Guia Completo de Algoritmos de Machine Learning: KNN, SVM e K-means
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O que é o KNN?
É um dos algoritmos de classificação clássicos e bem simples. Usado para classificar objetos com base em exemplos de treinamento que estão mais próximos no espaço de características.
Como o KNN funciona?
- Tenha um conjunto de exemplos de treinamento.
- Defina uma métrica para calcular a distância entre os exemplos de treinamento.
- Defina o valor de K (o número de vizinhos mais próximos que serão considerados pelo algoritmo).
Pontos Positivos e Negativos do KNN
Vantagens:
- Técnica simples e facilmente implementada.
- Bastante flexível.
- Em alguns casos apresenta ótimos resultados.
Desvantagens:
- Classificar um exemplo desconhecido pode ser um processo computacionalmente complexo. Requer um cálculo de distância para cada exemplo