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海外TECH DEV Community The K-Nearest Neighbors Algorithm for regression and classification https://dev.to/anurag629/the-k-nearest-neighbors-algorithm-for-regression-and-classification-jgo The K Nearest Neighbors Algorithm for regression and classificationK nearest neighbors KNN is a supervised learning algorithm used for classification and regression The algorithm works by finding the k closest data points neighbors to a given test data point and making a prediction based on their labels values The prediction is typically the average for regression or the majority class label for classification among the k nearest neighbors In mathematical terms KNN is a non parametric method Given a training dataset of N labeled points in a d dimensional feature space where each point is represented by its d feature values and a class label the KNN algorithm works as follows For a new test data point with feature values x the Euclidean or other distance metric is used to calculate the distance between x and each of the N training data points The K nearest neighbors are selected based on the distances where K is a user defined parameter For a classification problem the K nearest neighbors are assigned to their respective class labels and the majority class label is used as the prediction for x This can be represented as For a regression problem the K nearest neighbors are used to predict the value of x by taking the average of their labels This can be represented as In conclusion KNN is a simple yet powerful algorithm that is easy to understand and implement It does not make any assumptions about the underlying data distribution and is suitable for a wide range of applications However the performance of KNN can be affected by the choice of K and the distance metric used It is also important to preprocess the data and normalize the features to prevent the influence of one feature on the results In addition KNN is not recommended for large datasets as the computation time increases linearly with the size of the dataset Overall KNN is a good starting point for many classification and regression problems but it is important to evaluate its performance and consider other algorithms if needed GitHub link Complete Data Science Bootcamp Main Post Complete Data Science Bootcamp 2023-01-31 05:10:08
医療系 医療介護 CBnews サイバー攻撃対策、病院の取り組み実態把握へ-BCP策定状況など調査開始、厚労省 https://www.cbnews.jp/news/entry/20230131142003 医療機関 2023-01-31 15:00:00
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金融 日本銀行：RSS 第1回 地域DX支援の取組みに関するワークショップ「地域金融機関における地域DX支援への取組みの現状と課題」を開催 http://www.boj.or.jp/finsys/c_aft/aft230131a.htm 金融機関 2023-01-31 15:00:00
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ニュース BBC News - Home Pakistan mosque blast: More confirmed dead in marathon search of rubble https://www.bbc.co.uk/news/world-asia-64462321?at_medium=RSS&at_campaign=KARANGA peshawar 2023-01-31 05:38:14
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IT 週刊アスキー Instagram、60文字以内で近況をつぶやける「ノート」機能を日本でも公開 https://weekly.ascii.jp/elem/000/004/122/4122712/ instagram 2023-01-31 14:20:00
マーケティング AdverTimes TVerとZHDグループが業務提携に向け基本合意　広告分析サービスの開発を強化 https://www.advertimes.com/20230131/article410353/ zentertainment 2023-01-31 05:28:27

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