KNN 알고리즘 [ Python 데이터 분석과 이미지 처리 ] (KNN Algorithm)

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  • Опубликовано: 14 дек 2024

Комментарии • 15

  • @전종하-j3k
    @전종하-j3k 4 года назад +9

    항상 잘 보고 있습니다. 혹시 KNN은 지도 학습이 아닌가요? 이미 라벨링된 정보에 따라 새로운 데이터를 특정 집단으로 묶는 걸로 알고 있어서요~

    • @성이름-r5l8v
      @성이름-r5l8v 4 года назад

      그니까요 저도 이거 궁금했는데 colab 맨위에 비지도라고 써있어서;;

    • @dongbinna
      @dongbinna  4 года назад +1

      헛? ㄷㄷㄷ 지도 학습이 맞습니다~ 제가 무슨 생각으로 저렇게 써놨는지 모르겠네요... ㅠㅠ 말씀하신 내용이 맞습니다. 죄송합니다. 수정해 놓겠습니다!

    • @seoul_Jin500
      @seoul_Jin500 4 года назад

      저도 응 ? 뭐지 싶어서 찾아봄 ㅜ 내 시간 ㅜ~~

  • @laspinetta2954
    @laspinetta2954 2 года назад +1

    KNN은 대표적인 지도학습의 예로 분류 중 하나인 클러스터링(군집분석)(비지도학습)과 구분되는 개념으로 알고 있어서 의문이 있습니다. 영상 50초 쯤에 비지도학습의 예시라고 말씀하시길래 질문드립니다.

  • @chocho_time
    @chocho_time 4 года назад +1

    같은 거리에 있는 점이 여러개 있다면 어떻게 카운트 해야하나요? 예를들어 k를 5라고 했는데 가장 가까운 점 1개랑 그다음 가까운점인데 그것과 동일한 점이 8개가 된다면 k=5에 해당하는 결과를 어떻게 구하나요?

  • @ddoddoss
    @ddoddoss 4 года назад

    안녕하세요 동빈나님 저 이 동영상 보고 정말 급하게 여쭤볼게 있습니다ㅠㅠ 꼭 보시면 답변해주시면 좋겠습니다.. 랜덤으로 데이터를 뿌리는 것 말고 제가 직접 엑스값과 와이값을 지정한 데이터를 학습시킬 수 있나요? 그렇게 한다면 어떤 부분이 달라지는지 궁금합니다ㅠㅠ (인공지능 분야에 관해 엄청 자세히 알지 않아서 혹시 답변해주신다면 쉽게 설명해주셨으면 좋겠습니다ㅠㅠ 사정상 저걸 알아야하는 일이 생겼어요..!)

  • @내가들으려고-n8q
    @내가들으려고-n8q 4 года назад +1

    trainData = np.random.randint(0,100,(25,2))
    response = np.random.randint(0,2,(25,1))

    • @mt8ow5ov8i
      @mt8ow5ov8i 4 года назад

      해당 부분은 numpy로 생성되는 행렬의 크기와 관련이 있습니다. (25,2),(25,1)은 row(행의 개수)와 col(열의 개수)를 차례대로 의미하며, (25,2)는 25개의 행, 2개의 열을 가지는 행렬(25X2), (25,1)은 25개의 행, 1개의 열을 가지는 행렬 (25X1)을 의미하는 것 입니다.

    • @ddoddoss
      @ddoddoss 4 года назад

      @@mt8ow5ov8i 혹시 그 행과 열이 뭘 얘기하는지 여쭤봐도 될까요? 넘파이에서 생성되는 행렬의 크기면 저 그래프에서 확인할 수 있는 행렬인건가요?

    • @정유찬-j8m
      @정유찬-j8m 3 года назад

      @@ddoddoss (25,2) 은 25개의 데이터가 2차원 공간상에 있다는 것을 의미하니까 각 개별 데이터가 (X, Y)의 값으로 이루어진거고,
      (25, 1)은 25개의 데이터가 1차원의 공간상에 있다는 것인데, 이것은 레이블링된 결과가 값 하나로 이루어졌다는 뜻인것 같네요

  • @luriic_2636
    @luriic_2636 4 года назад

    감사합니다

  • @성이름-r5l8v
    @성이름-r5l8v 4 года назад

    이형님 짱 멋지시네
    ㄱㅅ합니다

  • @daekue123
    @daekue123 7 месяцев назад +2

    국어수특 ㅋㅋ

  • @xg3571
    @xg3571 5 лет назад

    굿 기모띠