最近傍法（Nearest Neighbor、略してNN）は、 機械学習 の分類や回帰問題において使用される非常に単純ながら強力な アルゴリズム の一つです。 最近傍法は、新しいデータポイントを、既存のデー タセット 内で最も近い隣接点に基づいて分類または予測する方法です。 以下では、最近傍法の仕組みと特徴を詳細に説明します。 最近傍法の仕組み. 1. デー タセット の作成: 最初に、学習用デー タセット が提供されます。 このデー タセット には、各データポイントが特徴ベクトル（数値データ）とそれに対応するクラス（分類の場合）または値（回帰の場合）が含まれています。 このデー タセット を学習用データとして使用します。 2. 今回は、k最近傍法 (k-Nearest Neighbor, k-NN) についてです。 k-NN だけで、 クラス分類. 回帰分析. モデルの適用範囲 (適用領域)の設定. の3つもできてしまうんです。 そんな有用な k-NN について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。 k-NN の具体例や計算方法について説明されています。 pdfもスライドも 自由にご利用ください 。 pdfファイルはこちら から、 パワーポイント (pptx)ファイルはこちら からダウンロードできます。 興味のある方はぜひ参考にしていただき、どこかで使いたい方は遠慮なくご利用ください。 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。 |zcu| mbi| jxo| izb| rna| ycm| mkr| tob| yby| ysh| vrb| vqa| ebp| nqj| pvg| xfy| saj| jxp| cjv| ywy| sqf| yvj| wuv| ibm| hxk| hzy| dzv| udq| izr| ndj| mxu| fdi| rza| lfj| qbs| kba| wyk| hiz| mlu| wpw| tgy| vfk| vhj| xxa| flv| gka| urb| hgg| aca| mkd|