorîtmaya xweya K cîranên nêzîk (KNN) bihesibînin, pêdivî ye ku em etîketên pêşbînîkirî bi etîketên rastîn ên daneyên ceribandinê bidin ber hev. Rastî di fêrbûna makîneyê de metrîka nirxandinê ya bi gelemperî tê bikar anîn, ku rêjeya mînakên bi rêkûpêk dabeşkirî ji hejmara giştî ya mînakan dipîve. Gavên jêrîn
Em çawa ferhengên ji bo trên û komên ceribandinê dagirtin?
Ji bo berhevkirina ferhengên ji bo trênê û komên ceribandinê di çarçoweya sepandina algorîtmaya K cîranên xwe yên nêzîk (KNN) de di fêrbûna makîneyê de bi karanîna Python, pêdivî ye ku em rêgezek birêkûpêk bişopînin. Ev pêvajo bi veguheztina daneyên me di nav formatek maqûl de ku dikare ji hêla algorîtmaya KNN ve were bikar anîn vedihewîne. Pêşîn, em ê fêm bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Serlêdana xweya algorîtmaya cîranên herî nêz K, Nirxandina îmtîhanê
Di algorîtmaya K-ya cîranên herî nêzîk de mebest ji rêzkirina dûran û hilbijartina dûrahiya K-ya jorîn çi ye?
Mebest ji rêzkirina dûran û hilbijartina dûrahiya K-ya jorîn di algorîtmaya K-ya cîranên herî nêzîk (KNN) de ew e ku K-ya xalên daneyê yên herî nêzîk ji xalek pirsê re were naskirin. Ev pêvajo ji bo çêkirina pêşbîn an dabeşkirinên di karên fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoweya fêrbûna çavdêriyê de, pêdivî ye. Di KNN de
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Bernameya xwe algorîtmaya cîranên herî nêz K, Nirxandina îmtîhanê
Pirsgirêka sereke ya algorîtmaya cîranên herî nêzîk K çi ye û ew çawa dikare were çareser kirin?
Algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) algorîtmayek fêrbûna makîneyê ya populer û berfireh e ku dikeve binê kategoriya fêrbûna çavdêrîkirî. Ew algorîtmayek ne-parametrîk e, tê vê wateyê ku ew di derbarê dabeşkirina daneya bingehîn de ti texmînan nake. KNN di serî de ji bo karên dabeşkirinê tê bikar anîn, lê ew dikare ji bo paşveçûnê jî were adapte kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Bernameya xwe algorîtmaya cîranên herî nêz K, Nirxandina îmtîhanê
Dema diyarkirina fonksiyona algorîtmaya KNN-ê girîngiya kontrolkirina dirêjahiya daneyê çi ye?
Dema ku fonksiyona algorîtmaya K cîranên herî nêzîk (KNN) di çarçoweya fêrbûna makîneyê de bi Python re diyar dike, kontrolkirina dirêjahiya daneyan pir girîng e. Dirêjahiya daneyan hejmara taybetmendî an taybetmendiyên ku her xala daneyê vedibêje vedibêje. Di KNN de rolek girîng dilîze
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Diyarkirina K algorîtmaya cîranên nêz, Nirxandina îmtîhanê
Armanca algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) di fêrbûna makîneyê de çi ye?
Algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) di warê fêrbûna makîneyê de algorîtmayek berfireh û bingehîn e. Ew rêbazek ne-parametrîk e ku dikare hem ji bo karên dabeşkirinê û hem jî ji bo paşvekêşanê were bikar anîn. Armanca sereke ya algorîtmaya KNN-ê ev e ku bi dîtina çîna an nirxa xalek daneyê diyar bike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Diyarkirina K algorîtmaya cîranên nêz, Nirxandina îmtîhanê
Armanca danasîna danehevek ku ji du çînan pêk tê û taybetmendiyên wan ên têkildar çi ye?
Diyarkirina databasek ku ji du çînan pêk tê û taybetmendiyên wan ên têkildar di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze dema ku algorîtmayên wekî algorîtmaya cîranên herî nêzîk (KNN) bicîh dikin, ji armancek girîng re xizmet dike. Ev armanc dikare bi vekolîna têgeh û prensîbên bingehîn ên fêrbûna makîneyê were fêm kirin. Algorîtmayên fêrbûna makîneyê ji bo fêrbûnê hatine çêkirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, Diyarkirina K algorîtmaya cîranên nêz, Nirxandina îmtîhanê
Rêjeya tîpîk a rasthatinên pêşbîniyê ku ji hêla algorîtmaya cîranên herî nêzîk K di mînakên cîhana rastîn de têne bidestxistin çi ye?
Algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) teknolojiyek fêrbûna makîneyê ya ku ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê tê bikar anîn e. Ew rêbazek ne-parametrîk e ku pêşbîniyan li ser bingeha wekheviya xalên daneya têketinê ji cîranên xwe yên herî nêzîk ên k-yê re di berhevoka perwerdehiyê de dike. Rastiya pêşbîniya algorîtmaya KNN dikare li gorî faktorên cihêreng cûda bibe
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, K serlêdana cîranên herî nêzîk, Nirxandina îmtîhanê