Алгоритм классификации KNN — определим класс объекта по ближайшим соседям // Machine Learning. Basic

Только начинаете знакомство с машинным обучением? Приходите на наш вводный урок курса «Machine Learning. Basic» и узнайте, как работает один из самых простых и интуитивно понятных алгоритмов — K-ближайших соседей (KNN). 📍 Что вас ждет на вебинаре? - Пошаговое объяснение принципа работы KNN: как сравниваются объекты и почему “соседи” важны. - Практический пример: классифицируем объекты по реальным данным с помощью Python и библиотеки scikit-learn. - Обсудим, когда KNN работает хорошо, а когда лучше выбрать другой подход. 👥 Кому будет полезно? - Начинающим, делающим первые шаги в машинном обучении. - Студентам технических и экономических направлений. - Всем, кто хочет понять базовую механику алгоритмов классификации. ✅ Что вы узнаете по итогам вебинара? - Как работает алгоритм K-ближайших соседей и зачем он нужен. - Как подготовить данные и обучить модель в Jupyter Notebook. - Как визуализировать результаты и оценить точность классификации. Присоединяйтесь — и вы поймете, что машинное обучение начинается с простых идей которые легко реализовать своими руками! «Machine Learning. Basic» - https://otus.pw/licd/ Преподаватель: Игорь Стурейко - Teamlead, главный инженер Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/nJKq/ Следите за новостями проекта: → VK: https://vk.com/otusru → Telegram: https://t.me/Otusjava → Хабр: https://otus.pw/S0nM/