Perguntas com a marcação «k-nearest-neighbour»

Classificadores k-vizinhos mais próximos Esses classificadores são baseados em memória e não requerem modelo para serem adequados. Dado um ponto de consulta x0, encontramos os k pontos de treinamento x (r), r = 1, ..., k mais próximos da distância de x0 e, em seguida, classificamos com voto majoritário entre os k vizinhos.

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Como traçar o limite de decisão de um classificador de vizinhos k-mais próximos a partir de Elements of Statistical Learning?
Quero gerar o gráfico descrito no livro ElemStatLearn "Os elementos do aprendizado estatístico: mineração de dados, inferência e previsão. Segunda edição" de Trevor Hastie e Robert Tibshirani e Jerome Friedman. O enredo é: Gostaria de saber como posso produzir esse gráfico exato R, principalmente os gráficos e cálculos da grade …
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Cálculo da repetibilidade dos efeitos de um modelo mais antigo
Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …
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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complexidade computacional k-NN
Qual é a complexidade de tempo do algoritmo k -NN com abordagem de pesquisa ingênua (sem árvore kd ou similar)? Estou interessado em sua complexidade de tempo, considerando também o hiperparâmetro k . Eu encontrei respostas contraditórias: O (nd + kn), onde n é a cardinalidade do conjunto de treinamento …
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Escolhendo o K ideal para KNN
Realizei um CV 5 vezes para selecionar o K ideal para o KNN. E parece que quanto maior o K fica, menor o erro ... Desculpe por não ter uma lenda, mas as cores diferentes representam tentativas diferentes. Existem 5 no total e parece que há pouca variação entre eles. …
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Por que você precisa escalar dados no KNN
Alguém poderia me explicar por que você precisa normalizar os dados ao usar o K vizinhos mais próximos. Eu tentei procurar isso, mas ainda não consigo entender. Encontrei o seguinte link: https://discuss.analyticsvidhya.com/t/why-it-is-necessary-to-normalize-in-knn/2715 Mas nesta explicação, não entendo por que um intervalo maior em um dos recursos afeta as previsões.
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Pacotes R de imputação KNN
Estou procurando um pacote de imputação KNN. Eu estive analisando o pacote de imputação ( http://cran.r-project.org/web/packages/imputation/imputation.pdf ), mas por algum motivo a função de imputação do KNN (mesmo quando segue o exemplo da descrição) parece apenas imputar valores zero (conforme abaixo). Eu tenho procurado, mas não consigo encontrar algo ainda, …
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Lidar com laços, pesos e votação em kNN
Estou programando um algoritmo kNN e gostaria de saber o seguinte: Tie-breaks: O que acontece se não houver um vencedor claro na votação majoritária? Por exemplo, todos os k vizinhos mais próximos são de classes diferentes, ou para k = 4 existem 2 vizinhos da classe A e 2 vizinhos …
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Estimadores adaptativos de densidade de kernel?
Alguém pode relatar sua experiência com um estimador de densidade de kernel adaptável? (Existem muitos sinônimos: adaptável | variável | largura variável, KDE | histograma | interpolador ...) A estimativa da densidade variável do kernel diz "variamos a largura do kernel em diferentes regiões do espaço de amostra. Existem dois …
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