Публикации по теме 'classification'


Strike A Pose: реклассификация освещения подиумов Vogue с использованием скрытого распределения Дирихле (LDA)
Перед тем, как начать свою карьеру в Data Science, я четыре года проработала в индустрии моды помощником стилиста. В это время я использовала Vogue.com для просмотра коллекций дизайнеров, чтобы выбрать изделия для фотосессий. Стилисты и креативные директора хотели бы, чтобы из-за специфической эстетики и тенденций, я просмотрел многие коллекции, в которых не было предметов в требуемом стиле, поскольку в настоящее время раздел Vogue Runway классифицируется только по сезонам, годам и..
Титаник: машинное обучение после катастрофы
Задача Data Science от Kaggle Благодаря своей известной популярности и простому подходу задача Titanic, созданная Kaggle , стала отличным вводным практическим заданием для людей, заинтересованных в том, чтобы выйти во вселенную Data Science (DS). То, как была разработана эта задача, помогает новичку в этой области получить общее представление о том, что такое DS. В то время для меня все было так же, как новичок в науке о данных, я использовал этот вызов, чтобы проверить все, что я..
Машины опорных векторов  — полиномиальный пример
SVM отлично подходят для классификации данных, вы видите много биномиальных примеров. Вот вам хороший полиномиальный пример в Matlab… Если вы попали сюда и плохо разбираетесь в SVM, то сначала прочтите эту статью . Начнем с хорошего набора данных. Набор данных о цветке ириса представляет собой многомерный набор данных, представленный британским статистиком и биологом Рональдом Фишером в его статье 1936 года Использование множественных измерений в таксономических задачах . Его..
Отрицательная вероятность журнала
Объяснение вероятности отрицательного журнала Это функция затрат, которая используется в качестве потерь для моделей машинного обучения, показывая нам, насколько плохо оно работает: чем ниже, тем лучше. Я объясню это слово в слово, надеюсь, у меня все получится. легче понять. Отрицательный : очевидно, означает умножение на -1. Какие? Утрата нашей модели. В большинстве фреймворков машинного обучения есть только минимизация оптимизации, но мы хотим максимизировать вероятность..
Прогнозирование того, покинет ли клиент банк или нет, с помощью машинного обучения
За последние несколько лет важность машинного обучения чрезвычайно возросла. Проще говоря, машинное обучение — это способность машин обучаться без явного программирования. Машинное обучение находит применение в различных областях, и одной из таких областей является банковское дело. Банки обеспокоены неуверенностью в поведении своих клиентов. Они не уверены, останется ли человек в банке, и если известно, что человек уходит, они могут попытаться выяснить, как заставить такого человека..
Функция Softmax, выходы нейронной сети как вероятности и ансамблевые классификаторы
Основные: В этой статье мы рассмотрим: Получение функции softmax для полиномиальных (многоклассовых) задач классификации, начиная с простой логистической регрессии Использование функции активации softmax в выходном слое глубокой нейронной сети для представления категориального распределения по меткам классов и получение вероятностей каждого входного элемента, принадлежащего метке Построение надежного ансамблевого классификатора нейронной сети с агрегацией выходных данных..
Классификация Экскурсия по классике: Zero_ML
Друзья, это мой второй блог. По сути, это краткое изложение некоторых традиционных методов классификации. В этом блоге я немного углублюсь в математику. А также постарайтесь дать вам интуитивное представление о том, как работают эти классификаторы. Я представлю пару широко используемых функций и методов потерь. Методы, которые я представлю здесь, очень просты и фактически являются основными столпами, на которых построены классификаторы. Всегда следует помнить, что цель разработки..