k-nearest-neighbour पर टैग किए गए जवाब

k-Nearest-Neighbour Classifiers ये क्लासिफायर मेमोरी-आधारित हैं, और फिट होने के लिए किसी मॉडल की आवश्यकता नहीं है। क्वेरी बिंदु x0 को देखते हुए, हम k ट्रेनिंग पॉइंट्स x (r), r = 1, ..., k को x0 के निकटतम दूरी पर पाते हैं, और फिर k पड़ोसियों के बीच बहुमत वोट का उपयोग करके वर्गीकृत करते हैं।

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K- साधन और K- निकटतम पड़ोसियों के बीच मुख्य अंतर क्या हैं?
मुझे पता है कि k- साधन अनसुना है और क्लस्टरिंग आदि के लिए उपयोग किया जाता है और k-NN की देखरेख की जाती है। लेकिन मैं दोनों के बीच ठोस अंतर जानना चाहता था?
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कैसे सांख्यिकीय सीखना के तत्वों से एक k- निकटतम पड़ोसी क्लासिफायर का निर्णय सीमा की साजिश करने के लिए?
मैं ElemStatLearn की किताब "द एलिमेंट्स ऑफ स्टैटिस्टिकल लर्निंग: डेटा माइनिंग, इनविज़न एंड प्रेडिक्शन। दूसरा संस्करण" ट्रेवर हस्ती और रॉबर्ट टिब्शिरानी और जेरोम फ्रीडमैन की पुस्तक में वर्णित प्लॉट जनरेट करना चाहता हूं। साजिश है: मैं सोच रहा हूं कि मैं इस सटीक ग्राफ को कैसे बना सकता हूं R, …
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एक लैमर मॉडल से प्रभावों की पुनरावृत्ति की गणना
मैं सिर्फ इस पेपर में आया था , जो बताता है कि मिश्रित प्रभाव मॉडलिंग के माध्यम से माप की पुनरावृत्ति (उर्फ विश्वसनीयता, उर्फ ​​इंट्राक्लास सहसंबंध) की गणना कैसे की जाती है। आर कोड होगा: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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प्रतिगमन के लिए कोई KNN का उपयोग क्यों करेगा?
जो मैं समझता हूं, हम केवल एक प्रतिगमन फ़ंक्शन का निर्माण कर सकते हैं जो प्रशिक्षण डेटा के अंतराल के भीतर है। उदाहरण के लिए (केवल एक पैनल आवश्यक है): मैं भविष्य में KNN प्रतिगामी का उपयोग करने की भविष्यवाणी कैसे करूंगा? फिर से, यह केवल एक फ़ंक्शन को अनुमानित …
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संयोजन मशीन सीखने के मॉडल
मैं नए तरह के डेटामाइनिंग / मशीन लर्निंग / आदि के लिए नया हूँ। और भविष्यवाणियों में सुधार करने के लिए एक ही मॉडल के कई मॉडल और रन को संयोजित करने के कुछ तरीकों के बारे में पढ़ रहे हैं। एक दंपति पत्र (जो सिद्धांत और ग्रीक अक्षरों पर …
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"निकटतम पड़ोसी" कब सार्थक है, आज?
1999 में, बेयर एट अल। पूछा, "नेबस्ट नेबर" कब सार्थक है? क्या 1999 के बाद से एनएन खोज पर दूरी की समतलता के प्रभाव का विश्लेषण और कल्पना करने के बेहतर तरीके हैं? क्या [एक दिया गया] डेटा सेट 1-एनएन समस्या के सार्थक उत्तर प्रदान करता है? 10-NN समस्या? 100-एनएन …
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k-NN कम्प्यूटेशनल जटिलता
भोले खोज के दृष्टिकोण (कोई kd पेड़ या सिमिलर्स) के साथ k -NN एल्गोरिथ्म की समय जटिलता क्या है ? मैं हाइपरपरमीटर k पर विचार करते हुए इसकी समय जटिलता में रुचि रखता हूं । मुझे विरोधाभासी उत्तर मिले हैं: O (nd + kn), जहां n प्रशिक्षण सेट की कार्डिनैलिटी …
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KNN एक भेदभावपूर्ण सीखने का एल्गोरिथ्म है?
ऐसा लगता है कि KNN एक भेदभावपूर्ण शिक्षण एल्गोरिथ्म है, लेकिन मैं इसकी पुष्टि करने वाले किसी भी ऑनलाइन स्रोत को खोजने के लिए प्रतीत नहीं कर सकता। KNN एक भेदभावपूर्ण सीखने का एल्गोरिथ्म है?
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KNN के लिए इष्टतम K चुनना
मैंने KNN के लिए इष्टतम K का चयन करने के लिए 5-गुना CV का प्रदर्शन किया। और ऐसा लगता है कि बड़ा के हो जाता है, छोटी त्रुटि ... क्षमा करें, मेरे पास एक किंवदंती नहीं थी, लेकिन अलग-अलग रंग अलग-अलग परीक्षणों का प्रतिनिधित्व करते हैं। कुल 5 हैं और …
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केएनएन में संबंधों, वज़न और मतदान से निपटना
मैं एक kNN एल्गोरिथ्म प्रोग्रामिंग कर रहा हूं और निम्नलिखित जानना चाहूंगा: टाई-ब्रेक: बहुसंख्यक मतदान में स्पष्ट विजेता नहीं होने पर क्या होता है? जैसे सभी k निकटतम पड़ोसी विभिन्न वर्गों से हैं, या k = 4 के लिए वर्ग A से 2 पड़ोसी हैं और वर्ग B से 2 …
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आपको KNN में डेटा स्केल करने की आवश्यकता क्यों है
क्या कोई कृपया मुझे समझा सकता है कि K के निकटतम पड़ोसियों का उपयोग करते समय आपको डेटा को सामान्य करने की आवश्यकता क्यों है। मैंने इसे देखने की कोशिश की है, लेकिन मैं अभी भी इसे समझ नहीं पा रहा हूं। मुझे निम्न लिंक मिला: https://discuss.analyticsvidhya.com/t/why-it-is-necessary-to-normalize-in-knn/2715 लेकिन इस स्पष्टीकरण …
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क्या परिमाण शाप कुछ मॉडल को दूसरों की तुलना में अधिक प्रभावित करता है?
जिन जगहों पर मैं आयामी शाप के बारे में पढ़ रहा हूं, वे इसे मुख्य रूप से केएनएन और सामान्य रूप से रैखिक मॉडल के संयोजन में समझाते हैं। मैं नियमित रूप से डेटासेट पर हजारों विशेषताओं का उपयोग करते हुए कागल में शीर्ष रैंक देखता हूं, जिसमें मुश्किल से …
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KNN प्रतिरूपण R संकुल
मैं केएनएन इंप्यूटेशन पैकेज की तलाश में हूं। मैं इंप्यूटेशन पैकेज देख रहा हूं ( http://cran.r-project.org/web/packages/imputation/imputation.pdf ) लेकिन किसी कारण केएनएन इंप्यूट फंक्शन (विवरण से उदाहरण का पालन करते समय भी) केवल लगता है शून्य मान लगाने के लिए (नीचे के अनुसार)। मैं चारों ओर देख रहा हूं, लेकिन अभी …
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पंक्ति सामान्यीकरण का उद्देश्य क्या है
मैं कॉलम के सामान्यीकरण के पीछे के तर्क को समझता हूं, क्योंकि यह सुविधाओं को समान रूप से भारित करने का कारण बनता है, भले ही उन्हें समान पैमाने पर मापा न जाए - हालांकि, अक्सर निकटतम पड़ोसी साहित्य में, दोनों कॉलम और पंक्तियों को सामान्यीकृत किया जाता है। पंक्तियों …
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अनुकूली कर्नेल घनत्व अनुमानक?
क्या कोई अपने अनुभव पर एक अनुकूली कर्नेल घनत्व अनुमानक के साथ रिपोर्ट कर सकता है? (कई पर्यायवाची शब्द हैं: अनुकूली | परिवर्तनशील | चर-चौड़ाई, केडीई | हिस्टोग्राम | इंटरपोलेटर ...) परिवर्तनीय कर्नेल घनत्व अनुमान कहता है "हम नमूना स्थान के विभिन्न क्षेत्रों में कर्नेल की चौड़ाई भिन्न करते हैं। …
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