Публикации по теме 'classification'
Моделирование вероятности качания
Один из аспектов бейсбола, который очаровывал меня в течение многих лет, - это мысленная игра в шахматы, которая происходит между отбивающим и питчером во время игры с битой. Каждый игрок постоянно пытается залезть в голову своему противнику и угадать, что он может сделать дальше. Тестирующий может использовать свои знания о питчере, чтобы предсказать, попытается ли он бросить вызов нападающему фастболом или соблазнить его выгнать разбивающийся мяч из зоны. Тем временем питчер..
Как принять участие в соревновании Titanic Kaggle?
Как начать с конкурса Kaggle?
Привет, ребята, это новый тип статьи, которую я хочу начать. Это будет больше в формате документации, и это позволит мне поделиться с вами тем, как я решаю некоторые из проблем, опубликованных на Kaggle , и уроками, которые я усвоил, изучив на эти вызовы.
Краткое введение в SVM (машина опорных векторов)
Введение
Метод опорных векторов — еще один простой алгоритм, который должен быть в арсенале каждого специалиста по машинному обучению. Многие предпочитают метод опорных векторов, поскольку он обеспечивает значительную точность при меньшей вычислительной мощности. Машина опорных векторов, сокращенно SVM, может использоваться как для задач регрессии, так и для задач классификации. Но он широко используется в целях классификации. SVM были чрезвычайно популярны примерно в то время, когда..
Матрица путаницы и дисбаланс данных (2/3)
Предыдущий ‹‹ Матрица путаницы и дисбаланс данных (1/3)
Когда в наших метках данных больше одной категории, чем другой, мы говорим, что у нас дисбаланс данных . Например, вспомните, что в нашем сценарии мы пытаемся идентифицировать объекты, обнаруженные датчиками дронов. Наши данные несбалансированы, поскольку в нашем обучении участвует совершенно разное количество путешественников , животных , деревьев и камней . данные. Мы можем увидеть это, составив таблицу этих данных:..
Изучение исключения рекурсивных функций
Код Python для автоматической идентификации соответствующих атрибутов функций.
Здравствуйте и добро пожаловать в еще один учебник по машинному обучению в моей серии случайных наборов данных . В этой статье я расскажу об использовании рекурсивного исключения функций, чтобы выбрать только важные функции (или столбцы) для обучения нашей модели.
Набор данных, который мы будем использовать, - это набор данных Распознавание деятельности человека из репозитория машинного обучения..
Практическое руководство по построению поверхности принятия решений для машинного обучения в Python
Используйте matplotlib для визуализации границ решений для алгоритмов классификации в Python
Введение
В последнее время я некоторое время пытался визуализировать сгенерированную модель модели классификации. Я полагался только на отчет о классификации и матрицу неточностей, чтобы оценить характеристики модели.
Однако визуализация результатов классификации имеет свое очарование и делает ее более понятной. Итак, я построил поверхность для принятия решений, и когда мне это удалось, я..
Прогноз диабета на ранней стадии
Мотивация:
По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), диабет является одним из самых быстрорастущих заболеваний, которым страдают около 420 миллионов человек во всем мире. Из-за длительной бессимптомной фазы диабет может оставаться клинически невыявленным до 7 лет. В рамках нашего проекта мы надеемся внести свой вклад в прогнозирование диабета на ранней стадии с использованием методов классификации данных. Такое раннее обнаружение и диагностика могут оказать огромное..
