KNN is an non parametric lazy learn

KNN is an non parametric lazy learning algorithm. That is a pretty concise statement. When you say a technique is non parametric , it means that it does not make any assumptions on the underlying data distribution. This is pretty useful , as in the real world , most of the practical data does not obey the typical theoretical assumptions made (eg gaussian mixtures, linearly separable etc) . Non parametric algorithms like KNN come to the rescue here.

Kết quả (Việt) 1:

KNN là một thuật toán học lười biếng không tham số. Đó là một tuyên bố khá ngắn gọn. Khi bạn nói một kỹ thuật là không tham số, nó có nghĩa rằng nó không làm cho bất kỳ giả định về phân phối dữ liệu nằm bên dưới. Điều này là khá hữu ích, như trong thế giới thực, hầu hết các dữ liệu thực tế không phải tuân theo các điển hình lý thuyết giả định được thực hiện (ví dụ: gaussian hỗn hợp, linearly tách, vv). Các thuật toán không tham số như KNN đến giải cứu đây.

Kết quả (Việt) 2:

KNN là một tham số thuật toán học không lười biếng. Đó là một tuyên bố khá súc tích. Khi bạn nói một kỹ thuật là không tham số, nó có nghĩa là nó không thực hiện bất kỳ giả định về việc phân phối dữ liệu cơ bản. Điều này là khá hữu ích, như trong thế giới thực, hầu hết các dữ liệu thực tế không tuân theo các giả định điển hình lý thuyết thực hiện (ví dụ như các hỗn hợp gaussian, tuyến tính tách vv). thuật toán phi tham số như KNN đến để giải cứu ở đây.