Публикации по теме 'classification'
Создание развертываемого классификатора машинного обучения на Python
Создание развертываемого классификатора машинного обучения на Python
В наши дни машинное обучение стало совершенно необходимым, эффективным и действенным способом поиска решений проблем благодаря сложности проблем и огромному объему связанных с ними данных. В большинстве ресурсов модель машинного обучения разрабатывается на основе структурированных данных только для проверки точности модели. Но в реальном времени одними из основных требований при разработке модели машинного обучения..
Прогнозирование отмен отелей с помощью градиентных деревьев: tf.estimator
Оценщики TensorFlow (или API tf.estimator) можно использовать для разработки модели повышения градиента с использованием деревьев решений.
Модель Gradient Boosted Trees используется здесь для прогнозирования случаев отмены отеля. В частности, анализируется вклад выбранных функций в число случаев отмены бронирования как на локальном, так и на глобальном уровне.
Локальный : интерпретируемость одного признака или отношения в модели. В данном случае это определяется с помощью вкладов..
Классификация данных с использованием K-ближайших соседей
Классификация - одно из самых фундаментальных понятий в науке о данных. Это метод машинного обучения, с помощью которого метка класса прогнозируется для ввода данных с использованием прогнозного моделирования. Алгоритмы классификации - это прогнозные вычисления, используемые для присвоения данных предустановленным категориям путем анализа наборов обучающих данных.
Правильная классификация данных позволяет применять соответствующие элементы управления на основе данных заранее определенной..
Глубокое обучение для классификации изображений отходов
Использование моделей глубокого обучения для классификации изображений.
Эта статья - плод моей стажировки в Harold Waste. Он суммирует результаты глубоких исследований моделей глубокого обучения для выполнения задачи классификации изображений отходов.
Образы отходов, имеющие большие характеристики и многие особенности, можно классифицировать только с использованием сложных моделей.
Я привожу несколько категорий образов отходов, которые мы рассмотрим в этой статье.
Где 2.03.00,..
Введение в высокоуровневый API Keras в Tensorflow
Tensorflow - самая известная библиотека, используемая в производстве для моделей глубокого обучения. У него очень большое и замечательное сообщество, и он дает большую гибкость в работе. Однако Tensorflow не так удобен для пользователя и требует более крутого обучения. Чтобы решить эту проблему, высокоуровневый API Keras Tensorflow предоставляет строительные блоки для более простого создания и обучения моделей глубокого обучения. Кроме того, модели Keras создаются путем соединения..
Классификация языков с использованием машинного обучения на Python
В этом посте я представляю пошаговое объяснение того, как построить модель (на самом деле три) для классификации текста по языковым категориям. Этот инструмент можно использовать для данных, которые анализируются из онлайн-источников, чтобы классифицировать текст по языкам и отфильтровать нужный язык перед выполнением анализа, такого как анализ тональности.
Контур
Для простоты проблема, которую мы стремимся решить, - это классификация текста на три возможных языка: английский,..
ДРЕВО РЕШЕНИЙ
Кто-то правильно сказал, что лучший способ предсказать будущее - это создать его. В этом блоге мы создаем дерево решений, чтобы предсказывать будущее. Ура !!! Итак, приступим к изучению этого замечательного алгоритма.
Что такое дерево решений?
Дерево решений - это дерево, в котором каждый узел представляет функцию (атрибут), каждая ссылка (ветвь) представляет решение (правило), а каждый лист представляет собой результат (категориальное или непрерывное значение).
Если вы..
