Публикации по теме classification

Публикации по теме 'classification'

Чтобы поймать гурмана после наступления темноты — «Открытие закусочной в ночной жизни Сиднея»

Управляемое данными тематическое исследование Оссамы Моголов Введение С тех пор, как в 2014 году был принят Сиднейский закон о локаутах , интересным предметом изучения стала ночная экономика самого известного города Австралии. Из-за локаута в 1:30 и последней выпивки в 3:00 в барах, пабах и клубах в развлекательных районах Сиднея (таких как Кингс-Кросс) для сдерживания насилия, вызванного алкоголем и наркотиками, эти предприятия пострадали от снижения торговли и спроса. Учитывая,..

Глубокое погружение в кривые ROC: от теории к практике

В этой статье мы сфокусируем увеличительное стекло на очень полезном графическом инструменте в области бинарной классификации. Но что такое кривая ROC и как ее интерпретировать? И как рассчитать AUC (площадь под кривой), числовой показатель, который обобщает информацию, содержащуюся в кривой ROC? Каковы преимущества и недостатки использования кривых ROC и AUC для оценки модели бинарной классификации? В этой статье я попытаюсь ответить на эти вопросы, начиная с теории и заканчивая..

Классификация контента

Наиболее фундаментальной формой целостного понимания содержания является классификация. Классификация контента сопоставляет часть контента — то есть запись в поисковом индексе — с одним или несколькими элементами предопределенного набора категорий. Категории могут быть типами продуктов, темами документов, цветами изображений или любым другим набором пронумерованных значений, описывающих содержимое. Классификация контента делает его более доступным для поиска, поскольку классификации..

Контент классный пройди это

Классификация: Кривая ROC и AUC

Измерение производительности является важной задачей в машинном обучении. Поэтому мы можем полагаться на кривую AUC-ROC, когда дело доходит до проблем классификации. Используйте кривую AUC (площадь под кривой) ROC-кривую (рабочая характеристика приемника), когда вам нужно проверить или визуализировать производительность задачи мультиклассовой классификации. Это одна из наиболее важных метрик для проверки эффективности вашей модели классификации. ROC-кривая Кривая рабочих..

Контролируемое обучение

Шаг 1 изучения МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В отличие от неконтролируемого обучения выступает обучение с учителем. Простое определение - это тип обучения, при котором вы знаете цель упражнения, а также требуемую выходную переменную. Как показано на фотографии выше, контролируемое обучение знает красный и синий цвета, а затем пытается определить разницу в них. В то время как в неконтролируемом режиме все входные данные немаркированы и серые, но мы все же пытаемся разделить наблюдения на..

Поиск ближайших соседей с помощью Qdrant и FiftyOne

Использование FiftyOne и Qdrant для создания классификаций в вашем наборе данных с использованием встраивания моделей Встраивания нейронных сетей представляют собой низкоразмерное представление входных данных, которое дает начало множеству приложений. У вложений есть некоторые интересные возможности, поскольку они способны фиксировать семантику точек данных. Это особенно полезно для неструктурированных данных, таких как изображения и видео, поэтому вы можете кодировать не только..