Thống kê và dữ liệu lớn k-nearest-neighbour

1

Tôi mới sử dụng hạt nhân và đã gặp khó khăn trong khi cố gắng nhân kernel kNN. Sơ bộ Tôi đang sử dụng hạt nhân đa thức: 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 KNN Euclid điển hình của bạn sử dụng số liệu khoảng cách sau: d(x,y)=||x−y||d(x,y)=||x−y||d(\mathbf{x}, \mathbf{y}) …

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

3

Giải thích công thức cho điểm gần nhất trung bình với nguồn gốc của N mẫu từ bóng đơn vị

Trong các yếu tố của học thống kê , một vấn đề được đưa ra để làm nổi bật các vấn đề với k-nn trong không gian chiều cao. Có điểm dữ liệu được phân bố đồng đều trong một quả bóng đơn vị chiều.NNNppp Khoảng cách trung bình từ …

11 self-study proof k-nearest-neighbour

3

Tại sao chúng ta cần phải phù hợp với một phân loại hàng xóm gần nhất k?

Theo tôi hiểu, k-NN là một thuật toán người học lười biếng và nó không cần một giai đoạn đào tạo. Vậy tại sao chúng ta cần sử dụng .fit()với sklearn và điều gì xảy ra khi chúng ta sử dụng nó?

11 classification scikit-learn k-nearest-neighbour

1

Ưu điểm của Jeffries Matusita khoảng cách

Theo một số bài báo tôi đang đọc, khoảng cách Jeffries và Matusita thường được sử dụng. Nhưng tôi không thể tìm thấy nhiều thông tin về nó ngoại trừ công thức dưới đây JMD (x, y) =∑(xi−−√2−yi−−√2)2−−−−−−−−−−−−−√2∑(xi2−yi2)22\sqrt[2]{\sum(\sqrt[2]{x_i}-\sqrt[2]{y_i})^2} Nó tương tự như khoảng cách Euclide ngoại trừ căn bậc hai …

11 classification k-nearest-neighbour euclidean

4

Lời nguyền của chiều: phân loại kNN

Tôi đang đọc cuốn sách của Kevin Murphy: Machine Learning - Một quan điểm xác suất. Trong chương đầu tiên, tác giả đang giải thích lời nguyền của chiều và có một phần mà tôi không hiểu. Ví dụ, tác giả nêu rõ: Xem xét các đầu vào được phân …

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

1

VC-Kích thước của k-láng giềng gần nhất

Kích thước VC của thuật toán lân cận k gần nhất là bao nhiêu nếu k bằng số điểm đào tạo được sử dụng? Bối cảnh: Câu hỏi này đã được hỏi trong một khóa học tôi tham gia và câu trả lời được đưa ra là 0. Tuy nhiên, …

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

1

Định lý không ăn trưa miễn phí và tính nhất quán của K-NN

Trong học tập tính toán, định lý NFL nói rằng không có người học phổ quát. Đối với mọi thuật toán học tập, có một phân phối khiến cho người học đưa ra một giả thuyết với một lỗi lớn, với xác suất cao (mặc dù có một giả thuyết …

10 k-nearest-neighbour consistency

2

K-lân cận với các biến nhị phân và liên tục

Tôi có một bộ dữ liệu với các cột a b c(3 thuộc tính). alà số và liên tục trong khi bvà cđược phân loại từng cấp độ với hai cấp độ. Tôi đang sử dụng phương pháp K-Recent Neighbor để phân loại avà bbật c. Vì vậy, để có …

10 r classification k-nearest-neighbour

3

Tại sao KNN không phải là mô hình dựa trên mô hình?

ESL chương 2.4 dường như để phân loại hồi quy tuyến tính là "dựa trên mô hình", bởi vì nó giả định , trong khi không có xấp xỉ tương tự được ghi cho k-khu vực gần xóm. Nhưng cả hai phương pháp đều không đưa ra giả định về …

10 machine-learning model k-nearest-neighbour

4

Đưa ra chuỗi MCMC 10D, làm cách nào tôi có thể xác định (các) chế độ sau của nó trong R?

Câu hỏi: Với chuỗi MCMC 10 chiều, giả sử tôi đã chuẩn bị để đưa cho bạn một ma trận rút thăm: 100.000 lần lặp (hàng) theo 10 tham số (cột), làm cách nào tốt nhất tôi có thể xác định các chế độ sau? Tôi đặc biệt quan tâm …

10 r bayesian mcmc k-nearest-neighbour mode

1

Giúp hiểu kNN cho dữ liệu đa chiều

Tôi hiểu tiền đề của thuật toán kNN cho dữ liệu không gian. Và tôi biết rằng tôi có thể mở rộng thuật toán đó để sử dụng trên bất kỳ biến dữ liệu liên tục nào (hoặc dữ liệu danh nghĩa với Hamming Khoảng cách). Tuy nhiên, chiến lược …

10 machine-learning k-nearest-neighbour

1

Loại chuẩn hóa dữ liệu nào nên được sử dụng với KNN?

Tôi biết rằng có nhiều hơn hai loại bình thường hóa. Ví dụ, 1- Chuyển đổi dữ liệu bằng cách sử dụng điểm z hoặc điểm t. Điều này thường được gọi là tiêu chuẩn hóa. 2- Định cỡ lại dữ liệu để có giá trị từ 0 đến 1. …

9 machine-learning normalization standardization k-nearest-neighbour

3

KNN: 1-láng giềng gần nhất

Câu hỏi của tôi là về phân loại hàng xóm gần nhất và là về một tuyên bố được đưa ra trong cuốn sách xuất sắc The Elements of Statistics Learning, của Hastie, Tibshirani và Friedman. Tuyên bố là (trang 465, phần 13.3): "Bởi vì nó chỉ sử dụng điểm …

9 classification k-nearest-neighbour

2

Lỗi đào tạo trong trình phân loại KNN khi K = 1

Tôi đã nhận được câu hỏi này trong một bài kiểm tra, nó đã hỏi điều gì sẽ là lỗi đào tạo cho trình phân loại KNN khi K = 1. Đào tạo có ý nghĩa gì đối với phân loại KNN? Sự hiểu biết của tôi về trình phân …

8 classification supervised-learning k-nearest-neighbour

3

Kết quả khác nhau sau khi phù hợp với điểm số trong R

Tôi đã tiến hành Kết hợp điểm theo tỷ lệ (trong R bằng cách sử dụng gói "Matchit" của gói R). Tôi đã sử dụng phương pháp kết hợp "hàng xóm gần nhất". Sau khi kết hợp tôi đã so sánh điều trị và nhóm đối chứng về biến số …

8 k-nearest-neighbour matching propensity-scores

Câu hỏi được gắn thẻ «k-nearest-neighbour»