Публикации по теме 'classification'
Как узнать больше за меньшее время с помощью обработки естественного языка (часть 1)
И как создать свой собственный извлекающий текстовый сумматор
Представьте, что вам дали задание из школы или с работы, которое включает в себя БОЛЬШОЕ исследование. Вы тратите всю ночь на измельчение, чтобы получить знания, необходимые для получения высококачественного конечного продукта.
А теперь представьте, что вам дали точно такое же задание, и вы закончили с таким же высококачественным результатом, за исключением того, что на этот раз вы закончили с большим количеством..
Точность и отзыв — Объяснение!
При использовании модели классификации нам нужно использовать метрики, чтобы проверить, насколько хорошо работает наша модель.
Учитывая набор изображений между яблоками и апельсинами, после создания модели классификации нам нужно запустить ее на нашем тестовом наборе, чтобы определить, насколько хорошо наша модель научилась на данных обучающих данных.
Первая метрика, которая приходит на ум, — это Точность . Согласно ее основному определению, точность — это общее количество правильных..
Введение в машинное обучение
Прогнозирование диабета
Машинное обучение — это компьютеры, изучающие закономерности на основе данных. Например, мы можем позволить компьютеру научиться отличать кошек от собак на изображениях, группировать клиентов в соответствии с их предпочтениями, предсказывать исход футбольного матча и т. д. Область машинного обучения развивается ( с небольшими заминками ) уже десятки лет, но недавно он полностью взорвался, и было достигнуто много захватывающего прогресса. Я считаю, что знание хотя..
Пример сквозной классификации рака кожи с использованием PyTorch
Привет, мир. Как следует из названия, этот блог является иллюстрацией для разработки сквозной модели CNN или ConvNet с использованием инфраструктуры PyTorch.
Что такое CNN?
CNN расшифровывается как сверточная нейронная сеть. Сверточная нейронная сеть - это тип сети, который чаще всего применяется для решения задач обработки изображений. Сеть состоит из нескольких активированных сверточных слоев, за которыми следуют объединенные слои для извлечения функций из обучающих данных.
Мы..
12 ловушек машинного обучения
12 ловушек машинного обучения
В статье Несколько полезных вещей о машинном обучении Педро Домингос заявил, что разработка успешных алгоритмов машинного обучения требует значительного количества черного искусства , которое трудно найти в учебниках. Это означает, что для создания лучших алгоритмов необходимо изучить колдовство или развить некоторую интуицию. Ниже я резюмирую подводные камни и способы их избежать, как их упомянул Педро Домингос.
1. Обучение = представление +..
Прогнозирование отказов оборудования (сквозной процесс машинного обучения)
Формулировка проблемы
Под техническим обслуживанием понимается процесс обеспечения того, чтобы оборудование, машины, сооружения или любые другие активы работали на запланированном уровне производительности. Он включает в себя различные задачи, проверки, ремонт и техническое обслуживание, направленные на предотвращение сбоев оборудования, продление его срока службы и максимизацию его эффективности и надежности.
На заводах устанавливаются датчики и приборы для контроля параметров..
анализ настроений на уровне предложений
анализ тональности — это своего рода анализ тональности слов… которые могут быть как предложения, так и документы.
в этой статье я собираюсь обсудить анализ данных предложений как положительных или отрицательных, используя двоичный формат, такой как 0 и 1.
здесь я использую наивную байесовскую классификацию для предсказания предложения как положительного или отрицательного
a=input("enter any sentance:")
place=np.array([a])
place_vector=vector.transform(place)..
