저는 인공 지능을 처음 사용합니다. 나는 가장 가까운 이웃 K 알고리즘과 그것을 구현하는 방법을 이해한다. 그러나 규모에 맞지 않는 물건의 거리 나 무게를 어떻게 계산합니까?K 가장 가까운 이웃 알고리즘 의심
예를 들어, 나이의 거리를 쉽게 계산할 수 있지만, 빨간색에서 파란색까지의 거리는 어떻게 계산합니까? 어쩌면 색상은 나쁜 예입니다. 왜냐하면 여전히 주파수를 사용한다고 말할 수 있기 때문입니다. 어떻게 피자를 먹는 햄버거를 먹을 까?
나는 이것을 할 수있는 영리한 방법이 있다는 느낌이 들었습니다.
미리 감사드립니다.
편집 : 아주 좋은 답변을 해주셔서 감사합니다. 정말 도움이되었고 고맙습니다. 하지만 탈출구가 있어야한다고 생각하고 있습니다.
이렇게하면됩니까? 내가 KNN 알고리즘을 사용하여 위의 세 가지 음식 모두를 제공하는 식당에서 음식을 먹을지 여부를 예측할 수 있다고 가정 해 봅시다. 물론 다른 요소가 있지만, 300 명 중 좋아하는 음식, 햄버거 150 개, 피자 100 개, 감자 튀김 50 개를 단순하게 유지해야합니다. 상식은 내가 좋아하는 음식이 먹을 것인가 아닌가에 대한 사람들의 결정에 영향을 준다는 것을 말해 준다.
이제는 사람이 햄버거로 좋아하는 음식을 입력하고 내 식당에서 음식을 먹을 지 예측할 것입니다. 다른 요인을 무시하고 이전 지식 기반을 바탕으로 상식은 피자 나 감자 튀김을 입력했을 때보 다이 특정 분야에서 가장 좋아하는 음식에 대한 가장 가까운 이웃 거리가 더 가깝습니다.
유일한 문제는 내가 확률을 사용한다는 것이고, 내가 모르고 실제 거리를 계산할 수 없기 때문에 틀릴 수도 있다는 것입니다. 거리가 아마도 다른 요인들 (가격, 시간대, 레스토랑이 가득 찼는 지 여부, 내가 쉽게 정량화 할 수 있는지 여부 등)에 비례하지 않기 때문에이 분야에 대한 예측이 너무 많거나 너무 적을 것이라는 걱정도합니다. 일부 매개 변수 튜닝을 통해이 문제를 해결할 수있을 것 같네요.
오, 모두들 훌륭한 답변을 제시하지만, 나는 오직 하나만 받아 들일 수 있습니다. 이 경우, 나는 내일 가장 높은 표를 가진 표를 수락 할 것입니다. 다시 한 번 감사드립니다.
내가 찾고있는 것이 었습니다! 고맙습니다. =) – wai