Публикации по тегам classification

Публикации по теме 'classification'

Обзор методов обнаружения аномалий

Обзор методов обнаружения аномалий достаточно широко освещает эту тему. В этом посте я попытался осветить темы, обсуждаемые в этой статье, в этих сжатых заметках — Виды аномалий - Точечные аномалии Контекстные аномалии – Контекстные атрибуты – Поведенческие атрибуты Коллективные аномалии Проблема точечной аномалии и проблема коллективной аномалии могут быть преобразованы в контекстуальные аномалии при рассмотрении контекстуальных переменных. Контролируемые, полуконтролируемые и..

Анализ и классификация банковских операций

Транзакционные данные - богатый источник информации. В Capchase мы анализируем банковские транзакции, чтобы лучше понимать бизнес и принимать обоснованные решения . Например, по банковским операциям мы можем получить представление об их объеме выручки и операционных расходах. В свою очередь, это позволяет нам вычислять такие показатели, как скорость их сжигания денежных средств, и получать оценку их взлетно-посадочной полосы. Однако, чтобы извлечь всю эту информацию из данных,..

Классификация в машинном обучении

Введение: Классификация — это контролируемый метод машинного обучения, при котором модель обучается прогнозировать класс или категорию заданных входных данных. Это один из наиболее широко используемых методов машинного обучения, который применяется в различных областях, таких как обработка естественного языка, распознавание изображений и речи и обнаружение мошенничества. Цель классификации состоит в том, чтобы точно предсказать класс данной точки данных на основе ее характеристик...

Математика, лежащая в основе алгоритма логистической регрессии

Часто приходится сталкиваться с реальными жизненными проблемами выбора между различными наборами вещей. Например, собирается ли клиент покупать продукт или нет, на какой пакет он собирается подписаться. Все это относится к гамбиту классификации, предсказывающей, какому набору принадлежит конкретная точка данных. Линейная классификация - это средство, с помощью которого выполняется классификация на основе линейной функции предиктора, объединяющей веса со значениями зависимой переменной. В..

Вам может быть интересно https://github.com/MartinThoma/clana

Классификаторы случайного леса в R

используя Random Forest, Parsnip и рецепты Классификация случайного леса — это ансамблевый метод обучения, используемый для задач классификации. Он работает путем построения нескольких деревьев решений на этапе обучения, а затем объединяет их прогнозы для окончательной классификации. При использовании случайных лесов алгоритм имеет тенденцию лучше обобщать несколько деревьев, что снижает тенденцию к переоснащению. Случайный лес использует самозагрузочную выборку , тем самым..

Построение модели бинарной классификации с реляционной базой данных в node.js

В этом руководстве показано, как построить модель бинарной классификации с помощью пакета Telepath и пользовательского интерфейса. Предпосылки: Приготовьте следующее: Учетная запись телепата Прочтите Руководство по началу работы или используйте Telepath Github для создания экземпляра проекта. Определение проблемы и решение Ситуация. Традиционный процесс оформления кредита медленный и непрозрачный. Проблема . Традиционный подход к андеррайтингу кредитов основан на..