K-సమీప పొరుగువారికి పరిచయం (K-NN)
మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో K-NN
K-NN అనేది మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో వర్గీకరణ మరియు రిగ్రెషన్ టాస్క్‌ల కోసం ఉపయోగించే శక్తివంతమైన అల్గారిథమ్, ప్రత్యేకించి డేటా నాన్-లీనియర్ మరియు కాంప్లెక్స్ అయిన సందర్భాల్లో. ఇది లేజీ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌ల కుటుంబానికి చెందినది, అంటే దీనికి శిక్షణ దశ అవసరం లేదు మరియు శిక్షణా సందర్భాలను గుర్తుంచుకోవాలి మరియు కొత్త ఉదాహరణ వర్గీకరించబడే వరకు వేచి ఉంటుంది.
గణితం మరియు గణాంకాలలో K-NN
గణితం మరియు గణాంకాలలో, K-NN యూక్లిడియన్ దూరం, మాన్హాటన్ దూరం మరియు మింకోవ్స్కీ దూరం వంటి సామీప్య కొలతల భావనను కలిగి ఉంటుంది. ఇచ్చిన డేటాసెట్‌లోని డేటా పాయింట్ లేదా ఉదాహరణకి సమీప పొరుగువారిని కనుగొనడానికి ఈ చర్యలు ఉపయోగించబడతాయి.
K-NN యొక్క గణిత పునాది
K-NN అనేది ఫీచర్ స్పేస్‌లో ఒకే విధమైన సందర్భాలు ఒకదానికొకటి దగ్గరగా ఉండాలనే సూత్రంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఇక్కడే గణిత మరియు గణాంక అంశాలు అల్గారిథమ్‌ను సమర్థవంతంగా అర్థం చేసుకోవడంలో మరియు అమలు చేయడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి.
- K-NN అల్గోరిథం
- సమీప పొరుగు శోధన
- దూర కొలమానాలు
- ఫీచర్ స్పేస్
K-NN అల్గోరిథం
K-NN అల్గోరిథం సాపేక్షంగా సరళమైనది అయినప్పటికీ సమర్థవంతమైనది. కొత్త, తెలియని దృష్టాంతాన్ని బట్టి, K-NN అల్గారిథమ్ శిక్షణ డేటాసెట్ నుండి K సన్నిహిత సందర్భాల కోసం (పొరుగువారు) శోధిస్తుంది. ఈ K పొరుగువారి మెజారిటీ తరగతి లేదా సగటు విలువ అప్పుడు వర్గీకరణ లేదా తిరోగమనం కోసం తెలియని ఉదాహరణకి కేటాయించబడుతుంది.
సమీప పొరుగు శోధన
ఈ దశ, K-NN అల్గారిథమ్ యొక్క ప్రధాన భాగంలో, కొత్త ఉదాహరణ యొక్క K సమీప పొరుగువారిని కనుగొనడంలో ఉంటుంది. ఇక్కడ, డిస్టెన్స్ మెట్రిక్స్ యొక్క గణిత భావన అమలులోకి వస్తుంది, ఫీచర్ స్పేస్‌లో సందర్భాలు ఎంత దగ్గరగా ఉన్నాయో లేదా సారూప్యంగా ఉన్నాయో నిర్ణయిస్తుంది. సాధారణ దూర కొలమానాలలో యూక్లిడియన్ దూరం, మాన్హాటన్ దూరం మరియు మింకోవ్స్కీ దూరం ఉన్నాయి.
దూర కొలమానాలు
దూర మెట్రిక్ ఎంపిక K-NN అల్గోరిథం పనితీరుపై గణనీయమైన ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. గణిత పరంగా, దూరం మెట్రిక్ అనేది రెండు ఉదాహరణల మధ్య అసమానత యొక్క కొలత. ఇది డేటా పాయింట్ల మధ్య సారూప్యతను గుర్తించడంలో మరియు సమీప పొరుగువారిని సమర్థవంతంగా గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.
ఫీచర్ స్పేస్
గణితశాస్త్రపరంగా, ఫీచర్ స్పేస్ బహుళ డైమెన్షనల్ స్థలాన్ని సూచిస్తుంది, ఇక్కడ ప్రతి పరిమాణం డేటా యొక్క విభిన్న లక్షణం లేదా లక్షణానికి అనుగుణంగా ఉంటుంది. సందర్భాల సామీప్యాన్ని గుర్తించడానికి K-NN ఈ ఫీచర్ స్పేస్‌లో పనిచేస్తుంది, ఫీచర్ స్పేస్ వెనుక ఉన్న గణిత శాస్త్ర భావనలను మరియు అల్గారిథమ్‌కు దాని ఔచిత్యాన్ని అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం.
ముగింపు
ముగింపులో, K-సమీప పొరుగువారు (K-NN) అనేది వర్గీకరణ మరియు తిరోగమన పనులను నిర్వహించడానికి గణిత, గణాంక మరియు యంత్ర అభ్యాస భావనలను అనుసంధానించే విలువైన అల్గోరిథం. దాని గణిత పునాదిని అర్థం చేసుకోవడం మరియు గణాంకాలు మరియు గణితంలో సంబంధిత భావనలను అర్థం చేసుకోవడం దాని అప్లికేషన్‌లను మాస్టరింగ్ చేయడానికి మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలలో దాని సామర్థ్యాన్ని పెంచుకోవడానికి కీలకం.