<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0">
    <channel>
        <title>K-Nearest-Neighbors - Nhãn - NZQIRC</title>
        <link>https://nzqirc.xyz/tags/k-nearest-neighbors/</link>
        <description>K-Nearest-Neighbors - Nhãn - NZQIRC</description>
        <generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>vi</language><copyright>This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.</copyright><lastBuildDate>Fri, 18 Sep 2026 21:05:00 &#43;0700</lastBuildDate><atom:link href="https://nzqirc.xyz/tags/k-nearest-neighbors/" rel="self" type="application/rss+xml" /><item>
    <title>K-Nearest Neighbors (KNN): Sai số huấn luyện và cạm bẫy láng giềng</title>
    <link>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/knn-classification/</link>
    <pubDate>Fri, 18 Sep 2026 21:05:00 &#43;0700</pubDate>
    <author>Du Mã</author>
    <guid>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/knn-classification/</guid>
    <description><![CDATA[<p>Thuật toán <strong>K-Nearest Neighbors (KNN)</strong> phân loại một điểm dựa trên biểu quyết đa số từ $K$ quan sát gần nhất theo khoảng cách Euclid.</p>
<p>Xét tập huấn luyện gồm 5 điểm hai chiều $(X_1, X_2)$:</p>
<p></p>
<ul>
<li><strong>Lớp [−]:</strong> #1 (0,0), #2 (0,1), #3 (2,0)</li>
<li><strong>Lớp [+]:</strong> #4 (2,3), #5 (3,1)</li>
</ul>
<p><strong>Yêu cầu:</strong> Tính <strong>sai số huấn luyện (training error rate)</strong> với $K = 3$.</p>]]></description>
</item>
</channel>
</rss>
