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17. Mai 2023 · Der K-nearest neighbors (KNN) Algorithmus ist ein Machine-Learning-Algorithmus. Hier erfährst Du mehr: Definition und Anwendung.
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.
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.
Der k-Wert im KNN-Algorithmus legt fest, wie viele Nachbarn geprüft werden, um die Klassifizierung eines bestimmten Abfragepunkts zu bestimmen. Wenn beispielsweise k = 1 ist, wird die Instanz der gleichen Klasse zugeordnet wie ihr einziger nächster Nachbar.
Vor 2 Tagen · Learn about the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm, a supervised machine learning method for classification and regression problems. Find out how it works, what distance metrics it uses, and how to choose the optimal value of K.
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.
