機械学習におけるハイパーパラメータとモデルパラメータの違い
機械学習モデルには、主に二種類のパラメータが存在します。
ハイパーパラメータ: モデルの訓練が始まる前に決定する必要がある設定値。
モデルパラメータ: 訓練プロセスを通じてデータから学習される値。
例として、K近傍法（KNN）アルゴリズムは訓練により学習する内部パラメータを持たず、近傍数kは典型的なハイパーパラメータです ...
6月1日 22:36 投稿
K近傍法によるワインデータセットのクラスタリング実装
K近傍法の基礎概念
K近傍法（K-Nearest Neighbors）は、教師あり学習の一種で分類と回帰の両方に利用できるアルゴリズムです。特徴空間内で最も近いK個の学習サンプルに基づいて予測を行います。
K近傍法の基本要素
K値: 近傍点の数を決定します。小さい値ではノイズの影響を受けやすく、大きい値ではクラス境界が曖昧になります
距離指標: サンプル間の類似度を測定し ...
5月29日 02:17 投稿