Flashcards : Introduction à k-NN et Distance en Apprentissage Machine — 9 cartes

Toutes les cartes

1Question

Problème — définition ?

Réponse

Une tâche de prédiction à partir de données.

2Question

Features en ML

Réponse

Propriétés des données utilisées pour prédire.

3Question

k-NN — apprentissage supervisé ?

Réponse

Utilise des données labellisées pour prédire.

4Question

Label en apprentissage supervisé

Réponse

Valeur cible associée à une donnée.

5Question

k-NN

Réponse

Algorithme qui prédit via les k voisins proches.

6Question

Distances courantes en ML

Réponse

Euclidienne, Manhattan, Minkowski.

7Question

Biais et variance, choix de k

Réponse

Equilibre entre sous- et sur-apprentissage.

8Question

Principe de vote en k-NN

Réponse

Prédiction par majorité des voisins.

9Question

Limitation du k-NN

Réponse

Coût élevé en calcul, sensible au bruit.

Testez-vous avec le QCM

Testez vos connaissances avec un QCM de 4 questions sur Introduction à k-NN et Distance en Apprentissage Machine.

1. Dans un problème d’apprentissage supervisé, quel rôle joue principalement un modèle de machine learning ?

2. Quelle est la fonction principale d’un modèle machine learning dans le contexte de la prédiction ?

Faire le QCM →

Consultez la fiche

Révisez le cours complet dans la fiche de révision de Introduction à k-NN et Distance en Apprentissage Machine.

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