Публикации по теме 'classification'
Классификация всего | Как классифицировать любой свободный текст (быстро)
Классификация всего (CoE) — это негипотетическая структура, объясняющая все известные классификационные явления во Вселенной . Исследователи искали такую модель с момента разработки вычислительной науки и теории информации Клода Шеннона в начале 20-го века. Вы хотите классифицировать, я собираюсь уточнить. Просто следуйте этой статье, и все будет хорошо!
Доверие — это хорошо, но классификация лучше!
Заголовок зловещий и, конечно, не совсем серьезный. Тем не менее, действительно..
Выявление оттока клиентов — Sparkify
История проекта
Представьте себе работу в новом сервисе потоковой передачи музыки под названием «Sparkify». Чтобы использовать Sparkify, вам необходимо иметь учетную запись и подписаться на одну из двух моделей подписки: бесплатную или платную.
Поскольку вы небольшой стартап, вам нужна быстрорастущая пользовательская база с потенциалом стать платными участниками. Пользователь, удаляющий свою учетную запись, — это худшее, что может случиться с вашим сервисом. Вот почему вы..
Классическая классификация
Эй, ты! Я только что понял, когда писал диссертацию и читал всю литературу, чтобы сформировать свои исследовательские вопросы, теорию и т. Д. С самого начала я столкнулся с проблемой обнаружения дипфейков как проблемой классификации.
В то время я не знал, как я буду поддерживать эту теорию и методы с точки зрения моделей машинного обучения. Итак, я сделал то, что умею делать лучше всего; Я перечитал всю литературу СНОВА! ( Брух, это было тяжело!!! 🤯) Но угадайте, кто получит от этого..
Оценка логистической регрессии в Python
Все, что вам нужно знать об общих показателях оценки для логистической регрессии с примерами кода на Python. Полный код здесь .
Логистическая регрессия является разновидностью линейной регрессии. Он моделирует вероятности для проблем классификации с двумя возможными исходами, то есть вероятностью p успеха/да/верно/один и вероятностью q (1- p) отказ/нет/ложь/ноль с вероятностью. Следовательно, выход соответствует распределению Бернулли, как показано на рисунке ниже. Зависимые..
Раскрытие возможностей классификационного машинного обучения: раскрытие идей с помощью шаблонов…
Введение. В области науки о данных алгоритмы классификационного машинного обучения служат жизненно важными инструментами для распознавания образов и прогнозного моделирования. Методы классификации позволяют нам классифицировать данные по отдельным классам или категориям, что позволяет извлекать ценную информацию и принимать обоснованные решения. В этой статье рассматриваются основы классификационного машинного обучения, его принципы, популярные алгоритмы, показатели оценки и реальные..
Раскройте силу матрицы путаницы
Введение
Матрица путаницы — это инструмент, обычно используемый в области машинного обучения для оценки эффективности модели классификации. Это таблица, которая обобщает прогнозы, сделанные моделью, и сравнивает их с истинными результатами.
В этом блоге мы углубимся в концепцию матрицы путаницы и ее различных компонентов, а также в то, как ее интерпретировать и использовать для оценки производительности модели. Таким образом, матрица путаницы — это полезный инструмент для..
Прогнозирование ставок типстера скачек с использованием алгоритмов классификации машинного обучения
Типстеры используют свои навыки, чтобы изучить лошадей и сделать прогноз — что, по их мнению, конкретная лошадь выиграет конкретную гонку.
Когда мы просим систему предсказать, будет ли ставка выигрышной или проигрышной, скажем, для типстера А, мы берем последний идентификационный номер этого типстера и добавляем к нему единицу, что делает его новым идентификатором вне системы. Этот идентификатор используется для всех ставок Типстеров, пока система не будет обновлена. Система обновляется..
