KNN Algorithm | Chapter 9 | Machine Learning Series |

Описание: इस वीडियो में हम Machine Learning के सबसे सरल और powerful algorithm – K-Nearest Neighbors (KNN) को step-by-step और पूरी detail में समझेंगे।
अगर आप Machine Learning beginner हैं या ML algorithms को deeply समझना चाहते हैं, तो यह वीडियो आपके लिए बहुत ज़रूरी है।

🔹 इस वीडियो में आप सीखेंगे:
✅ 1. Distance Metrics क्या होती हैं?

हम विस्तार से समझेंगे कि KNN में distance calculate कैसे की जाती है, जैसे:

Euclidean Distance

Manhattan Distance

Minkowski Distance

Cosine Distance

साथ ही यह भी जानेंगे कि कौन-सी distance कब use करनी चाहिए और इसका model accuracy पर क्या असर पड़ता है।

✅ 2. KNN Algorithm कैसे काम करता है?

इस भाग में हम KNN के working mechanism को आसान भाषा में समझेंगे:

KNN एक lazy learning algorithm क्यों कहलाता है

Training phase में क्या होता है

Prediction के समय nearest neighbors कैसे find किए जाते हैं

Majority voting और averaging का concept

✅ 3. सही K value कैसे चुनें?

यह सबसे important topic है:

K बहुत छोटा हो तो क्या problem आती है

K बहुत बड़ा हो तो क्या issue होता है

Underfitting और Overfitting का relation

Optimal K value choose करने की best practices

✅ 4. KNN के Advantages और Disadvantages

यहाँ हम KNN के real-world pros & cons समझेंगे:

Advantages:

Simple और easy to understand

No training required

Classification और Regression दोनों में use

Disadvantages:

Large dataset पर slow

High memory usage

Feature scaling जरूरी क्यों है

✅ 5. Python Demo (Practical Implementation)

वीडियो के अंत में हम Python + Scikit-Learn का use करके:

KNN model बनाना

Dataset load करना

Model train & test करना

Accuracy check करना

ताकि आपको theoretical + practical knowledge दोनों मिल सके।

🎯 यह वीडियो किसके लिए है?

✔ Machine Learning beginners
✔ Engineering / BCA / MCA students
✔ Data Science aspirants
✔ Competitive exams & interviews की तैयारी करने वाले
✔ YouTube पर ML सीखने वाले learners

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