Определение атмосферного давления с помощью метода k-ближайших соседей
Аннотация
Данная статья представляет методологию определения атмосферного давления с использованием метода k-ближайших соседей. В ней процесс сбора данных о погоде в 3 населённых пунктах. Затем подробно объясняется принцип работы метода k-ближайших соседей, который используется для прогнозирования атмосферного давления на основе близких значений измерений. Эффективность метода и точность результатов подтверждаются в экспериментальных исследованиях, где сравниваются предсказанные и реальные значения давления.
Литература
Мюллер А.,Гвидо С. Введение в машинное обучение с помощью Python. — М.: Диалектика, 2017.— 472 с.
Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning. – NY : Springer, 2006.
Alpaydin E. Evaluation Metrics in Classification: A Comprehensive Review. – NY : Springer, 2011. – 778 p.
Liang Zhang, Xiang Lian, Lei Chen. Efficient k-Nearest Neighbor Search for Large Uncertain Graphs. – VLDB : Endowment, 2012.
Бринк Х., Ричардс Д., Феверолф М. Машинное обучение. — СПб. : Питер, 2017. — 336 с.
Petrou T. Pandas Cookbook. – Birmingham : Packt Publishing, 2017. – 532 p.
Домингос П. Верховный Алгоритм. — М. : Манн, Иванов и Фербер, 2016. — 336 с.
1. Авторы сохраняют за собой права на авторство своей работы и предоставляют журналу право первой публикации этой работы с правом после публикации распространять работу на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылокой на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
2. Авторы сохраняют право заключать отдельные договора на неэксклюзивное распространение работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном архиве учреждения или публиковать в составе монографии), с условием сохраниения ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале. с. Политика журнала разрешает и поощряет размещение авторами в сети Интернет (например в институтском хранилище или на персональном сайте) рукописи работы как до ее подачи в редакцию, так и во время ее редакционной обработки, так как это способствует продуктивной научной дискуссии и положительно сказывается на оперативности и динамике цитирования статьи
