Публикации по теме 'classification'
Создайте модель классификации для обнаружения эмоций в твитах Twitter о президенте Индонезии 2019 года…
Привет, меня зовут Алди Курниаван. Я только что закончил изучение информационной системы в Национальном университете Пембангунана «Ветеран» Джавы Тимура.
Я хочу поделиться своим тезисом об обнаружении эмоций в твитах о выборах президента Индонезии в 2019 году. Это исследование имеет много недостатков в процессах и результатах.
Во-первых, вот некоторые моменты моего исследования:
Данные твитов, которые я получил в период с февраля по март 2019 года. Количество твитов я не..
Выбор правильной метрики классификации
Если вы скажете любому специалисту по обработке данных, что вы создали модель машинного обучения с точностью классификации 99,9% , он подойдет к вам, возьмет модель, обнимет вас и развернет… Ну, не совсем.
Классификация - это задача машинного обучения, в которой вы пытаетесь классифицировать каждую точку в наборе данных в один из заданного количества классов. Метрики часто используются для оценки производительности вашей модели машинного обучения. Многие из показателей классификации..
Как я использовал машинное обучение для чтения мыслей людей.
Вычислительная социальная наука является академическим сводным братом науки о данных. Как и специалисты по данным, ученые-социологи различаются по своим интересам и ролям, и, как и специалисты по данным, они также склонны подходить к своей работе с точки зрения методов. Вместо того, чтобы подгонять статистические модели и проверять гипотезы для понимания бизнеса, мы применяем наши глубокие знания методов для продвижения научной теории; Например, когда я использовал машинное обучение,..
Демистификация случайного леса
Деконструкция и понимание этого прекрасного алгоритма
В классическом машинном обучении случайные леса были идеальной моделью.
Модель хороша по нескольким причинам:
Требует меньше предварительной обработки данных по сравнению со многими другими алгоритмами, что упрощает настройку Действует как классификационная или регрессионная модель Менее склонен к переоснащению Легко может вычислить важность функции
В этом посте я хочу лучше понять компоненты, из которых состоит случайный..
Почему мы используем стратификацию в Train_test_split?
Давайте сначала поймем, почему мы Train_test_split наши данные . Итак, цель машинного обучения с учителем — построить модель, которая хорошо работает с новыми данными. Теперь, как вы знаете, у нас нет новых данных, кроме тех, что у нас есть, так почему бы не разделить эти данные на обучающие и тестовые данные, где модель будет обучаться с использованием обучающих (основных) данных, и мы можем протестировать тестовые данные? Звучит круто, верно?
Но здесь есть проблема :(. Данные могут..
Глубокое погружение: искусственная нейронная сеть
Полное объяснение и математика, связанные с искусственными нейронными сетями
Что такое ИНС?
ИНС - это искусственная нейронная сеть. Так же, как у людей есть BNN, то есть биологическая нейронная сеть, исследователи попытались воспроизвести работу человеческого мозга и придумали великое изобретение искусственной нейронной сети. Это алгоритм машинного обучения, который сегодня широко используется во всех секторах. Будь то обнаружение болезней, таких как COVID и рак, или определение..
Различия между классификацией и обнаружением аномалий
Иногда определение классификации и обнаружения аномалий как двух отдельных задач машинного обучения может оказаться сложным. Надеюсь, к концу этой статьи вы получите четкое представление о различиях между этими двумя.
Что такое классификация?
Классификация - это тип обучения с учителем, который используется для классификации наблюдений по двум или более классам. Его цель всегда категорична, в отличие от регрессии, в которой целью всегда является непрерывное число. При..
