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17. Mai 2023 · Der KNN Algorithmus ist ein einfacher und vielseitiger Machine-Learning-Algorithmus, der zur Klassifikation und Regression verwendet werden kann. Er basiert auf der Idee, die K nächsten Nachbarn in einem Datensatz zu den neuen Daten zu vergleichen und ihnen zuzuordnen.
In statistics, the k-nearest neighbors algorithm ( k-NN) is a non-parametric supervised learning method first developed by Evelyn Fix and Joseph Hodges in 1951, [1] and later expanded by Thomas Cover. [2] It is used for classification and regression.
Künstliche neuronale Netze, auch künstliche neuronale Netzwerke, kurz: KNN (englisch artificial neural network, ANN), sind Netze aus künstlichen Neuronen, die von den Netzwerken inspiriert wurden, die biologische Neuronen in Gehirnen bilden.
Erfahren Sie, wie der KNN-Algorithmus Klassifizierungen oder Regressionen basierend auf der Nähe von Datenpunkten macht. Lesen Sie mehr über die Abstands-Metriken, die Vor- und Nachteile und die Beispiele für diesen Klassifikator.
Der daraus resultierende K-Nearest-Neighbor-Algorithmus (KNN, zu Deutsch „k-nächste-Nachbarn-Algorithmus“) ist ein Klassifikationsverfahren, bei dem eine Klassenzuordnung unter Berücksichtigung seiner nächsten Nachbarn vorgenommen wird.
1. Feb. 2024 · Künstliche Neuronale Netze (KNN) sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden und werden für maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz eingesetzt. Computerbasiert lassen sich damit diverse Problemstellungen lösen, die für uns Menschen fast unmöglich wären.
Learn what the k-nearest neighbors (KNN) algorithm is, how it uses proximity to make classifications or predictions, and what distance metrics it can use. Explore the advantages and limitations of KNN, and see how it is applied in machine learning problems.
