« Méthode des k plus proches voisins » : différence entre les versions
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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''. | 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''. | ||
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Version du 7 mai 2020 à 13:03
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 loc. nom. fém.
Anglais
k-nearest neighbour
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
