Публикации по теме classification

Публикации по теме 'classification'

Классификация продуктов питания с помощью наивного Байеса

Классификация продуктов питания с помощью наивного Байеса Алгоритм наивного Байеса — это простой алгоритм, использующий правила вероятности для классификации данных. Существует три различных типа наивных байесовских алгоритмов: гауссовский, полиномиальный и алгоритм Бернулли. Мы сосредоточимся на полиномиальном алгоритме наивного Байеса, который классифицирует на основе слов. Хотя это наиболее распространено в спам-фильтрах, его можно использовать в любое время, когда вам нужно..

Методы классификации данных об ожидаемой продолжительности жизни

Таксономия континентов Мы, люди, наделены концепцией классификации. Мы классифицируем все: от нашего шкафа, где все джинсы помещаются под одну стойку, а все рубашки - в другую, предназначенную только для рубашек, до приложений на наших телефонах и файлов на наших компьютерах, где у нас есть отдельные папки для каждого типа файлов. или приложения. Теперь более «научное» определение классификации заключается в том, что это форма анализа данных, которая извлекает модели, описывающие..

Классификация машинного обучения

Реализации машинного обучения подразделяются на три основные категории в зависимости от характера обучающего «сигнала» или «ответа», доступного для обучающей системы, а именно: Контролируемое обучение. Когда алгоритм учится на примере данных и связанных целевых ответов, которые могут состоять из числовых значений или строковых меток, таких как классы или теги, чтобы позже предсказать правильный ответ при представлении с новыми примерами. который подпадает под категорию..

Классификационные потери (быстрый пересмотр)

Пересмотр кросс-энтропийных потерь и шарнирных потерь Добро пожаловать в очередной блог, посвященный машинному обучению и анализу данных. Этот блог № 5 в серии. Поскольку это пересмотр, я предполагаю, что у вас есть некоторый опыт работы с алгоритмами классификации и их оптимизацией. Классификация - это задача классифицировать вещи на основе признаков. В машинном обучении это означает категоризацию с использованием алгоритмов ML на основе данных. Классификация может..

Кросс-энтропия для классификации

Кросс-энтропия для классификации Бинарная, мультиклассовая и многоклассовая классификация TL; DR в конце Кросс-энтропия - часто используемая функция потерь для задач классификации. Посмотрим, зачем и где его использовать. Начнем с типичной задачи классификации на несколько классов. Мультиклассовая классификация Какой класс на изображении - собака, кошка или панда? Это может быть только один из них. Давайте представим собаку. Прогноз представляет собой вектор..

Опорные векторные машины

Введение Пройдя несколько определений машин опорных векторов, я понял, что: «Машина опорных векторов – это контролируемый алгоритм машинного обучения, который в основном используется для целей классификации. В алгоритме SVM создается оптимальная гиперплоскость, которая классифицирует новые точки данных. Он может работать как с линейными, так и с нелинейными наборами данных». Это определение может не иметь смысла прямо сейчас для вас. Все в порядке! Просто следуйте инструкциям..

Точность и полнота в науке о данных

Выбор метрик для улучшения корректности алгоритма. Точность — это метрика для определения того, сколько наших прогнозов верны по отношению к размеру всего корпуса. Точность — это метрика, представляющая правильные прогнозы по отношению к общему количеству сделанных нами прогнозов. Полнота — это метрика для определения количества правильных прогнозов относительно общего количества случаев, которые мы хотим обнаружить в корпусе. Все эти концепции обычно используются в проектах по..