K Nearest Neighbor (KNN) in 15 Minutes! | Machine Learning Basics | By Dr. Ry @Stemplicity

Автор: Prof. Ryan Ahmed

Загружено: 2019-06-28

Просмотров: 7953

Описание:

Hello everyone and welcome to this tutorial on K-Nearest Neighbors.

In this tutorial, we will cover the theory and intuition behind the K-Nearest Neighbors classifiers
So what are K-nearest Neighbors classifiers?

K-nearest neighbor algorithm (KNN) is a classification algorithm that works by finding the most similar data points in the training data, and attempt to make an educated guess based on their classifications.

After completing this tutorial, students will be able to:
o Understand the theory behind K-nearest neighbor classifiers
o Calculate the Euclidean distance between 2 points in the training data-set
o Understand the impact of changing the K parameter on model accuracy

I hope you will enjoy this tutorial!
For more information on this, here’s a link to my new machine learning Classification course on Udemy:
https://www.udemy.com/machine-learnin...

Here’s a link to my new machine learning regression course on Udemy:
https://www.udemy.com/machine-learnin...

Subscribe to my channel to get the latest updates, we will be releasing new videos on weekly basis:
/ @professor-ryanahmed

K Nearest Neighbor (KNN) in 15 Minutes! | Machine Learning Basics | By Dr. Ry @Stemplicity

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Machine Learning Tutorial on Logistic Regression | By Dr. Ry @Stemplicity

Machine Learning Tutorial on Logistic Regression | By Dr. Ry @Stemplicity

What is the K-Nearest Neighbor (KNN) Algorithm?

What is the K-Nearest Neighbor (KNN) Algorithm?

0.22 Обработка блоков

0.22 Обработка блоков

Нормализация против стандартизации (масштабирование признаков в машинном обучении)

Нормализация против стандартизации (масштабирование признаков в машинном обучении)

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

K-d Trees - Computerphile

K-d Trees - Computerphile

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях

Почему простые числа образуют эти спирали? | Теорема Дирихле и пи-аппроксимации

Почему простые числа образуют эти спирали? | Теорема Дирихле и пи-аппроксимации

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Учебное пособие по машинному обучению Python - 18: Классификация методом K ближайших соседей с по...

Учебное пособие по машинному обучению Python - 18: Классификация методом K ближайших соседей с по...

Применение и понимание метода K-ближайших соседей (KNN) в R

Применение и понимание метода K-ближайших соседей (KNN) в R

Machine Learning Fundamentals: Bias and Variance

Machine Learning Fundamentals: Bias and Variance

Anomaly detection with KNN

Anomaly detection with KNN

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Градиентный спуск, как обучаются нейросети | Глава 2, Глубинное обучение

Учебник по машинному обучению Python - 13: алгоритм кластеризации K-средних

Учебник по машинному обучению Python - 13: алгоритм кластеризации K-средних

XGBoost Made Easy | Extreme Gradient Boosting | AWS SageMaker

XGBoost Made Easy | Extreme Gradient Boosting | AWS SageMaker

Как обучать модели искусственного интеллекта и машинного обучения? Полный процесс за 15 минут.

Как обучать модели искусственного интеллекта и машинного обучения? Полный процесс за 15 минут.

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок?

Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок?