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什麼演算法?一起來學機器學習!系列 第 20 篇

Day20-K最近鄰 (K-Nearest Neighbors)

15th鐵人賽 機器學習 machine learning 學習筆記 k-nearest neighbors
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點與點之間的距離

  • K-NN依照點與點之間的距離來計算點之間的相似性
  • 通常使用的距離度量是歐氏距離（Euclidean Distance），但根據實際情況，也可以選擇其他距離公式

K值的選擇

  • K代表了鄰居的數量
  • 在進行預測或分類時，演算法將尋找與待預測資料最接近的K個點

K最近鄰 (K-Nearest Neighbors)

  • 分類
    1. 儲存訓練集中的所有資料及其對應的label
    2. 當要對新的、未標記的資料進行分類時，計算該點與訓練集中所有點的距離
    3. 選擇與待分類資料距離最近的K個點
    4. 統計這K個鄰居中各個類別的出現次數
    5. 將待分類資料分配到具有最多鄰居的類別中，作為其預測的類別
  • 迴歸
    1. 儲存訓練集中的所有資料及其對應的值
    2. 當要對新的、未標記的資料進行預測時，計算該點與訓練集中所有點的距離
    3. 選擇與待預測資料距離最近的K個點
    4. 使用這K個最近鄰居對應的值（通常是平均值或加權平均值）作為迴歸預測的結果

參考資料


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    # Day26-Single Shot MultiBox Detector (SSD) part1
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  3. 28
    Day28-Single Shot MultiBox Detector (SSD) part3
  4. 29
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  5. 30
    Day30-完賽啦！對於這次鐵人賽，我有話要說
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