Публикации по теме classification

Публикации по теме 'classification'

Прогнозирование банкротства компаний с помощью машинного обучения

Использование логистической регрессии и ключевых финансовых показателей Введение В этом руководстве мы будем использовать набор данных из репозитория машинного обучения Калифорнийского университета, который содержит ключевые финансовые показатели компаний. Мы будем использовать эти данные, чтобы предсказать, объявила компания о банкротстве или нет. Чтобы делать наши прогнозы, мы будем использовать модель логистической регрессии, реализованную с помощью scikit-learn на Python...

Машинное обучение для обнаружения поддельных заданий

Модель обнаружения поддельной работы Есть много вариантов использования моделей машинного обучения. Текстовая аналитика, ветвь обработки естественного языка, предоставляет способы, позволяющие применять алгоритмы машинного обучения к текстовым данным для моделей классификации. Паттерны существуют в данных способами, которые мы обычно не можем обнаружить постоянно, но с помощью аналитических инструментов мы можем обнаружить эти существующие закономерности. Эти шаблоны даже стали проще..

Понимание деревьев решений в машинном обучении и способы их реализации на Python с помощью sklearn

Понимание деревьев решений в машинном обучении и способы их реализации на Python с помощью sklearn Деревья решений - это тип обучения с учителем, используемый для классификации (да / нет) и регрессии (непрерывные данные), когда данные непрерывно разделяются в соответствии с определенным параметром. Прогнозируемый класс является производным от характеристик данных. В следующей статье создается дерево решений из 311 в 3.11 Project . В этом проекте прогнозируется положительный или..

Классификация с использованием Tensorflow со столбцами функций и конвейером набора данных

В этой статье я попытаюсь охватить важные API TensorFlow. Недавно прошел специализацию на Coursera по теме Машинное обучение с TensorFlow на Google Cloud Platform . Пришлось закончить в спешке, сэкономить немного денег. Меня по-прежнему интересовал TensorFlow. На самом сайте Tensorflow есть очень хорошая документация по API и учебники . Я сослался на эту статью и воссоздал ее для другого набора данных, как было предложено в конце статьи. Из приведенной выше специализации я..

Классификация - чат-бот для машинного обучения с TensorFlow

Визуальный диалог - это первое, что нужно создать, когда вы хотите создать чат-бота. Такой поток поможет определить правильный набор намерений вместе с диалогом. В противном случае очень легко потеряться в переходах разговора, и это приведет к сбою в реализации чат-бота. Наш чат-бот для медицинской системы не принимает никаких решений, а помогает пользователю работать с корпоративной системой. Он получает ввод пользователя и во время разговора приводит к определенному вызову API, который..

Логистическая регрессия в машинном обучении

Что такое логистическая регрессия? В машинном обучении логистическая регрессия - это не что иное, как классификация. Предположим, данное письмо является спамом или нет. Мы не можем использовать линейную регрессию для классификации, потому что классификация не является линейной регрессией. В логистической регрессии двоичный результат означает «Да» или «Нет». Предположим, что если мы пытаемся построить модель классификатора для электронного письма, то x ( i ) будет некоторыми функциями..

Что такое машина опорных векторов (SVM)?

Здравствуйте, любители машинного обучения! Эта статья будет посвящена еще одному известному алгоритму классификации, известному как «Машина опорных векторов». В следующих разделах будут рассмотрены следующие темы: (1) Что такое метод опорных векторов (SVM)? (2) Как работает SVM? (3) Преимущества и недостатки SVM (4. Вывод (1) Что такое метод опорных векторов (SVM)? Как мы обсуждали ранее, SVM — это алгоритм, который используется для решения задач классификации. Цель алгоритма..