ایا د K نږدې ګاونډیانو الګوریتم د روزنې وړ ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو لپاره مناسب دی؟
د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم په حقیقت کې د روزنې وړ ماشین زده کړې ماډلونو جوړولو لپاره مناسب دی. KNN یو غیر پیرامیټریک الګوریتم دی چې د طبقه بندي او راجسټریشن دندو لپاره کارول کیدی شي. دا د مثال پر بنسټ د زده کړې یو ډول دی، چیرې چې نوي مثالونه د روزنې ډاټا کې د موجوده مثالونو سره د ورته ورته والی پراساس طبقه بندي کیږي. KNN
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د نږدې ګاونډیو کاریال
د ازموینې اندازې تنظیم کول څنګه کولی شي د K نږدې ګاونډیو الګوریتم کې د باور نمرې اغیزه وکړي؟
د ازموینې اندازې تنظیم کول په حقیقت کې د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم کې د باور نمرو باندې اغیزه کولی شي. د KNN الګوریتم یو مشهور څارل شوي زده کړې الګوریتم دی چې د طبقه بندي او راجع کولو کارونو لپاره کارول کیږي. دا یو غیر پیرامیټریک الګوریتم دی چې د ټیسټ ډیټا پوائنټ ټولګی د دې ټولګیو په پام کې نیولو سره ټاکي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د نږدې ګاونډیو الګوریتم لنډیز, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه د خپل K نږدې ګاونډیو الګوریتم دقت محاسبه کوو؟
زموږ د خپل K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم دقت محاسبه کولو لپاره ، موږ اړتیا لرو چې وړاندوینه شوي لیبلونه د ازموینې ډیټا ریښتیني لیبلونو سره پرتله کړو. دقت د ماشین زده کړې کې د ارزونې یو عام کارول شوی میټریک دی، کوم چې د ټولو مثالونو څخه په سمه توګه درجه بندي شوي مثالونو تناسب اندازه کوي. لاندې ګامونه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د خپل نږدې نږدې ګاونډیو الګوریتم پلي کول, د ازموینې بیاکتنه
موږ څنګه د ریل او ټیسټ سیټونو لپاره قاموسونه ډک کړو؟
د Python په کارولو سره د ماشین زده کړې کې د خپل K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم پلي کولو په شرایطو کې د ریل او ټیسټ سیټونو لپاره قاموسونو ډکولو لپاره ، موږ اړتیا لرو یو سیسټمیک چلند تعقیب کړو. پدې پروسه کې زموږ ډیټا په مناسب شکل کې بدلول شامل دي چې د KNN الګوریتم لخوا کارول کیدی شي. لومړی، راځئ چې پوه شو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د خپل نږدې نږدې ګاونډیو الګوریتم پلي کول, د ازموینې بیاکتنه
د فاصلو ترتیب کولو او د K نږدې ګاونډیو الګوریتم کې د لوړ K فاصلو غوره کولو هدف څه دی؟
د فاصلو ترتیبولو او د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم کې د پورتنۍ K فاصلو غوره کولو هدف دا دی چې د K نږدې ډیټا پوائنټونه ورکړل شوي پوښتنې نقطې ته وپیژني. دا پروسه د ماشین زده کړې دندو کې د وړاندوینې یا طبقه بندي کولو لپاره اړینه ده، په ځانګړې توګه د څارنې زده کړې په شرایطو کې. په کي اين اين کښي اوويل
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د K نږدې ګاونډیو الګوریتم ته خپل پروګرام کول, د ازموینې بیاکتنه
د K نږدې ګاونډیو الګوریتم اصلي ننګونه څه ده او دا څنګه حل کیدی شي؟
د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم یو مشهور او په پراخه کچه کارول شوی د ماشین زده کړې الګوریتم دی چې د څارنې زده کړې کټګورۍ کې راځي. دا یو غیر پیرامیټریک الګوریتم دی، پدې معنی چې دا د اصلي معلوماتو ویش په اړه هیڅ انګیرنه نه کوي. KNN په اصل کې د ډلبندۍ دندو لپاره کارول کیږي، مګر دا د بیاکتنې لپاره هم تطبیق کیدی شي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د K نږدې ګاونډیو الګوریتم ته خپل پروګرام کول, د ازموینې بیاکتنه
کله چې د KNN الګوریتم فعالیت تعریف کړئ د ډیټا اوږدوالی چیک کولو اهمیت څه دی؟
کله چې د Python سره د ماشین زده کړې په شرایطو کې د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم فعالیت تعریف کړئ ، نو دا خورا مهم دی چې د ډیټا اوږدوالی چیک کړئ. د معلوماتو اوږدوالی د ځانګړتیاوو یا ځانګړتیاوو شمیر ته اشاره کوي چې د هر ډیټا نقطه تشریح کوي. دا په KNN کې مهم رول لوبوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, د برنامې ماشین زده کړه, د K نږدې ګاونډیو الګوریتم ټاکل, د ازموینې بیاکتنه
د ماشین زده کړې کې د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم هدف څه دی؟
د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم د ماشین زده کړې په برخه کې په پراخه کچه کارول شوی او بنسټیز الګوریتم دی. دا یو غیر پیرامیټریک میتود دی چې د طبقه بندي او راجسټریشن دندو لپاره کارول کیدی شي. د KNN الګوریتم اصلي هدف د موندلو له لارې د ورکړل شوي ډیټا نقطې ټولګي یا ارزښت وړاندوینه کول دي
د ډیټاسیټ تعریف کولو هدف څه دی چې دوه ټولګي لري او د دوی اړونده ځانګړتیاوې لري؟
د ډیټاسیټ تعریف کول چې دوه ټولګي لري او د دوی اړونده ځانګړتیاوې د ماشین زده کړې په برخه کې یو مهم هدف ترسره کوي، په ځانګړې توګه کله چې د الګوریتم پلي کول لکه د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم. دا هدف د ماشین زده کړې د بنسټیزو مفاهیمو او اصولو په معاینه کولو سره پیژندل کیدی شي. د ماشین زده کړې الګوریتمونه د زده کړې لپاره ډیزاین شوي
د ریښتیني نړۍ مثالونو کې د K نږدې ګاونډیو الګوریتم لخوا ترلاسه شوي د وړاندوینې دقت معمول حد څه دی؟
د K نږدې ګاونډیانو (KNN) الګوریتم د طبقه بندي او راجع کولو دندو لپاره په پراخه کچه د ماشین زده کړې تخنیک دی. دا یو غیر پیرامیټریک میتود دی چې د روزنې ډیټا سیټ کې د دوی نږدې ګاونډیو ته د ان پټ ډیټا پوائنټونو د ورته والي پراساس وړاندوینې کوي. د KNN الګوریتم وړاندوینې دقت کولی شي د مختلف فکتورونو پورې اړه ولري