Discussão do artigo "Ciência de dados e Aprendizado de Máquina (parte 09): O algoritmo K-vizinhos mais próximos (KNN)"
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Novo artigo Ciência de dados e Aprendizado de Máquina (parte 09): O algoritmo K-vizinhos mais próximos (KNN) foi publicado:
Este é um algoritmo preguiçoso que não aprende com o conjunto de dados de treinamento, ele armazena o conjunto de dados e age imediatamente quando ele recebe uma nova amostra. Por mais simples que ele seja, ele é usado em uma variedade de aplicações do mundo real.
O algoritmo K-vizinhos mais próximos é um classificador de aprendizado supervisionado não paramétrico que usa a proximidade para fazer classificações ou previsões sobre o agrupamento de um ponto de dados individual. Embora esse algoritmo seja usado principalmente para problemas de classificação, ele também pode ser usado para resolver um problema de regressão. Ele é frequentemente usado como um algoritmo de classificação devido à suposição de que pontos semelhantes no conjunto de dados podem ser encontrados próximos uns dos outros; O algoritmo de k-vizinhos mais próximos é um dos algoritmos mais simples em aprendizado de máquina supervisionado. Construiremos nosso algoritmo neste artigo como um classificador.Autor: Omega J Msigwa