Публикации по теме 'classification'
Матрица путаницы — Объясняется так, будто вам пять лет.
Тестирование того, насколько хорошо работает наша модель, имеет решающее значение в любом конвейере машинного обучения. Для этого тестирования мы используем некоторые показатели производительности, которые оценивают производительность или качество нашей модели. Эти показатели производительности зависят от конкретной задачи, то есть классификация , регрессия , кластеризация . В этой статье мы рассмотрим матрицу путаницы, некоторые ее термины и полученные на ее основе оценки...
Логистическая регрессия — Полное руководство
Единственное руководство, необходимое для изучения логистической регрессии
Введение
В этом блоге мы сосредоточимся на контролируемом алгоритме машинного обучения, называемом логистической регрессией. Мы рассмотрим различные типы логистической регрессии, математический вывод, регуляризацию (L1 и L2), а также лучшие и худшие варианты использования логистической регрессии. Наконец, мы узнаем о сложностях времени и пространства логистической регрессии.
Примечание. Если какое-либо..
Как наука о данных и машинное обучение революционизируют киноиндустрию
Где математика сочетается с коммерцией
Наука о данных и машинное обучение привлекают внимание всего мира, по крайней мере, с последнего десятилетия. Все, от студентов-информатиков до студентов, изучающих бизнес, стремятся попробовать свои силы в использовании этой технологии, чтобы улучшить процесс принятия решений, превратив его в эмпирический процесс, а не инстинктивный. Это, безусловно, лучший подход, поскольку инстинктивные или «интуитивные» решения часто подсознательно включают..
Но что такое SVM? и почему я должен это "поддерживать"?
Это вектор? Это машина? ИЛИ это что-то совершенно другое и совершенно волшебное? Ответы на эти и другие вопросы будут представлены в этом блоге, поскольку мы создаем SVM с нуля.
SVM расшифровывается как Support Vector Machines, метод обучения с учителем , разработанный Владимиром Вапником и его коллегами из AT&T Bell Labs . В основном используется для классификации двух различных типов сущностей на основе Благодаря своим особенностям SVM находят широкое применение, включая..
Используйте это, чтобы делать более точные прогнозы акций
В этой статье вы узнаете, как делать более точные прогнозы акций.
Тестирование на исторических данных — это общий метод проверки того, насколько хорошо стратегия или модель работали бы постфактум. Тестирование на истории оценивает жизнеспособность торговой стратегии, обнаруживая, как она будет работать, используя исторические данные. Если ретроспективное тестирование сработает, трейдеры и аналитики могут с уверенностью использовать его в будущем.
Общие сведения об обратном тестировании..
Прогнозирование благосостояния в Нью-Йорке на основе отметок FourSquare
Мотивация
В маркетинге и рекламе понимание местной демографии позволяет предприятиям лучше предлагать свои товары и услуги людям, которые там живут. В академическом мире социологи могут быть заинтересованы в понимании того, как люди в городах реагируют на постоянно меняющийся бизнес, возможно, в сторону изучения джентрификации. Во многих областях полезно понимать динамику отношений между предприятиями и людьми, которых они затрагивают. Однако полагаться на дорогостоящие и нечастые..
3 столпа двоичной классификации: точность, прецизионность и отзывчивость
Классификация - важный сектор машинного обучения. Он способен различать клиентов, которые сохранят лояльность компании, а кто нет (прогноз оттока), обнаруживать различия в характеристиках кошек и собак (классификация изображений), распознавать закономерности в данных (распознавание образов) и многие другие приложения.
В этой статье мы обнаружим, что простая задача классификации - двоичная классификация - имеет несколько метрик, с помощью которых нужно оценивать, и определение..
