Публикации по теме classification

Публикации по теме 'classification'

Многоклассовая и многоуровневая классификация: в чем разница?

Машинное обучение — сложная тема, и может быть сложно понять все задействованные концепции. Одним из наиболее запутанных аспектов для начинающих является разница между классификацией с несколькими классами и классификацией с несколькими метками. Этот пост в блоге объяснит разницу между этими двумя концепциями и поможет вам понять, какая из них подходит для ваших данных. Мультиклассовая классификация В нашем гипотетическом мире есть только три вида животных: кошка, собака или..

K-ближайшие соседи и метрики расстояния

Алгоритм KNN предполагает, что подобные вещи существуют в непосредственной близости. KNN отражает идею сходства (иногда называемого расстоянием, близостью или близостью) с некоторыми математическими выражениями, которые мы, возможно, изучали в детстве, например, вычислением расстояния между точками на графике. Алгоритм K-NN предполагает сходство между новым случаем/данными и доступными случаями и помещает новый случай в категорию, наиболее похожую на доступные категории. Есть несколько..

Прогнозирование оттока с помощью HR-аналитики

Сивакумар V Заявление о проблеме Ежегодно многие компании нанимают определенное количество сотрудников. Компании вкладывают время и деньги в обучение этих сотрудников, не только это, но также существуют программы обучения внутри компаний для существующих сотрудников. Целью этих программ является повышение эффективности своих сотрудников. Но какое место в этом занимает HR Analytics? и речь идет только о повышении эффективности сотрудников? HR Аналитика Аналитика человеческих..

Компьютерное зрение — «Лепестки к металлу»🌻🌸🌹

Как построить модель MobileNetV2 для классификации видов цветов с использованием TPU? Какие виды цветов? Как мы можем определить природу различных цветов? Как мы можем узнать, какой тип цветов нравится большинству людей? По-видимому, модели классификации глубокого обучения помогают нам точно классифицировать виды цветов из разных типов цветов. Свидетельство Как TPU (Tensor Processing Unit) ускоряет стратегию распространения Tensorflow? У этого вида листва похожа на листву P...

Статистика: меры центральной тенденции

Каждый раз, когда измеряется какой-либо интересующий показатель (например, цена акции, рост человека, оценка студента, задержка прибытия рейса и т. Д.), Довольно большое количество наблюдений в выборке имеет тенденцию к центру. вокруг одного значения. Это значение можно рассматривать как единственное репрезентативное значение желаемой метрики для выборки. Поскольку эти значения определяют «местоположение» «центрального» значения выборки, их чаще называют «мерами центральной тенденции»..

Методы проверки эффективности моделей классификации

Проблемы классификации — одна из наиболее часто используемых категорий постановки задач в машинном обучении и науке о данных. Когда мы исследуем реальное приложение, в котором машинное обучение и наука о данных используются техническими гигантами, такими как Google, Apple, Tesla, Microsoft, Facebook и т. д., мы обнаружим, что 9 из 10 формулировок задачи являются формулировками задачи классификации. Из-за его популярности каждый день появляется много новых методов, которые бросают вызов..

Машины опорных векторов — от теории к реализации

Метод опорных векторов (SVM) — это метод статистического обучения, разработанный сообществом компьютерных наук в 1990-х годах. SVM в основном используется для целей классификации, однако существует также расширение SVM для регрессии. SVM считаются «готовыми» классификаторами, поскольку они хорошо работают в различных условиях. В этой статье делается попытка представить основные концепции SVM с помощью следующего пошагового подхода: Концепция гиперплоскости Классификация с..