Публикации по теме 'classification'
Как выбрать показатели производительности для алгоритма классификации?
Выберите метрику производительности, которая отражает тип задачи, которую выполняет ваш алгоритм, и то, как вы хотите, чтобы ваш алгоритм вел себя.
В задачах классификации мы работаем с дискретными данными и пытаемся делать дискретные прогнозы, поэтому ниже приведены некоторые показатели, которые широко используются в задачах классификации.
Матрица путаницы
Можно построить матрицу путаницы размером два на два, представляющую расположение набора экземпляров.
Истинно..
Прогнозирование простоев (профилактическое обслуживание) оборудования с использованием регрессионных моделей для прогнозирования простоя…
Название может показаться слишком длинным, но проект - это реальный вариант использования, с которым я столкнулся во время своего опыта. Большинство производственных компаний изменили свою стратегию получения прибыли. Они продают свою продукцию по себестоимости в обмен на то, что хотели получать доход и прибыль, продавая свои услуги и техническое обслуживание, с которыми машины сталкиваются в течение своей жизни.
Чтобы выполнить финансовый план после выхода на рынок после выхода на..
Введение в опорные векторные машины (SVM) в Python
Разве не сложно выделить группу объектов в больших объемах данных, принадлежащих к одной и той же категории?
Чтобы решить такие проблемы, у нас есть машины опорных векторов (SVM).
Машины опорных векторов хорошо известны в задачах классификации, которые являются частью контролируемого обучения.
Расскажите нам подробнее о машинах опорных векторов (SVM)
Что такое машины опорных векторов?
Машины опорных векторов - это алгоритм обучения с учителем, который используется для задач..
Почему «регрессия» присутствует в логистической регрессии?
Большинство из нас знает, что логистическая регрессия — это алгоритм классификации ! Но почему в нем есть слово « регрессия »?
Начнем с основ.
КЛАССИФИКАЦИЯ
Это процесс помещения вещей/предметов в категорию. Когда ты вазу с фруктами. Вы можете разделить все фрукты, классифицируя их по имени, типу или размеру.
Классификация может быть бинарной или мультиклассовой. Бинарная классификация - это когда существует только две категории. Мультикласс — это когда существует более..
Персептрон: основной строительный блок нейронной сети
Начните свое путешествие с машинного обучения с изучения перцептрона (первая в истории модель нейрона)
Каждый раз, когда кто-то решает начать изучать машинное обучение, его могут ошеломить результаты поиска со всеми сложными сетями и кодом. Но с чего начать свой путь? Я бы сказал, что ответ должен исходить от перцептрона в основном потому, что это самая простая и примитивная форма нейронной сети.
Нейрон в искусственной нейронной сети похож на биологический нейрон в головном..
Дневники функции потери веса: глава 2
В предыдущей главе я рассмотрел три концепции, а именно:
Определение и назначение функций потерь Вероятность против правдоподобия Оценка максимального правдоподобия
Если вы не знакомы с вышеупомянутыми концепциями, я настоятельно рекомендую вам прочитать первую главу . В этом посте я рассмотрю процедуру получения функции потерь среднеквадратической ошибки (MSE) и бинарной кросс-энтропии (BCE) с последующим объяснением причин, по которым они лучше подходят для определенных..
Классификация документов, часть 4: варианты этого подхода (обнаружение вредоносных программ с помощью документа…
В этой статье я объясню применение этих концепций, выходящее за рамки простой категоризации текстовых документов.
Это часть 4 из серии, описанной ниже:
Часть 1. Интуиция и как мы работаем с документами?
Часть 2. Обработка текста (модель N-грамм и модель TF-IDF)
Часть 3. Алгоритм обнаружения (машины опорных векторов и градиентный спуск)
Часть 4. Варианты этого подхода (обнаружение вредоносных программ с помощью классификации документов)
К концу части 3 мы рассмотрели..
