Публикации по теме classification

Публикации по теме 'classification'

Точность, точность, отзыв и оценка F1: визуализация

Они называются показателями производительности для моделей классификации. Мы можем использовать эти показатели, чтобы оценить, насколько хорошо модель классифицировала данные. Чем лучше мы понимаем показатели производительности, тем лучше мы можем их интерпретировать. Прежде чем двигаться дальше в блоге, я рекомендую вам сначала просмотреть это видео, чтобы визуализировать, что такое точность и полнота. https://www.youtube.com/watch?v=qWfzIYCvBqo Итак, давайте посмотрим на..

Основы искусственного интеллекта (ИИ)

Искусственный интеллект — это инструмент, который можно использовать в различных типах приложений. В основном приложение AI пишется с использованием языка Python или языка R. Но иногда специалисты по ИИ используют и некоторые другие языки, такие как .Net, Js и так далее. Когда мы используем другие языки, инструмент ИИ может использоваться в большем количестве приложений. ML.Net — Ссылка TensorFlow.js — Ссылка Когда мы рассматриваем аппаратное обеспечение для программ ИИ, есть..

Нейронная сеть, демистифицированная

Нейронные сети достигли удивительной производительности во многих задачах, связанных с ML/AI, таких как распознавание речи, компьютерное зрение и NLP. Их популярность как мощных инструментов классификации и регрессии означает, что многие новички часто сталкиваются с ними при первом знакомстве с ML. К сожалению, такие люди, в том числе и я, часто полностью терялись в сложности самого жаргона нейронных сетей (НС) — слоев, нейронов, функций активации, отсева и т. д. на случайных уроках,..

Регуляризованный дискриминантный анализ | Свойства RDA

Этот пост посвящен RDA и тому, чем RDA отличается от LDA и QDA, а также некоторым свойствам RDA. Начнем с того, что такое DA. DA: Дискриминантный анализ используется для определения того, какие переменные различают две или более встречающиеся в природе группы. Дискриминантный анализ может использоваться для двух целей: либо мы хотим оценить адекватность классификации, учитывая принадлежность к группе изучаемых объектов; или мы хотим отнести объекты к одной из ряда (известных) групп..

Разложение по сингулярным значениям — Низкоранговая аппроксимация

Разложение по сингулярным значениям имеет множество применений при обработке изображений, таких как реконструкция изображений, разделение изображений, классификация и обнаружение сообществ графов. Разложение по сингулярным числам берет матрицу A размером m × n и разлагает ее на A = UΣV’. Σ — диагональная матрица, содержащая сингулярные значения A. U и V — ортогональные матрицы, где U — матрица размера m × m, а V — матрица размера n × n. Столбцы U и столбцы V являются левыми..

Можете ли вы отличить эти две фотографии друг от друга? Моя нейронная сеть может.

Задний план Вдохновение для этого проекта пришло из курса Джереми Ховарда fast.ai и моего задания на уроке когнитивных вычислений, который я прохожу этой весной. Наша подсказка для этого задания заключалась в том, чтобы загрузить и пометить набор данных по нашему собственному выбору, создать задачу классификации и использовать инструменты fast.ai для создания нашего классификатора. Я решил построить классификатор с одной меткой и выбрал бобы в качестве задачи классификации, а..

Создание моделей прогнозной классификации в R с помощью Caret

Пример проекта обучения и тестирования моделей машинного обучения (ML) с caret в R для прогнозирования использования противозачаточных средств. Этот пост посвящен техническому аспекту этого проекта. Если вы хотите просмотреть этот учебный документ, чтобы узнать об общем рабочем процессе, включая стратегию анализа, сравнение моделей и ограничения, просмотрите: Прогнозирование использования противозачаточных средств в Азии с помощью алгоритмов машинного..