[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 3강. 마켓과 머신러닝 - KNeighborsClassifier 최근접 이웃 (KNN) 알고리즘
https://www.youtube.com/watch?v=GOCVVSMeIf8&list=PLJN246lAkhQjoU0C4v8FgtbjOIXxSs_4Q&index=7
https://github.com/rickiepark/hg-mldl
GitHub - rickiepark/hg-mldl: <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>의 코드 저장소입니다.
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- K-Nearest Neighbors : 최근접 이웃 분류 알고리즘은 복잡한 분류 문제에 있어 모델 성능에 큰 기대를 하기 어렵지만 scikit-learn 내부에 구현된 알고리즘으로 손쉽게 머신러닝을 구현해볼 수 있다.
- k-최근접 이웃 분류 알고리즘
- 가장 고전적이고 직관적인 머신러닝 분류 알고리즘
- 기하학적 거리를 이용한 분류기
- 가장 가깝게 위치하는 멤버들로 입력값을 분류하는 방식
- kn._fit_X 속성에는 우리가 전달한 fish_data를 모두 가지고 있고, _y 속성에는 fish_target을 가지고 있다.
참고 파일 :
reference :
https://teddylee777.github.io/scikit-learn/scikit-learn-knn/
최근접 이웃 (KNN) 알고리즘을 활용한 분류
최근접 이웃 (KNN) 알고리즘을 활용한 분류 방법에 대해 알아보겠습니다.
teddylee777.github.io
https://speedanddirection.tistory.com/70
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