#29. Метрические методы классификации. Метод k ближайших соседей | Машинное обучение

แชร์
ฝัง
  • เผยแพร่เมื่อ 5 ก.พ. 2025
  • Практический курс по ML на Stepik: stepik.org/cou...
    Общая идея метрических методов классификации. Примеры метрик. Реализация метрического классификатора: k ближайших соседей (k nearest neighbors, kNN).
    Инфо-сайт: proproprogs.ru/ml
    Телеграм-канал: t.me/machine_l...

ความคิดเห็น • 4

  • @unaibekovbakhyt6517
    @unaibekovbakhyt6517 2 ปีที่แล้ว +12

    Спасибо за уроки

  • @ДаниилКраев-я7ч
    @ДаниилКраев-я7ч 2 ปีที่แล้ว +4

    Большое спасибо, очень приятно вас смотреть

  • @LA-nc6nc
    @LA-nc6nc 2 ปีที่แล้ว +3

    комментарий для поддержки канала.
    Вероятность в методах KNN рассчитывается интересным образом:
    Берётся количество соседей определённого класса. И находится его отношение к остальным соседям.
    То есть, если у вас задано количество соседей = 3, то вероятности отношения к классу имеют всего 4 градации. 0%, 33%, 66%, 100%.
    Добра каналу и всем смотрящим.

  • @СарматПересветов
    @СарматПересветов 6 หลายเดือนก่อน

    Большое спасибо за видио, мой любимый канал по данной тематике! Но именно этот метод "К ближайших соседей" на самом деле раскрыт очень, очень слабо, если кому то он интересен (а он довольно интересный), то лучше именно его изучить на каком то другом ресурсе, в нем много нюансов.