k-nearest neighbor

- Nell'apprendimento automatico, uno dei modi migliori per saperne di più sui tuoi dati è classificarli con ciò che già conosci. È possibile raggruppare un gruppo di dati in base a caratteristiche simili. Poiché si conoscono già queste caratteristiche, è possibile classificare i dati utilizzando l'apprendimento automatico supervisionato. Un algoritmo di apprendimento automatico supervisionato molto comune per la classificazione multiclasse è k-Nearest Neighbor. Questo è un algoritmo di apprendimento automatico basato su istanze, o quello che viene anche chiamato apprendimento pigro. Con l'apprendimento pigro, la maggior parte del calcolo avviene proprio prima di voler classificare i dati. L'apprendimento non avviene continuamente. Invece, esegui tutto il tuo calcolo in un'unica grande istanza. In un certo senso, stai risparmiando tutta la tua energia per un grande splash. k-NN confronta qualcosa che non sai con quello che hai già. Quindi, in un certo senso, vieni immediatamente…