Pag-code ng k-Nearest Neighbors mula sa simula gamit ang Python

Ninais mo na bang tunay na maunawaan kung paano gumagawa ng desisyon ang mga machine learning algorithm sa likod ng mga eksena? Bagama't pinadadali ng mga modernong library ang pag-import ng mga modelo, ang pagbuo ng mga ito mula sa simula ay isang napakabisang paraan upang masterin ang mga pangunahing konseptong matematikal at lohikal ng data science. Sa kursong ito na nakabatay sa teksto, magiging mula ka sa isang simpleng Python programmer tungo sa isang taong kayang mag-konseptualisa, magsulat, at mag-test ng isang supervised machine learning classifier mula sa mga pangunahing prinsipyo. Matututunan mo kung paano i-istruktura ang iyong algorithm gamit ang modernong mga kombensyon ng Python, pamahalaan ang mga data array, at manu-manong kalkulahin ang mga distance metric. Ano ang matututunan mo: Matutunan ang mga pangunahing konseptong matematikal sa likod ng k-Nearest Neighbors (kNN) algorithm; Ipatupad ang mga formula ng distansya tulad ng Euclidean distance gamit ang malinis at modernong Python; Istruktura ang iyong machine learning code gamit ang type hints at matatag na object-oriented patterns; Pamahalaan at hatiin ang feature matrices at target vectors nang manu-mano; Sumulat ng mga pangunahing unit test gamit ang pytest upang i-verify ang mga prediksyon ng iyong algorithm; Ikumpara ang iyong custom-built model laban sa mga implementasyon na standard sa industriya. Nagsisimula ang kursong ito sa mga pundasyong depinisyon ng supervised learning, features, at targets, bago ka gabayan nang sunud-sunod sa pagsusulat ng mga helper function, pagbuo ng pangunahing prediction loop, at pagtatasa ng huling modelo. Ito ay idinisenyo para sa mga nagsisimula na may pangunahing pagkaunawa sa Python at gustong palalimin ang kanilang pag-unawa sa mekanika ng machine learning nang hindi umaasa sa mga black-box library. Simulan ang pagbabasa ngayon upang buuin ang iyong mga pundasyon ng machine learning mula sa simula.