У нас вы можете посмотреть бесплатно K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm Explained with Examples | AI ML Course By Srinivasan Ramanujam или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
#srinivasanramanujam #aiml #kmeans In this video, we'll explore the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm, one of the simplest and most popular machine learning techniques. We'll break down how KNN works step-by-step and show you how to implement it in Python. Topics covered include: How KNN makes predictions based on proximity Understanding the 'k' parameter and its impact Distance metrics used in KNN (Euclidean, Manhattan, etc.) A real-world example to see KNN in action Implementing KNN using Python and scikit-learn By the end of this tutorial, you'll have a solid understanding of KNN and how to apply it to classification problems in machine learning. Be sure to like, comment, and subscribe for more AI and ML tutorials!