Публикации по теме 'classification'


Это будущее-часть 2
Продолжение новичка. Разблокировка наших телефонов, просто позволяя ему распознавать наше лицо или отпечатки пальцев, - одно из очень популярных достижений в истории технологий. Обладая очень высокой степенью защиты и безопасности, ML продолжает каждый день изобретать новые технологии. Одна из наиболее часто используемых ветвей машинного обучения называется Классификация. Классификация: Тип обучения с учителем, при котором заданный набор данных распределяется по классам на основе..
Прогнозирование доходов и изучение гендерного разрыва в оплате труда: машинное обучение с использованием данных переписи населения
Гендерный разрыв в оплате труда означает, что мужчины и женщины получают разную заработную плату, несмотря на одинаковый уровень образования, многолетний опыт и квалификацию. Этот разрыв особенно широк для цветных женщин. Понимание этих пробелов и того, как они возникают у населения, может быть полезным для разработки государственной политики и приносящих пользу сообществам. Цель Предсказать, зарабатывает ли человек более 50 000 долларов США в год, учитывая функции в наборе данных...
Деревья решений
Случайные леса — один из лучших алгоритмов для задач регрессии и классификации. Он известен обработкой больших наборов данных с высокой размерностью, обработкой отсутствующих данных и захватом сложных отношений между переменными. Случайный лес — это мощная модель обучения ансамбля, что означает, что он состоит из нескольких моделей, которые способствуют получению лучшего результата, чем одна модель. В случае случайных лесов эти «множественные модели» не что иное, как деревья решений...
Дополнение текста для задач машинного обучения: как расширить набор текстовых данных для классификации?
Классификация текста - это задача автоматической пометки текстовых сегментов предопределенными категориями. Это контролируемый процесс, который учится на наблюдении за предварительно размеченными данными. Для достижения этой цели существует несколько известных алгоритмов, таких как хорошо известный наивный байесовский алгоритм, SVM и различные глубокие нейронные сети. Классификация текста может использоваться для обнаружения спама, распознавания языка, анализа тональности , и список..
Разберитесь с проблемами классификации менее чем за 5 минут
Классификация — одна из самых известных контролируемых задач в машинном обучении, давайте попробуем быстро объяснить ее! В этой статье мы увидим: Что такое классификационная проблема? Различные типы задач классификации. Как оценить модель классификации. Как мы можем определить проблему классификации? Чтобы понять, что такое классификация, давайте используем регрессию для сравнения обоих. Чем задача классификации отличается от задачи регрессии? Оба отличаются в основном от..
Машины опорных векторов
Опорные векторы: никогда не было так многим в долгу перед столь немногими 1. Проблема Машины опорных векторов поставили перед собой задачу решить проблему «классификации». Если нам даны какие-то данные, они будут состоять из определенного количества записей / строк / точек. Теперь мы хотим разделить каждую из этих точек на несколько классов, которые мы имеем в виду. Для простоты мы предполагаем, что нас интересуют только два класса: «положительный» и «отрицательный». Примеры важных..
Обучение науке о данных: День 23 — Обучение без присмотра, кластеризация и алгоритм k-средних
В большинстве наших предыдущих статей мы говорили о контролируемом обучении. Сегодня мы поговорим о том, что противоположно обучению без учителя. Неконтролируемое обучение Обычно при контролируемом обучении у нас есть два набора данных. Первый набор данных представляет собой пул доступной информации. Между тем, второй - это список классов. Вот пример. Допустим, у нас есть несколько новостных статей, они называются информационным набором данных. Для классификации у нас будут..