Überwachtes Lernen
Im überwachten Lernen hat das System gelabelte Daten: Jeder Trainingsdatensatz trägt ein Etikett mit der richtigen Antwort. Du baust einen k-NN-Klassifikator — ein Verfahren, das neue Datenpunkte anhand ihrer nächsten Nachbarn einordnet.
Voraussetzungen aus dem OOP-Lernpfad:
- Klassen und Objekte — du brauchst eigene Klassen mit Attributen und Methoden
- Felder — Datenpunkte liegen in Feldern
- Methoden und Modularisierung — die Distanzberechnung wird eine eigene Methode
- Suchen und Sortieren — k-NN sucht die nächsten Nachbarn
Die Lektionen
- Trainings- und Testdaten – warum man Daten aufteilt und wie man es macht
- Klassifizierung mit k-NN – ein konkretes Verfahren des überwachten Lernens
- Der Lernprozess – was „lernen" beim k-NN bedeutet
- Rückblick – das Wichtigste auf einen Blick