Публикации по теме 'classification'
Классификатор в обычной жизни против машинного обучения
Термин «классификатор» имеет разные значения в обычной жизни и в контексте машинного обучения:
Обычная жизнь . В повседневном языке классификатор — это человек или вещь, которая классифицирует или классифицирует объекты или сущности на основе определенных критериев или характеристик. Например:
В библиотеке библиотекарь может использовать классификаторы, такие как десятичная система Дьюи или система классификации Библиотеки Конгресса, для организации книг по различным категориям. В..
Классификация множественных временных рядов с использованием непрерывного вейвлет-преобразования
Классификация множественных временных рядов с использованием непрерывного вейвлет-преобразования
Цель этого поста - показать, почему непрерывное вейвлет-преобразование настолько мощно и как его использовать для классификации нескольких нестационарных сигналов и временных рядов.
1 Введение: важность непрерывного вейвлет-преобразования
В эпоху цифровизации и четвертой промышленной революции компании все больше сосредотачиваются на разработке приложений, управляемых данными, для..
Обработка естественного языка с отзывами о ресторанах (часть 3)
До сих пор в предыдущих двух частях этого блога мы работали над анализом данных и создавали модель классификатора машинного обучения, чтобы предсказать, является ли данный отзыв положительным или отрицательным.
Ссылки на предыдущие части-
Обработка естественного языка с отзывами о ресторанах (часть 1) В наши дни кажется, что все говорят о машинном обучении, и все, похоже, хотят стать данными ... medium.com..
Как узнать, хороша ли ваша модель классификации?
Руководство по определению того, успешна ли ваша модель в контексте ваших целей
Если вы новичок в машинном обучении и разработали модель классификации, поздравляем! Вы можете подумать: «Что теперь?»
Это отличный вопрос.
Благодаря технологии автоматического машинного обучения создание моделей стало более доступным, чем когда-либо. Трудность заключается в том, чтобы определить, хороша ли эта модель. В этой статье я расскажу, как определить, подходит ли ваша модель для вашего варианта..
Предсказание музыкального жанра с использованием аудиофункций
Целью этой статьи является выполнение исследовательского анализа данных музыкальных жанров, собранных с помощью веб-API Spotify. Прочтите предыдущую статью , в которой кратко описан процесс сбора данных.
Зачем нужна идентификация жанра?
Определение музыкальных жанров может быть важно как для Spotify, так и для его пользователей. Для Spotify это можно использовать, чтобы определить, какие музыкальные жанры/поджанры нравятся конкретному пользователю больше всего, а затем можно..
Метрики оценки для задач классификации
Классификация с помощью машинного обучения имеет множество применений, мы можем классифицировать между мертвыми и живыми (Классическая проблема Титана!), мы можем классифицировать различные типы продуктов на основе их характеристик, мы можем классифицировать различные виды животных или растений на основе их признаков. Но возникает вопрос, как оценить нашу модель. Насколько точна наша модель? Мы не можем просто сравнить каждую точку данных вручную, нам нужно придумать какое-то решение нашей..
Оценка метрик для многоклассовой классификации и реализации
Этот блог является продолжением этого поста .
До сих пор вы проходили метрики бинарной классификации. с этого момента мы изучим метрики для многоклассовой классификации, а в следующей статье вы изучите многоуровневую классификацию и ее метрики.
Мультиклассовая классификация — это не что иное, как решение проблемы классификации, когда у нас есть несколько классов (количество классов › 2) в целевом столбце. Например, классификация изображений фруктов на яблоки, апельсины и бананы...
