k-nearest-neighbour पर टैग किए गए जवाब

में सांख्यिकीय लर्निंग के तत्वों , एक समस्या उच्च आयामी रिक्त स्थान का k- nn साथ प्रकाश डाला मुद्दों के लिए शुरू की है। कर रहे हैं डेटा बिंदुओं कि समान रूप से एक में वितरित कर रहे आयामी इकाई गेंद।पीNNNppp मूल से निकटतम डेटा बिंदु की औसत दूरी अभिव्यक्ति …

12 self-study  proof  k-nearest-neighbour 

मैं कर्नेल के लिए नया हूं और कर्नेल kNN की कोशिश करते हुए एक रोड़ा मारा है। प्रारंभिक मैं एक बहुपद कर्नेल का उपयोग कर रहा हूं: K(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(x,y)=(1+⟨x,y⟩)dK(\mathbf{x},\mathbf{y}) = (1 + \langle \mathbf{x},\mathbf{y} \rangle)^d आपका विशिष्ट यूक्लिडियन kNN निम्नलिखित दूरी मीट्रिक का उपयोग करता है: d(x,y)=||x−y||d(x,y)=||x−y||d(\mathbf{x}, \mathbf{y}) = \vert\vert \mathbf{x} …

12 machine-learning  kernel-trick  k-nearest-neighbour 

जैसा कि मैंने समझा, k-NN एक आलसी सीखने वाला एल्गोरिथ्म है और इसे प्रशिक्षण चरण की आवश्यकता नहीं है। तो हमें .fit()स्केलेर के साथ उपयोग करने की आवश्यकता क्यों है और जब हम इसका उपयोग करते हैं तो क्या होता है?

11 classification  scikit-learn  k-nearest-neighbour 

मेरे द्वारा पढ़े जा रहे कुछ कागजों के अनुसार, जेफ़्रीज़ और माटूसिटा दूरी आमतौर पर उपयोग की जाती है। लेकिन मुझे इसके बारे में ज्यादा जानकारी नीचे के फॉर्मूले के अलावा नहीं मिली JMD (x, y) =∑(xi−−√2−yi−−√2)2−−−−−−−−−−−−−√2∑(xi2−yi2)22\sqrt[2]{\sum(\sqrt[2]{x_i}-\sqrt[2]{y_i})^2} यह वर्गमूल को छोड़कर यूक्लिडियन दूरी के समान है E (x, y) =∑ …

11 classification  k-nearest-neighbour  euclidean 

मैं केविन मर्फी की किताब पढ़ रहा हूं: मशीन लर्निंग-ए प्रायिकेशनल पर्सपेक्टिव। पहले अध्याय में लेखक आयामीता के अभिशाप की व्याख्या कर रहा है और एक हिस्सा है जो मुझे समझ में नहीं आता है। एक उदाहरण के रूप में, लेखक बताता है: विचार करें कि डी-आयामी इकाई क्यूब के …

11 self-study  k-nearest-neighbour  high-dimensional 

यदि कश्मीर द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रशिक्षण बिंदुओं की संख्या के बराबर है, तो k-निकटतम पड़ोसी एल्गोरिथम का VC-Dimension क्या है? संदर्भ: यह प्रश्न एक पाठ्यक्रम में पूछा गया था जिसे मैंने लिया था और वहां दिया गया उत्तर 0. मैं था, हालांकि, यह नहीं समझ पाया कि यह …

10 machine-learning  self-study  k-nearest-neighbour  vc-dimension 

कम्प्यूटेशनल लर्निंग में, एनएफएल प्रमेय कहता है कि कोई सार्वभौमिक शिक्षार्थी नहीं है। प्रत्येक लर्निंग एल्गोरिदम के लिए, एक वितरण होता है जो सीखने वाले को उच्च त्रुटि के साथ एक बड़ी त्रुटि के साथ हाइपोटिस का कारण बनता है (हालांकि कम त्रुटि हाइपोटिस है)। निष्कर्ष यह है कि सीखने …

10 k-nearest-neighbour  consistency 

मेरे पास कॉलम a b c(3 विशेषताओं) के साथ एक डेटा सेट है । aजबकि संख्यात्मक और निरंतर है bऔर cदो स्तरों के साथ प्रत्येक श्रेणीबद्ध हैं। मैं वर्गीकृत करने के लिए aऔर bपर K- निकटतम पड़ोसियों विधि का उपयोग कर रहा हूँ c। इसलिए, दूरियों को मापने में सक्षम …

10 r  classification  k-nearest-neighbour 

ईएसएल अध्याय 2.4 रैखिक प्रतिगमन को "मॉडल-आधारित" के रूप में वर्गीकृत करने के लिए लगता है, क्योंकि यह मानता हैच( X ) ≈ एक्स ⋅ बीटाf(x)≈x⋅βf(x) \approx x\cdot\beta, जबकि के-निकटतम पड़ोसियों के लिए कोई समान सन्निकटन नहीं बताया गया है। लेकिन दोनों तरीकों के बारे में धारणा नहीं बना रहे …

10 machine-learning  model  k-nearest-neighbour 

प्रश्न: 10 आयामी MCMC श्रृंखला के साथ, मान लें कि मैं आपको ड्रॉ का एक मैट्रिक्स सौंपने के लिए तैयार हूं: 10 मापदंडों (कॉलम) द्वारा 100,000 पुनरावृत्तियों (पंक्तियों), मैं पोस्टीरियर मोड्स को कैसे पहचान सकता हूं? मैं विशेष रूप से कई मोड से चिंतित हूं। पृष्ठभूमि:मैं खुद को एक कम्प्यूटेशनल …

10 r  bayesian  mcmc  k-nearest-neighbour  mode 

मुझे पता है कि सामान्यीकरण के दो से अधिक प्रकार हैं। उदाहरण के लिए, 1- एक जेड-स्कोर या टी-स्कोर का उपयोग करके डेटा ट्रांसफ़ॉर्म करना। इसे आमतौर पर मानकीकरण कहा जाता है। 2- 0 और 1 के बीच मान रखने के लिए डेटा को परिवर्तित करना। यदि मुझे सामान्य करने …

9 machine-learning  normalization  standardization  k-nearest-neighbour