Публикации по теме 'classification-algorithms'


Узнайте о MultiLayer Perceptron (MLP) и внедрите его в набор данных Covid-19.
В конце этого БЛОГА вы будете полностью осведомлены о классификаторе MLP и сможете реализовать его на любом наборе данных. ВЗВОЛНОВАННЫЙ?! Давайте погрузимся прямо в это! Цель – 1. Узнать о классификации и регрессии 2. Изучить многослойный персептрон (MLP) и обратное распространение 3. Продемонстрировать и проанализировать результаты по набору данных COVID-19 Что такое многослойный персептрон? Многослойный персептрон (MLP) является дополнением к нейронной сети с прямой..
Что такое кривая AOC и ROC?
Кривые AOC и ROC — два важных инструмента, используемых в области машинного обучения. Они используются для оценки производительности модели в задаче классификации. AOC означает «Площадь под кривой», а ROC означает «Рабочая характеристика приемника». Эти кривые нанесены на график с истинно положительными показателями по оси y и ложноположительными показателями по оси x.
Реализуйте модель классификации с помощью машины опорных векторов (SVM).
Реализуйте модель классификации с помощью машины опорных векторов (SVM). Сегодня мы собираемся разработать модель классификации машинного обучения с помощью машины опорных векторов (SVM). Здесь мы не собираемся обсуждать теоретическую концепцию машинного обучения, а сосредоточимся на реализации модели машинного обучения. Итак, я думаю, у вас есть базовые знания о концепции машинного обучения и Python. Мы реализуем модель со следующими шагами. Соберите данные . Предварительная..
Логистическая регрессия в машинном обучении: подробное руководство
Оглавление Введение Понимание логистической регрессии Методы регуляризации в логистической регрессии Проблема дисбаланса классов в логистической регрессии Продвинутые темы логистической регрессии Заключение Введение Итак, вы хотите узнать о логистической регрессии в машинном обучении, не так ли? Что ж, устраивайтесь поудобнее, потому что у нас есть подробное руководство! Логистическая регрессия — это статистический метод, используемый для моделирования результатов бинарной или..
Понимание алгоритма KNN
Сегодня мы узнаем об алгоритме KNN, его приложениях, интуиции за ним и его реализации с набором данных MNIST. Вступление KNN или K-Nearest Neighbours - это контролируемый алгоритм классификации, который так же прост в отношении алгоритма, как и его название. Этот алгоритм классифицирует данный экземпляр на основе групп окружающих его «K» соседей. Например, Предположим, вам даны 2 группы: еда и средство передвижения. Вам была поставлена ​​задача классифицировать яблоко в любой из..
В чем разница между классификацией изображений и методами обнаружения объектов?
Методы классификации изображений и обнаружения объектов являются важными методами, используемыми в компьютерном зрении. Эти методы помогают машинам понимать и идентифицировать объекты и среды в реальном времени с помощью цифровых изображений в качестве входных данных. Поскольку эти два метода связаны с идентификацией объектов на цифровых изображениях, часто возникает путаница: что такое методы классификации изображений и обнаружения объектов и чем они отличаются друг от друга? В..
AutoML с использованием AutoGluon в Python
НЕТ! ЭТА СТАТЬЯ НЕ СОЗДАНА CHATGPT :) Разработка модели машинного обучения как упражнение сильно изменилась за эти годы. Вернитесь примерно на десять лет назад, и разработка модели включала несколько строк кода, будь то исследовательский анализ данных, моделирование, настройка гиперпараметров и многое другое. Теперь мир стал более оптимизированным, более оптимизированным, более продуктивным с очень-очень меньшим количеством строк кода. Таким образом, AutoML значительно вырос и стал..