Публикации по теме 'classification'


Наивный байесовский классификатор: Часть 2. Характеристика и оценка
Растворы в закрытой форме сладкие. Не нужно заламывать руки или махать руками, чтобы подчеркнуть свою точку зрения. Учитывая предположения, прогнозы модели точны, поэтому мы можем легко оценить влияние предположений. И мы получаем средства для оценки альтернативных (например, численных) подходов, применяемых к тем же предельным случаям, с точным решением. Мы, конечно, говорим о предыдущем посте , где мы получили решения в замкнутой форме для наивных байесовских предсказанных границ..
Классификация звуков сердцебиения с использованием глубокого обучения
Обнаружение аномальных сердечных сокращений с помощью современных моделей машинного обучения и глубокого обучения для раннего выявления сердечных заболеваний Этот проект был создан Ниттала Венката Саи Адитья , Ганди Диша , Сайбхаргав Тетали, Вишвак Венкатеш и Сумит Редди Палредди Фон Давайте поговорим по душам, а? Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются основной причиной смерти, на их долю приходится около 29% всех смертей в мире. Более четырех из пяти смертей от..
Классификация и обнаружение аномалий
Что такое (Grok) Автоматическая классификация? При автоматической классификации операционные данные поступают на неконтролируемый уровень системы, и Grok группирует их в соответствии с конкретными общими причинами. Но чтобы определить, какая группа требует действий, будь то человек или машина, Грок должен со временем узнать, что означают различные шаблоны. Грок быстро учится применять контекст к информации, чтобы классифицировать ее не только по ее виду, но и по ее относительной важности...
Экстремальная обучающая машина для мультиклассовой классификации
Пример применения к набору данных Iris Экстремальная обучающая машина Extreme Learning Machine (ELM) — это нейронные сети с прямой связью, которые можно использовать, например, для подходов регрессии и классификации. Веса между входным слоем и скрытым слоем назначаются случайным образом. В то время как веса между скрытым слоем и выходным слоем вычисляются или изучаются за один шаг. Второй набор весов вычисляется обратной матрицей Мура-Пенроуза выходной матрицы скрытого слоя. В..
Использование зарядных станций для электромобилей
Содержание: Обзор О данных. Выбор правильной метрики производительности. Исследовательский анализ данных. Предварительная обработка данных. Разработка функций Эксперименты с разными моделями и их производительностью. Результаты Пример вывода Сквозной конвейер. Развертывание Будущая работа. Использованная литература. 1. Обзор: Многие неправительственные организации и правительственные учреждения прилагают достаточно усилий, чтобы уменьшить загрязнение на уровне..
Получение матрицы путаницы !!
Получение матрицы путаницы !! Матрица путаницы представляет собой табличную сводку результатов прогнозирования проблемы классификации. Это таблица с различными комбинациями прогнозируемых и фактических значений. На изображении ниже показаны эти комбинации. Здесь строки представляют фактическое значение, а столбцы представляют прогнозируемые значения . Приведенная выше матрица путаницы показывает, как наша модель классификации путается, когда делает прогнозы. Отсюда и матрица..
Метрики для оценки моделей классификации машинного обучения
Почему вас это волнует: Какой смысл строить классификационную модель, если вы не знаете, какую метрику использовать для оценки и оптимизации производительности модели? Метрики оценки — это наиболее важные концепции, которые необходимо понимать при построении моделей машинного обучения. У каждой оценочной метрики есть своя цель, для которой они предназначены. Как выбрать правильную метрику для решения вашей бизнес-задачи? Когда вы говорите о метриках оценки, они в основном..