Публикации по теме 'classification-algorithms'


Случайный лес с нуля в Python
В нашем последнем уроке мы рассмотрели деревья решений и увидели, насколько хорошо они работают. Сегодня мы рассмотрим кое-что на шаг впереди них. Что ж, как следует из названия, случайные леса — это не что иное, как комбинация огромного количества деревьев решений в случайном порядке. Сегодня в этой статье мы узнаем о реализации случайных лесов с нуля в Python. Хотя мы также можем реализовать их с помощью доступных библиотек, и на самом деле это более практичный подход, на мой взгляд,..
Математика, лежащая в основе машины опорных векторов
"Математика" Математика, лежащая в основе машины опорных векторов Алгоритмы машинного обучения можно использовать как черные ящики, но это худший способ их использования. Очень важно понимать, как они работают. Основные моменты для понимания любой модели машинного обучения: насколько модель соответствует данным, какие гиперпараметры используются в модели и как модель предсказывает тестовые данные? В этом блоге мы попытаемся разобраться в алгоритме «машины опорных векторов» и..
Мультиклассовая классификация с набором данных диапазона цен для мобильных устройств
Источник данных Мобильная ценовая классификация: https://www.kaggle.com/iabhishekofficial/mobile-price-classification Автор: Абхишек Шарма Резюме проекта Имея более 20 функций, связанных с различными характеристиками мобильных телефонов, моя цель — найти лучший алгоритм, который поможет принимать ценовые решения для «воображаемого менеджера Боба». К вашему сведению, Боб — выдуманный человек, HA. Трубопроводный анализ Исследовательский анализ данных Нормализация..
Логистическая регрессия
Логистическая регрессия - одна из моделей машинного обучения, используемых для обучения с учителем. Он используется для прогнозирования категориальной зависимой переменной с использованием заданного набора независимых переменных. Эта регрессия обеспечивает вывод как 0 и 1, Истина или Ложь, Да или Нет. Линейная регрессия решает проблему классификации. Цель Регрессия вычисляет вероятность того, что данное значение принадлежит определенному классу. Если вероятность составляет ›50%,..
Давайте изучим основы классификации рака — логистическая регрессия.
В этой статье давайте демистифицируем весь ажиотаж вокруг Обнаружения Рака или определения того, состоит ли изображение из Собаки или Кошки, или, возможно, даже определить, было ли письмо, которое вы получили на прошлой неделе, которое гласит: «Эй, вы выиграли в лотерею» спам это или нет. По сути, все эти формулировки проблемы можно в общих чертах отнести к категории — Классификация. Эти типы задач весьма интересны, потому что диапазон наборов задач, которые вы можете найти в области..
Метрики машинного обучения и точности при работе с набором данных о дисбалансе
КЛАССИФИКАЦИЯ ФИНАНСОВЫХ ДАННЫХ О ДИСБАЛАНСЕ Метрики машинного обучения и точности при работе с набором данных о дисбалансе Прогнозирование успеха рыночной кампании Классификация является одним из краеугольных камней контролируемого машинного обучения и используется для поиска знаний в базах данных и интеллектуального анализа данных. В модели классификации алгоритм обучения выявляет основную взаимосвязь между функциями и целевыми переменными и определяет модель, которая наилучшим..
Реализация машин опорных векторов
Машины опорных векторов — это своего рода модели машинного обучения, которые помогают с классификацией. Напомним, что классификация относится к моделированию, при котором модель выводит дискретные значения, следовательно, к классификации. В своих предыдущих постах я работал с регрессией и анализировал данные о сне. Давайте отвлечемся и начнем с классификации . В последнее время я изучал машины опорных векторов и подумал о том, чтобы попробовать. Я искал лучшие данные для работы...