Публикации по теме classification

Публикации по теме 'classification'

Метрики оценки для моделей классификации

Оценка модели является одной из важнейших частей проектов по науке о данных. Именно благодаря оценке мы понимаем, как работает наша модель, и какие настройки необходимы для достижения желаемых результатов. В случае классификации у нас есть наша целевая переменная (y) в дискретной форме, и, соответственно, эффективность нашей модели зависит от ее способности успешно предсказывать категории с учетом набора функций. Давайте посмотрим, какие существуют различные термины, с помощью которых мы..

Можем ли мы предсказать здоровье будущего ребенка?

Материнство является важной частью жизни, особенно у людей (и млекопитающих в целом), где новорожденные нуждаются в более высокой степени родительской заботы. Таким образом, оценка здоровья плода должна быть важной частью любой программы здравоохранения. Обычно обычная беременность длится от 37 до 42 недель ( 1 ). Этот период обычно делится на трехмесячные периоды (триместры), и плод растет и развивается в каждой фазе. Оценка состояния здоровья плода в эти периоды очень важна и может..

Прогнозирование отказа до того, как он произойдет: возможности машинного обучения в профилактическом обслуживании

Добро пожаловать в мир профилактического обслуживания, где мы используем передовые алгоритмы машинного обучения, чтобы предсказать, когда оборудование выйдет из строя, до того, как это произойдет на самом деле. Больше не нужно ждать, пока ваша кофемашина сломается утром или лифт застрянет в самый неподходящий момент. С профилактическим обслуживанием мы будем устранять сбои оборудования еще до того, как они произойдут. Итак, сядьте поудобнее, расслабьтесь и позвольте машинам сделать всю..

Интуиция, стоящая за функцией потерь логистической регрессии

Вы когда-нибудь задумывались, почему мы выбираем кросс-энтропию в качестве функции потерь для задачи логистической регрессии? Почему бы, например, не выбрать среднюю среднеквадратичную ошибку? Ответ очень прост и интуитивно понятен! Функция кросс-энтропийных потерь: Перекрестная энтропийная потеря определяется следующим образом: где выходной размер — это количество уникальных классов. Например: для задачи классификации изображения кошки-собаки количество классов равно 2 =..

Алгоритмы классификации SVM в R

Сети опорных векторов или SVM (машина опорных векторов) - это алгоритмы классификации, используемые в контролируемом обучении для анализа помеченных данных обучения. SVM может классифицировать функции обучающего набора по категориям, которые используют линейную или нелинейную модель. Линейность классификатора определяется функцией ядра набора данных, например линейная, нелинейная, полиномиальная, радиальная базисная функция (RBF) и сигмоид. Следовательно, в SVM также можно..

Машины опорных векторов: общий обзор

Основы классификации и регрессии с использованием SVM Машины опорных векторов или SVM — это тип алгоритма, который широко используется как для задач классификации, так и для задач регрессии в машинном обучении. Но что такое SVM и как они работают? Если вы новичок в мире машинного обучения, поначалу это может показаться немного пугающим. Но не волнуйтесь — в этой статье мы углубимся в основы SVM и рассмотрим, как их можно использовать для решения широкого круга задач. Что такое SVM..

Понимание классификатора дерева решений

Концептуально на примере с использованием алгоритма ID3 В этом посте мы собираемся концептуально обсудить работу классификатора дерева решений, чтобы его впоследствии можно было применить к набору данных реального мира. Классификацию можно определить как задачу изучения целевой функции f , которая отображает каждый набор атрибутов x к одному из предопределенных ярлыков y . Примеры: Отнесение новости к одной из предопределенных категорий. Обнаружение спама в..