すでに知っている数学だけで組み立てる古典的モデル
ここまでの手順はいつも同じ2段階だった。訓練データに何らかのパラメータをフィットさせ、そのフィットしたパラメータで予測する。k近傍回帰は最初の段階を丸ごと飛ばす。新しい点での値を予測するには、その点に最も近いk個の訓練点を引き出し、その出力を単純に平均するだけだ。フィットすべき公式はなく、前もって学習されるパラメータもない。すべての仕事は、予測を求められた瞬間に起こる。
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▶ k近傍回帰