6 ML: Метод k-найближчих сусiдiв скачать в хорошем качестве

6 ML: Метод k-найближчих сусiдiв

У цьому відео ми розбираємо метод k-найближчих сусідів (kNN) — один із найінтуїтивніших і водночас напрочуд ефективних алгоритмів машинного навчання. Ви побачите, як алгоритм знаходить найближчі об’єкти, визначає клас нового спостереження і чому неправильний вибір параметра k може повністю змінити результат. Розберемо значущість ознак, наочний чисельний приклад і типові помилки, яких варто уникати. Також дізнаєтесь, де kNN реально застосовується, у чому його переваги та обмеження, і як коректно поставити задачу, щоб алгоритм працював стабільно. Уся практика виконується в Google Colab: реалізація kNN на Python, покроковий аналіз результатів і зрозуміле подання вихідних даних. Додаткові матеріали з роботи в Google Colab доступні в окремому відео курсу    • Машинне навчання з Google Colab  . Це відео допоможе вам не просто зрозуміти kNN, а впевнено застосовувати його в реальних задачах машинного навчання.