Публикации по теме 'classification'


День науки о голых данных — 15
Изучение машин опорных векторов (SVM) для науки о данных Как наставник по науке о данных, я рад погрузиться в тему машин опорных векторов (SVM), мощного алгоритма, используемого как для задач классификации, так и для регрессии. SVM известен своей способностью эффективно обрабатывать сложные наборы данных и нашел широкое применение в таких областях, как классификация изображений, классификация текстов и биоинформатика. Давайте начнем с понимания математики SVM. SVM — это тип алгоритма..
Введение в классификатор случайного леса
Случайный лес — это контролируемый алгоритм обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Это метод ансамбля, который объединяет несколько деревьев решений для повышения точности и надежности модели. В этом блоге мы обсудим работу Random Forest Classifier, его преимущества, ограничения, пример кода и приложения. 1. Что такое классификатор случайного леса? Классификатор случайного леса — это алгоритм обучения ансамбля, который создает..
Сравнительное исследование фильтрации спама в электронной почте с использованием алгоритмов классификации
Аннотация Электронные письма со спамом являются постоянным источником разочарования для среднего пользователя Интернета. Проблема фильтрации спам-сообщений является важной для поставщиков услуг электронной почты, чтобы свести к минимуму эту нежелательную форму связи, которая также часто представляет угрозу кибербезопасности. Здесь я изучаю два популярных алгоритма классификации машинного обучения, логистической регрессии (LR) и машин опорных векторов (SVM), чтобы помочь решить эту..
Что такое классификационное машинное обучение?
Во время обучения алгоритму классификации будут предоставлены точки данных с присвоенной категорией. Задача алгоритма классификации состоит в том, чтобы затем взять входное значение и присвоить ему класс или категорию, в которую оно вписывается на основе предоставленных обучающих данных. Задачи классификации могут быть решены с помощью большого количества алгоритмов. Какой бы алгоритм вы ни выбрали, зависит от данных и ситуации. Вот несколько популярных алгоритмов классификации...
Алгоритм классификации с использованием вероятностных шаблонов
Алгоритм классификации использует вероятностные ядра (шаблоны), которые создаются путем применения подхода двоичной матрицы к структуре ядер фильтрации изображений. Привет всем, кто интересуется искусственным интеллектом и человеческим мозгом. Согласно моим заблуждениям, я смоделировал нейроны человеческого мозга. По модели я создал алгоритм классификации. Алгоритм работает неплохо и уникален. Я реализовал алгоритм на Python, и вы также можете увидеть результаты теста, приведенные..
Метрики оценки для серии классификационных моделей - Часть 1:
Метрики оценки для серий классификационных моделей состоят из нескольких статей, связанных вместе, чтобы научить вас передовым методам оценки производительности классификационных моделей. В нашем практическом примере мы будем использовать набор данных о раке груди, доступный через «sklearn». Мы предпринимаем следующие шаги при подготовке наших данных: Затем мы перейдем к разделению наших данных и обучению модели двоичной классификации оценке. Мы создадим таблицу с..
Понимание показателей классификации: путь к оценке модели
В шумном мире машинного обучения задачи классификации занимают важное место. Модели классификации вездесущи, будь то прогнозирование того, является ли электронное письмо спамом или нет, или определение вероятности наличия у пациента конкретного заболевания. Однако просто построить модель недостаточно. Точная оценка его эффективности имеет первостепенное значение. Введите метрики классификации — критерии оценки модели. Давайте погрузимся. Бинарная классификация, задача отнесения..