Phương thức fit

Bài học 7 trên 19 trong khóa học Giới thiệu về học máy của Coddy.

KNN không có giai đoạn huấn luyện riêng. Nó chỉ lưu bộ dữ liệu. Chỉ trong giai đoạn dự đoán, nó mới tính khoảng cách từ điểm mới đến các điểm còn lại.

Thử thách

Trung bình

Cài đặt phép tính khoảng cách Euclid trong phương thức distance, đồng thời sửa phương thức fit để lưu danh sách các điểm vào self.points và các nhãn tương ứng vào self.labels. X_train là các điểm và y_train là các nhãn.

Tự làm thử

import numpy
class KNN:
    def __init__(self, k):
        self.points = None
        self.labels = None
        self.k = k
    
    def distance(self, point_a, point_b):
        # Viết code của bạn ở đây
    
    def fit(self, X_train, y_train):
        # Viết code của bạn ở đây
        pass

    def predict(self, X_test):
        pass

Tất cả bài học trong Giới thiệu về học máy

1Khởi đầu hành trình ML

Giới thiệu về ML Dữ liệu đưa vào mô hình Mô hình ML là gì

4Thuật toán K-Means

Giới thiệu về K-Means Phương thức fit Phương thức predict

2Tổng quan về học máy

Học có giám sát Học không giám sát

5Naive Bayes

Giới thiệu về Naive Bayes Phương thức fit Phương thức predict

3K láng giềng gần nhất (KNN)

Giới thiệu về KNNPhương thức fitPhương thức predict

6Các mô hình khác

Hồi quy logistic Hồi quy tuyến tính Cây quyết định Máy vector hỗ trợ (SVM)Trắc nghiệm về mô hình

Tự luyện tập: Trình biên dịch Python online