파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝25 K-Nearest Neighbors K-최근접 이웃 알고리즘(k-Nearst Neighbors) K-NN 모델은 단순히 훈련 데이터를 저장하여 만들어집니다. 새로운 데이터 포인트에 대한 예측이 필요하면 알고리즘은 새 데이터 포인트에서 가장 가까운 훈련 데이터 포인트를 찾습니다. 즉, '최근접 이웃'을 찾습니다. 찾은 훈련 데이터의 레이블을 새 데이터 포인트의 레이블로 지정합니다. 트레이닝 데이터셋 $D = \left \{(\mathbf{x_{1}}, y_{1}), (\mathbf{x_{2}}, y_{2}), ..., (\mathbf{x_{n}}, y_{n}) \right \}$ $\mathbf{x_{i}} = (x_{i}^{1}, ..., x_{i}^{d}) \in R^{d}$는 입력 변수 d의 i번째 입력 벡터(vector)이고 $y_{.. 2019. 11. 8. 이전 1 ··· 4 5 6 7 다음
