Vi arbejder på at gendanne Unionpedia-appen i Google Play Store
🌟Vi har forenklet vores design for bedre navigation!
Instagram Facebook X LinkedIn

K-nærmeste naboer og Maskinlæring

Genveje til: Forskelle, Ligheder, Jaccard lighed Koefficient, Referencer.

Forskel mellem K-nærmeste naboer og Maskinlæring

K-nærmeste naboer vs. Maskinlæring

K-nærmeste-naboer (KNN) er en klassifikationsalgoritme baseret på tanken om, at to dataprøvers numeriske værdier vil være tæt på hinanden, hvis de er fra samme klasse. Maskinlæring er et underområde indenfor datalogi og kunstig intelligens, som sætter computere i stand til at lære, uden at man eksplicit har programmeret, hvordan læringen foregår.

Ligheder mellem K-nærmeste naboer og Maskinlæring

K-nærmeste naboer og Maskinlæring har 2 ting til fælles (i Unionpedia): Algoritme, Data.

Algoritme

En algoritme (Kharazmi) er en utvetydig og abstrakt beskrivelse af, hvordan en specifik type problem løses terminerende.

Algoritme og K-nærmeste naboer · Algoritme og Maskinlæring · Se mere »

Data

Data henfører til en samling af information, som typisk er resultatet af erfaring, observation, eksperimenter eller en mængde af præmisser.

Data og K-nærmeste naboer · Data og Maskinlæring · Se mere »

Ovenstående liste besvarer følgende spørgsmål

Sammenligning mellem K-nærmeste naboer og Maskinlæring

K-nærmeste naboer har 4 relationer, mens Maskinlæring har 9. Da de har til fælles 2, den Jaccard indekset er 15.38% = 2 / (4 + 9).

Referencer

Denne artikel viser forholdet mellem K-nærmeste naboer og Maskinlæring. For at få adgang hver artikel, hvorfra oplysningerne blev ekstraheret, kan du besøge: