Публикации по теме 'classification'
Не запутайтесь в матрице заблуждений
Вы когда-нибудь использовали матрицу путаницы для визуализации работы классификатора машинного обучения, но каждый раз запутались в терминологии? В этом посте я расскажу о простом подходе, который я придумал, чтобы (наконец) разобраться в матрице путаницы.
Недавно я работал над проектом по науке о данных, направленным на прогнозирование вероятности беременности женщины. Этот проект был частью моей стажировки (я закончил программу MS in Data Science в Университете Сан-Франциско), и он..
Архитектура нейронной сети детектор-классификатор с TensorFlow
Создайте свою модель обнаружения объектов, чтобы она была гибкой и легко переобучаемой при введении нового класса обнаруживаемых объектов.
Постоянно сложный вопрос при обучении и развертывании моделей нейронных сетей для обнаружения объектов - как мне добавить новый класс в мою уже обученную модель? Обычно эта задача становится титанической задачей, которая включает в себя переобучение всей модели с помощью расширенного набора данных. Обучение модели обнаружения объектов может занять..
Прогноз винного рейтинга
Цель состоит в том, чтобы предсказать рейтинг вина на основе его описания?
Датасет : 130 тысяч отзывов с указанием сорта, местоположения, винодельни, цены и описания.
import pandas as pd
import numpy as np
import nltk
import re
from bs4 import BeautifulSoup
from contractions import CONTRACTION_MAP
import unicodedata
from nltk.corpus import stopwords
stopword_list = set(stopwords.words("english"))
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from..
«Расскажи мне о своем настроении» — Классификация НЛП
В рамках моего участия в конкурсе #66DaysOfData , инициированном Кеном Джи, я начал применять на практике то, чему научился на вводном курсе Kaggle по обработке естественного языка (NLP) и мои предыдущие знания. Поэтому я выбрал набор данных для практики.
В этой статье я опишу набор данных, который я использовал, цель, которую я преследовал, некоторые ключевые этапы моей работы и основные мысли, которые я имею по поводу полученных результатов. Ссылку на мой блокнот можно найти в..
Точность — Отзыв — Порог
Понимание концепции в различных сценариях
В этом блоге я попытаюсь прояснить понятия точности, полноты и порога в задачах классификации. Я представлю различные сценарии, чтобы показать важность точности/отзыва и слабость точности в некоторых случаях. Я также стремлюсь дать некоторое представление о том, как порог может повлиять на производительность и эффективность моделей. Я предполагаю, что читатель имеет некоторое представление о предмете и не будет начинать с нуля. Я попытаюсь..
Машинное обучение. k-Ближайшие соседи.
Руководство по машинному обучению и анализу данных от А до Я .
Сообщите нам, если вас интересует разработка программного обеспечения для блокчейн и финтех , или просто скажите Привет в Pharos Production Inc .
Или подпишитесь на нас на Youtube, чтобы узнать больше об архитектуре программного обеспечения, распределенных системах, блокчейне, высоконагруженных системах, микросервисах и шаблонах корпоративного проектирования.
Канал Pharos Production на YouTube
Сегодня мы..
Как глубокое обучение помогает определять породы собак
Вступление
Глубокое обучение - одна из самых интересных областей 21 века. мы повсюду видим приложения глубокого обучения, такие как распознавание лиц, беспилотные автомобили, обнаружение рака, анализ последовательности ДНК и многое другое. В этом сообщении блога мы рассмотрим одно из самых увлекательных приложений глубокого обучения - Классификация изображений для классификации пород собак.
Проблема классификации изображений заключается в следующем: для данного набора..
