Google Play 스토어에서 Unionpedia 앱을 복원하기 위해 작업 중입니다
🌟더 나은 탐색을 위해 디자인을 단순화했습니다!
Instagram Facebook X LinkedIn

K-최근접 이웃 알고리즘와 패턴 인식

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

K-최근접 이웃 알고리즘와 패턴 인식의 차이

K-최근접 이웃 알고리즘 vs. 패턴 인식

인식에서, k-최근접 이웃 알고리즘(또는 줄여서 k-NN)은 분류나 회귀에 사용되는 비모수 방식이. 인식()은 인지과학(Cognitive Science)과 인공지능(Artificial Intelligence) 분야에 속하는 문제 중 하나이.

K-최근접 이웃 알고리즘와 패턴 인식의 유사점

K-최근접 이웃 알고리즘와 패턴 인식는 공통점이 1 개 있습니다 (유니온백과에서): 기계 학습.

기계 학습

학습(機械學習) 또는 머신 러닝()은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이.

K-최근접 이웃 알고리즘와 기계 학습 · 기계 학습와 패턴 인식 · 더보기 »

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

K-최근접 이웃 알고리즘와 패턴 인식의 비교.

K-최근접 이웃 알고리즘에는 23 개의 관계가 있고 패턴 인식에는 4 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 1을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 3.70%입니다 = 1 / (23 + 4).

참고 문헌

이 기사에서는 K-최근접 이웃 알고리즘와 패턴 인식의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오: