El laberinto de Falken

En un artículo anterior hablamos de NumPy y me hubiera gustado completarlo con algún ejemplo concreto. Así que voy a aprovechar este artículo para presentaros un algoritmo muy usado en machine learning y de camino a ilustrarlo con código Python (y la librería NumPy). El algoritmo k-nearest neighbors (abreviado como k-nn) o en español, k vecinos más cercanos, es un algoritmo conceptualmente sencillo y también fácil de implementar, pero que para ciertas tareas puede tener una eficacia más que razonable. En lo que sigue os voy a contar cómo funciona y lo vamos a implementar en Python. En un siguiente artículo, aplicaremos el algoritmo a un problema del mundo real. K-nn pertenece a la familia de algoritmos de clasificación supervisada, es decir, que necesitan la intervención humana para realizar su aprendizaje. Esta familia de algoritmos son capaces de clasificar elementos dentro de una serie de categorías prefijadas. De forma genérica, esta tarea se llama entrenamiento, y consiste en ...