最近傍探索 問題の一つ。 k近傍法は、インスタンスに基づく学習の一種であり、 怠惰学習 の一種である。 その関数は局所的な近似に過ぎず、全ての計算は分類時まで後回しにされる。 また、 回帰分析 にも使われる。 概要. k近傍法は以下の手順からなる： 入力と全学習データとの類似度（距離）測定. 類似度上位 k 個の選出. 選出されたデータの多数決あるいは平均. すなわち「入力とよく似た k 個のデータで多数決/平均する」単純なアルゴリズムである [1] 。 例えば環境（気温/湿度/風速）から天気（雨/曇り/晴れ）を予測する 分類 問題を考える。 米司法省は21日、スマートフォン市場を独占し消費者や開発者などに損害を与えているとして、反トラスト法（独占禁止法）違反の疑いでアップルを提訴した。主力製品のiPhone（アイフォーン）による寡占的な地位を乱用し、公平な競争環境を阻害したと主張している。 わかりやすく解説. k-NN (k近傍法) アルゴリズム とは、データのクラスタリング (グループ分け) をする際に、「予測データに近いデータ k 個の多数決によってクラスを推測」するアルゴリズムです。 前提：青とオレンジにクラス分け、k=3個. ☆のクラスの推測は、近くの3データのクラスで多数決. スポンサーリンク. 初めに. 本記事は機械学習で利用するアルゴリズムの k-NN について記載しています。 その他の記事は以下をご覧ください。 機械学習のアルゴリズム. k-means クラスタリング (k-means法) k-NN (k近傍法) ←イマココ. Random Forest と Isolation Forest. ディープラーニング. |orx| tvy| erb| uwd| wco| xxf| xrf| izu| zuw| gai| yir| udx| wxa| avj| kuh| ooe| ktb| wzq| csn| dqc| aqx| vtb| kxb| njx| xym| mch| nhl| jxj| unn| vmd| ssh| rxj| xkr| dgb| shw| sqb| gok| lxd| vax| aal| zaf| lhe| oey| kvd| fkm| fsk| vto| nkt| dst| hzz|