Domande taggate «k-nearest-neighbour»

Classificatori k-più vicini-vicini Questi classificatori sono basati sulla memoria e non richiedono alcun modello per adattarsi. Dato un punto di interrogazione x0, troviamo i punti di addestramento k x (r), r = 1, ..., k più vicini alla distanza di x0, e quindi classifichiamo usando il voto di maggioranza tra i k vicini.

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Come tracciare il confine decisionale di un classificatore k vicino più vicino da Elements of Statistical Learning?
Voglio generare la trama descritta nel libro ElemStatLearn "Gli elementi dell'apprendimento statistico: data mining, inferenza e previsione. Seconda edizione" di Trevor Hastie, Robert Tibshirani e Jerome Friedman. La trama è: Mi chiedo come posso produrre questo grafico esatto R, in particolare notare la griglia grafica e il calcolo per mostrare …
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Ripetibilità informatica degli effetti da un modello più leggero
Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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k-NN complessità computazionale
Qual è la complessità temporale dell'algoritmo k -NN con approccio di ricerca ingenuo (nessun albero kd o simili)? Sono interessato alla sua complessità temporale considerando anche l'iperparametro k . Ho trovato risposte contraddittorie: O (nd + kn), dove n è la cardinalità dell'insieme formazione e d la dimensione di ogni …
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Scegliere K ottimale per KNN
Ho eseguito un CV 5 volte per selezionare il K ottimale per KNN. E sembra che più grande diventa K, più piccolo è l'errore ... Scusa se non avevo una leggenda, ma i diversi colori rappresentano prove diverse. Ce ne sono 5 in totale e sembra che ci sia una …
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Perché è necessario ridimensionare i dati in KNN
Qualcuno potrebbe spiegarmi perché è necessario normalizzare i dati quando si utilizzano i vicini K più vicini. Ho provato a cercarlo, ma non riesco ancora a capirlo. Ho trovato il seguente link: https://discuss.analyticsvidhya.com/t/why-it-is-necessary-to-normalize-in-knn/2715 Ma in questa spiegazione, non capisco perché un intervallo più ampio in una delle funzionalità influisca sulle …
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Pacchetti R imputazione KNN
Sto cercando un pacchetto di imputazione KNN. Ho esaminato il pacchetto di imputazione ( http://cran.r-project.org/web/packages/imputation/imputation.pdf ) ma per qualche ragione la funzione di imputazione KNN (anche quando segue l'esempio dalla descrizione) sembra solo per imputare i valori zero (come di seguito). Mi sono guardato intorno ma non riesco ancora a …
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Stimatori di densità adattiva del kernel?
Qualcuno può riferire sulla propria esperienza con uno stimatore adattivo della densità del kernel? (Ci sono molti sinonimi: adattivo | variabile | larghezza variabile, KDE | istogramma | interpolatore ...) La stima della densità del kernel variabile dice "variamo la larghezza del kernel in diverse regioni dello spazio di campionamento. …
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