The regression coefficients β can b

The regression coefficients β can be obtained by minimizing
the squared residual error between the target (y) and
predictions (by), as shown in Eq. (8), using the ordinary least
squares method:


формула
[36] is the most popular case-based reasoning algorithm.
Since it does not require a separate training procedure,
it has been employed in various domains where rapid and
frequent model updates are required [37–39]. k-NN predicts
a new instance on the basis of the similarity to its neighbors.
Once a test instance xt is given, k-NN first searches the k most
similar instances in the reference data set using a certain
distance metric and allocates weights to them under the
principle that the greater the similarity, the greater is the
weight. Then, the prediction is made according to the weighted
average of the target values and assignedweights of the selected
neighbors as follows:

Результаты (русский) 1:

Β коэффициенты регрессии могут быть получены путем минимизацииквадрат остаточная ошибка между целевой (y) и(в), как показано в уравнение (8), с использованием обычных наименее прогнозыметодом квадратов:ФОРМУЛА [36] является наиболее популярных алгоритм на основе рассуждения.Поскольку он не требует отдельной подготовки процедуры,Он работал в различных областях, где быстрое ичастые модель обновления являются требуется [37 – 39]. k-NN предсказываетновый экземпляр на основе сходства с ее соседями.После данной xt экземпляр теста, k-NN сначала ищет k наиболееаналогичные случаи в эталонного набора данных с помощью определенногоРасстояние метрики и выделяет весов для них подчем больше сходство, тем больше этот принципвес. Затем, сделан прогноз по данным средневзвешеннаяв среднем целевых значений и assignedweights выбранногососеди следующим образом:

Результаты (русский) 2:

Коэффициенты регрессии β могут быть получены путем минимизации
квадратичной ошибки между остаточной цели (у) и
предсказания (с), как показано в уравнении. (8), используя метод наименьших
метод квадратов: формула. [36] является наиболее популярным дело на основе алгоритма рассуждения Так как он не требует отдельной процедуры подготовки, он был использован в различных областях, где быстрые и требуется частое обновление модели [37-39]. К-НН прогнозирует новый экземпляр на основе сходства с соседями. После того, как экземпляр теста хи дано, K-НН сначала выполняет поиск К наиболее подобные случаи в справочных данных, используя определенную дистанцию ​​метрики и выделяет веса к ним под принципе, что чем больше сходство, тем больше вес. Затем, предсказание производится в соответствии с взвешенной средней целевых значений и assignedweights выбранных соседей следующим образом:

Результаты (русский) 3:

коэффициенты регрессии β могут быть получены путем сведения к минимуму
квадрат остаточного ошибки между целевой (y) и
прогнозы (к), как показано в. (8), с использованием простых наименьших квадратов:



метод формула
[36] является наиболее популярным доказательной рассуждения алгоритма.
, поскольку она не требуют отдельного процедуру подготовки,
он проработал в различных областях, где быстрый и
частые обновления модели необходимы [37 - 39).k-nn предсказывает
новой инстанции на основе сходства с его соседями.
после испытания инстанции XT приводится, k-nn первых обысков K - наиболее
подобных случаев в справочных данных с использованием определенного
расстояние метрических и распределяет вес их под
принцип, согласно которому больше сходства, больше
вес.тогда,прогноз делается в соответствии с взвешенной
в среднем целевыми показателями, и assignedweights выбранного
соседей: