k-NN (k-Nearest Neighbours)

O K-NN (K-Nearest Neighbors) é um algoritmo usado no aprendizado supervisionado no campo do aprendizado de máquina. É uma forma não paramétrica de aprendizado supervisionado que, em vez de fazer suposições sobre os dados, baseia-se na similaridade entre os pontos de dados classificados. O resultado do algoritmo é uma atribuição de classe para o ponto de dados em questão.

O K-NN é frequentemente usado para resolver problemas de classificação e regressão em que os algoritmos podem aprender e identificar padrões em conjuntos de dados. Ele funciona analisando todos os pontos de dados no conjunto de dados e atribuindo o rótulo ou valor numérico apropriado com base nos pontos de dados mais próximos da amostra de interesse. Esse método de classificação é útil nos casos em que as características dos pontos de dados não são conhecidas, pois assim é possível medir a distância entre as observações e fazer uma suposição fundamentada quanto ao rótulo da classe.

O K-NN também é usado nos sistemas de recomendação de muitos sites. Ele funciona avaliando as semelhanças entre as seleções anteriores de um determinado usuário e as de outros usuários para fazer recomendações sobre os produtos nos quais o usuário pode estar interessado. Isso permite que os sites adaptem produtos e serviços aos interesses individuais dos usuários.

O K-NN é um algoritmo versátil com amplas aplicações em áreas como análise de mercados de ações, reconhecimento facial e prevenção de crimes. Como ele é muito eficiente e simples de entender, é um bom ponto de partida para uma introdução ao aprendizado de máquina.