Summary
KNN 분류기는 지도 학습용 머신러닝 모델에서 가장 간단하지만 널리 사용하는 것 중 하나입니다. KNN은 종종 게으른 학습기로 불립니다. 기술적으로 예측을 만들기 위해 모델을 훈련하지 않기 때문입니다. 대신 가장 가까운 k개의 샘플에서 다수의 클래스를 그 샘플의 클래스로 예측합니다.
샘플의 최근접 이웃 찾기 (15.1)
K-최근접 이웃 분류기 만들기 (15.2)
최선의 이웃 개수 결정하기 (15.3)
ch15. K-Nearest Neighbor
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