Публикации по теме 'classification-models'
Подход машинного обучения для выявления клиентов Bank Of Portugal, которые подписались бы на…
Нефть веками была одним из самых ценных ресурсов общества. На протяжении всей истории те, кто контролировал нефть, контролировали экономику. Однако в сегодняшней «экономике данных» можно утверждать, что данные, благодаря пониманию и знанию, которое можно извлечь из них, потенциально более ценны.
Финансовая отрасль входит в число ведущих отраслей, использующих большие данные. Поскольку менеджеры по маркетингу проявляют повышенный интерес к тщательной настройке своих целевых..
Введение в матрицу путаницы
В этой статье я объясню, что такое матрица путаницы и как вы можете использовать ее для проверки производительности ваших алгоритмов классификации машинного обучения. В конце этой статьи я покажу несколько ссылок, если вы хотите узнать больше о матрице путаницы.
Что такое матрица путаницы?
Матрица путаницы — это ценная таблица для проверки производительности алгоритмов классификации машинного обучения путем сравнения прогнозируемых результатов с фактическими результатами из тестового..
Прогнозирование отказа APS грузовика Scania с помощью машинного обучения - Часть 2
Базовая модель Использование классических моделей машинного обучения Использование SMOTEBoost и RUSBoost Классификатор стекирования Заключительные выводы о моделях Создание веб-приложения на Streamlit Развертывание на AWS EC2. Заключение использованная литература
Базовая модель
Перед обучением любых моделей на данных важно знать, какова производительность простейшей модели для этого набора данных. Для этого мы собираемся обучить базовую модель. Базовая модель установит..
Алгоритм K-ближайших соседей
Если вы попали сюда, значит, вы только начали свой путь к машинному обучению (ML) и наткнулись на один из основных алгоритмов в предметной области. Когда вы закончите читать статью, вы можете начать думать, что машинное обучение на самом деле слишком просто, в отличие от того, что сказал вам ваш профессор, однако впереди еще долгий путь. Итак, давайте начнем с одного из простых, понятных и легко реализуемых алгоритмов машинного обучения.
Алгоритм K-ближайших соседей (KNN) - это тип..
Классификация устойчивости электрической сети с использованием случайного леса, метода опорных векторов и наивного…
Написано и проанализировано Мухаммедом Фарханом Путра Абдиллахом
Введение
Сегодня много говорят о том, как будет выглядеть электросеть в будущем. Все согласны с тем, что она будет включать в себя новые технологии, которые позволят нам разумно управлять сетью. Интеллектуальную сеть можно определить как использование новых интеллектуальных устройств для замены старых аналоговых устройств в энергосистеме. Интеллектуальная сеть будет использовать эти новые интеллектуальные..
Классификация сетевого трафика в SDN с использованием методов машинного обучения и глубокого обучения
Наставник:
г-жа Ниша Ахуджа
Введение:
Основная цель программно-определяемой сети — централизовать управление, чтобы помочь сети работать разумно. Таким образом, существует только одна плоскость управления (отвечающая за маршрутизацию) для всех плоскостей данных (плоскость пересылки) в традиционной сети, которая имеет другую плоскость управления для каждой плоскости данных.
Архитектура SDN помогает в раннем обнаружении и смягчении последствий DDoS-атак, что является проблемой в..
Сравните модели машинного обучения с помощью нескольких строк кода
Используя библиотеку Lazy Predict, мы можем легко сравнивать наиболее эффективные алгоритмы классификации и регрессии. Автором этой библиотеки является Шанкар Рао Пандала , и здесь - ссылка на документацию.
Мы собираемся использовать набор данных о раке груди для сравнения алгоритмов классификации и набор данных о жилье в Бостоне для сравнения алгоритмов регрессии с использованием всего нескольких строк кода для каждой задачи, использующей эту библиотеку.
Классификационная задача:..
