Пусть на плоскости дано два объекта двух разных классов.
Покажите, что если выполнять классификацию методом 1-NN с евклидовым расстоянием, то разделяющей границей между классами будет прямая линия.
Пусть даны следующие точки в одномерном пространстве: $$X = [1,2,4,8,16,32]$$ с соответствующими метками классов: $$y = [1,2,2,1,2,1]$$
Обозначим через $x^*$ объект, для которого необходимо выполнить классификацию, а через $a(x)$ - алгоритм, в соответствии с которым выполняется классификация.
Найдите и выпишите границы классов, если $a(x)$ это
Для всех $a(x)$ мера близости - евклидова. В случае равнозначности, выставляется класс с наименьшей меткой.
Перечислите все числовые гиперпараметры метода k-NN и определите как они влияют на переобучение/недообучение
По графику ниже выполните регрессию точки с координатой в $x=3.5$ с помощью взвешенного метода k-NN, где $k=3$, расстояние - евклидово, а вес $i$-го ближайшего соседа определяется как $$w_i = \frac{k - i + 1 }{ k }$$.
plt.show()
Оцените вычислительную сложность предсказания с помощью метода $k$-NN по данным с $N$ объектами и $D$ признаками