Публикации по теме 'classification'


Оценка моделей классификации с помощью Accuracy, Precision и Recall.
Всем привет! Надеюсь у тебя все хорошо. Мы в декабре, и пришло время подвести итоги прошедшего года и оценить, насколько хорошо мы выступили. И, конечно же, как инженеры по машинному обучению, мы не смогли бы сделать это без оценки наших алгоритмов классификации! Итак... Возьмите чашку кофе, потому что в этой статье мы поговорим о четырех важных показателях для оценки наших моделей. Контекст Предположим, мы являемся алгоритмом классификации, который предсказывает, будет дождь..
Логистическая регрессия в машинном обучении — мощный метод классификации
Мир машинного обучения и искусственного интеллекта в наши дни ожидается довольно часто. И на это есть веская причина в современном мире. Изучение данных и их влияние сильно повлияют на нашу жизнь, и время не будущее. Будущее сейчас точно. Применение искусственного интеллекта и машинного обучения безгранично. И большинство из нас ежедневно читают сотни статей, новостей, постов в социальных сетях, благословляя влияние Исследования данных, которое оказывает влияние на нашу жизнь. Но..
Внимание как адаптивная TF-IDF для глубокого обучения
Внимание - это как TF-IDF для глубокого обучения. И внимание, и TF-IDF повышают важность одних слов над другими. Но в то время как весовые векторы TF-IDF статичны для набора документов, весовые векторы внимания будут адаптироваться в зависимости от конкретной цели классификации. Внимание получает больший вес для тех слов, которые влияют на цель классификации, тем самым открывая окно в процесс принятия решений с помощью черного ящика глубокого обучения… Обращать внимание! Так твои..
Наивный Байес в деталях Объяснение
В этой статье мы изучим метод классификации на основе вероятностей, называемый Наивным Байесом. В этом блоге мы рассмотрим следующие темы: Что такое Наивный Байес? Математика алгоритма наивного Байеса Наивный байесовский пример Наивный байесовский анализ текстовых данных и сглаживание по Лапласу Наивный Байес для данных большой размерности Компромисс между дисперсией Байса, важность признаков и интерпретация наивного байесовского метода Типы наивных байесовских классификаторов..
Коэффициенты логистической регрессии с использованием алгоритма градиентного спуска в Python
В этой статье я собираюсь реализовать алгоритм градиентного спуска для логистической регрессии с нуля на Python. Я уже разработал алгоритм градиентного спуска для линейной регрессии, вы можете ознакомиться с ним в моих опубликованных историях. Очертания истории 1- Что такое логистическая регрессия? 2- Функция стоимости 3- Алгоритм градиентного спуска 4- Реализация кода Python для алгоритма градиентного спуска Без дальнейших церемоний, давайте погрузимся. Логистическая..
Классификация
И как мы это делаем На днях мы с женой шли завтракать, когда я услышал певчую птицу, с которой не был знаком. Я понятия не имел, что это за птица. Я не мог видеть это, чтобы описать это. Единственное, что я знал, это то, что я не слышал эту песню раньше на этой улице в этом районе. Это был чужой звук. Приятный, но чужой. заметность Как я это узнал? Обычно мы обращаемся к нашим воспоминаниям, когда пытаемся понять, откуда мы знаем, что слышали что-то раньше или видели что-то..
Введение в логистическую регрессию с использованием Scikit-Learn.
Логистическая регрессия является одним из самых основных алгоритмов классификации. Глубокое понимание очень важно при изучении ML. Это статистический метод анализа набора данных, в котором одна или несколько независимых переменных определяют результат. Это тип алгоритма классификации. Алгоритм классификации Это тип контролируемого обучения, который используется для разделения новых наблюдений и обучающих данных на разные классы. Они не непрерывны, как линейная регрессия...