« Méthode des k plus proches voisins » : différence entre les versions
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Dans ce cadre, on dispose d’une base de données d'apprentissage constituée de N couples « entrée-sortie ». Pour estimer la sortie associée à une nouvelle entrée x, la méthode des k plus proches voisins consiste à prendre en compte (de façon identique) les k échantillons d'apprentissage dont l’entrée est la plus proche de la nouvelle entrée x, selon une distance à définir. | Dans ce cadre, on dispose d’une base de données d'apprentissage constituée de N couples « entrée-sortie ». Pour estimer la sortie associée à une nouvelle entrée x, la méthode des k plus proches voisins consiste à prendre en compte (de façon identique) les k échantillons d'apprentissage dont l’entrée est la plus proche de la nouvelle entrée x, selon une distance à définir. | ||
==Français== | ==Français== | ||
'''méthode des k plus proches voisins''' locution nominale fém. | '''méthode des k plus proches voisins''' locution nominale fém. | ||
==Anglais== | |||
'''k-nearest neighbour''' | |||
Version du 15 juin 2019 à 21:34
Domaine
Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
apprentissage supervisé
Définition
En intelligence artificielle, la méthode des k plus proches voisins est une méthode d’apprentissage supervisé. En abrégé k-NN ou KNN, de l'anglais k-nearest neighbors.
Dans ce cadre, on dispose d’une base de données d'apprentissage constituée de N couples « entrée-sortie ». Pour estimer la sortie associée à une nouvelle entrée x, la méthode des k plus proches voisins consiste à prendre en compte (de façon identique) les k échantillons d'apprentissage dont l’entrée est la plus proche de la nouvelle entrée x, selon une distance à définir.
Français
méthode des k plus proches voisins locution nominale fém.
Anglais
k-nearest neighbour
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
