Публикации по теме 'sklearn'
Что такое матрица путаницы
Представьте, что у вас есть друг, который любит играть в игру, в которой ему нужно идентифицировать животных по картинкам. Задача вашего друга — посмотреть на изображения животных и сказать, собаки они или кошки.
Матрица путаницы похожа на специальное табло, которое отслеживает результаты вашего друга в игре. Он подсчитывает, сколько раз ваш друг принимает правильные решения и сколько раз совершает ошибки.
Матрица путаницы состоит из четырех частей, например:
Вот что означает..
Кластеризация K-средних — Алгоритм машинного обучения без присмотра
K-Means – это алгоритм кластеризации, который используется при наличии неразмеченных данных. Как описано в названии, это алгоритм машинного обучения без присмотра, а также мощный алгоритм в науке о данных. В этой статье мы кратко обсудим кластеризацию K-средних и ее реализацию.
K-Means — это тип кластеризации разделов и, следовательно, один из самых простых, но мощных алгоритмов машинного обучения. Поскольку это неконтролируемый алгоритм, K-Means делает выводы из наборов данных,..
ПОГРЕНЫ | Настройка NVIDIA в Google Collaboratory
Введение
Теперь, когда вы получили общее представление о графических процессорах и их необходимости в науке о данных, а также о важности таких технологий, как RAPIDS, мы покажем вам, как настроить RAPIDS в Google Collaboratory. Но прежде чем углубляться, мы рекомендуем создать учетную запись Google, если она еще не создана. Давайте начнем.
Проверьте совместимость с NVIDIA
Первым требованием для настройки RAPIDS в Google Collab является проверка совместимости. Мы проверим,..
Обучение нейронной сети ваших данных с помощью MLPClassifer (внутренний код)
Сначала я скажу, что не являюсь экспертом в области нейронных сетей, на самом деле я только начал свой путь не так давно, изучая и внедряя нейронные сети с некоторыми тестовыми данными. Я скажу, что сначала это может быть ошеломляющим, но как только общая предпосылка о нейронной сети начинает проникать в ваш мозг, на самом деле все становится довольно просто.
Сегодня основная библиотека, которую мы будем использовать, называется MLPClassifer . Эта библиотека НЕ имеет обратного..
Объяснение параметров дерева решений
Объяснение параметров дерева решений Sklearn
Дерево решений имеет структуру блок-схемы, каждая функция представлена внутренним узлом, данные разделены ветвями, а каждый конечный узел представляет результат. Это белый ящик, контролируемый алгоритм машинного обучения, означающий, что вся логика разбиения доступна.
В этой статье мы реализуем деревья решений из библиотеки sklearn и попытаемся понять их через принимаемые параметры.
Переобучение в деревьях решений
Переоснащение —..
Перекрестная проверка K-сгиба с помощью Pytorch и sklearn
Этот пост является пятым в серии руководств по созданию моделей глубокого обучения с помощью Pytorch. Ниже представлена полная серия:
Учебник по Pytorch для начинающих Понять тензорные размерности в моделях DL CNN и художественные визуализации Гиперпараметрическая настройка с Optuna Перекрестная проверка K-сгибов (этот пост) Сверточный автоэнкодер Автоэнкодер с шумоподавлением Вариационный автоэнкодер
Цель этой серии - сделать Pytorch более интуитивно..
ОПОРНЫЕ ВЕКТОРНЫЕ МАШИНЫ (СВМ)
Вступление:
Support Vector Machine, пожалуй, один из самых популярных и обсуждаемых алгоритмов машинного обучения. Они были чрезвычайно популярны в то время, когда были разработаны в 1990-х годах, и продолжают оставаться основным методом для высокопроизводительных алгоритмов с небольшой настройкой. В этом блоге мы будем отображать различные концепции SVC.
Отображенные концепции:
1. Что такое SVM?
2. Идеология SVM.
3. Разработка интуиции .
4. Терминологии,..
