Публикации по теме '100daysofmlcode'
День 59 из 100DaysofML
Пропустить перекрестную проверку . Это еще один метод перекрестной проверки, о котором я хотел упомянуть и рассказать. Это может быть сокращено как LOOCV и очень связано с K-fold.
LOOCV — это метод перекрестной проверки, в котором размер складки равен «1», а «k» задается количеством наблюдений в данных. Этот вариант полезен, когда обучающие данные имеют ограниченный размер и количество тестируемых параметров ограничено.
В случае использования sklearn для одного и того же процесса..
100 Days of ML Code — Day 0: Настройка всего
Я давно хотел это сделать. Но опоздать лучше, чем никогда.
100 Days of ML (Machine Learning) Code — это задача, запущенная Siraj Raval на YouTube, которая включает в себя усердную работу, чтобы перейти от ML Zero к ML Hero за 100 дней.
Вы можете ожидать, что вы пройдете путь от любителя без опыта машинного обучения до инженера, который может работать с крупнейшими компаниями в мире или создать свой собственный стартап с приобретенными знаниями/опытом.
День 0
День 0 — это..
День 29 из 100DaysofML
Набор данных Kaggle Titanic. Итак, это последняя часть этой серии, и я расскажу о моделях, которые я решил использовать, и о том, как я хотел сравнить точность между ними, а затем решить выбрать конкретную модель.
Начнем с разделения данных на наборы для обучения и тестирования с помощью sklearn. Мы выбрали функции и сохранили их в переменной predictors . ось = 1 означает, что будут выбраны все столбцы.
from sklearn.model_selection import train_test_split
predictors =..
День 20 из 100DaysofML
KNN или K-ближайшие соседи. Это контролируемый алгоритм на основе машинного обучения, о котором студентов чаще всего спрашивают на собеседованиях, а также на многих экзаменах. Это очень интересный алгоритм, и давайте перейдем к нему. Итак, согласно вики, определение дается как:
В распознавании образов алгоритм k -ближайших соседей ( k -NN ) является предложенным непараметрическим методом. Томас Ковер, используемый для классификации и регрессии. В обоих случаях входные данные..
День 8 из 100DaysofML
Глубокое обучение . Один из основных принципов машинного обучения. Его можно рассматривать как подмножество ML. Как следует из самого термина, его можно использовать для лучшего обучения и производительности в случае контролируемого и неконтролируемого обучения.
Некоторые из сокращений, которые мы будем постоянно использовать, и которые вы должны иметь в виду: DL-Deep Learning NN-Neural Networks ML-Machine Learning
Я попытаюсь упростить аналогию с тем, когда и почему мы..
День 33 из 100DaysofML
Обнаружение ориентира лица с помощью Dlib и OpenCV. Поэтому я подумал о том, чтобы написать немного о библиотеках на основе компьютерного зрения, потому что они могут помочь нам с рядом приложений, и я думал о создании приложения на основе компьютерного зрения в своих следующих блогах.
Теперь, используя OpenCV, мы можем определенно идентифицировать черты лица, но если мы хотим идентифицировать конкретные черты лица, наша библиотека goto - это Dlib. Итак, Dlib поможет нам определить..
День 5 из 100DaysofML
Rasa - это платформа, которую используют почти все компании, которые пытаются развернуть чат-ботов на своих веб-сайтах, чтобы направлять клиентов и помогать им с ответами на часто задаваемые вопросы.
Что такое RASA? Давайте посмотрим на картинку, чтобы определить, на что способны чат-боты на основе RASA.
RASA помогает нам легко создавать классификаторы на основе намерений. Но вы можете спросить: КАК ЭТИ ЧАТБОТЫ ЛУЧШЕ ДРУГИХ ЧАТ-БОТОВ? Мы можем создавать других чат-ботов,..
