Публикации по теме 'classification'
Прекратите использовать One-vs-One или One-vs-Rest для задач классификации нескольких классов
Основное руководство по корректирующему коду вывода (ECOC)
Алгоритмы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, машины опорных векторов и т. д., могут классифицировать наборы данных двоичных классов, но когда дело доходит до обработки данных классификации нескольких классов, они терпят неудачу. Задачи классификации с несколькими классами имеют метки целевого класса с более чем двумя кардинальностями. Для задач классификации с несколькими классами или классификации с..
Наивный байесовский классификатор
Алгоритм наивного Байеса объясняется на простых примерах.
Содержание:
Введение
1. Теорема Байеса
2. Наивный байесовский классификатор
3. Простая задача бинарной классификации
3.1 Вычисление априорной вероятности
3.2 Вычисление условной вероятности класса
3.3 Прогнозирование апостериорной вероятности
3.4 Обработка объектов с непрерывными данными
3.5 Обработка неполных наборов данных
4. Наивный байесовский подход с использованием Scikit Learn..
Создание конвейера машинного обучения для классификации английских акцентов
Пошаговое руководство по созданию модели классификации машинного обучения на основе аудио для наиболее распространенных английских акцентов и воплощению ее в жизнь с помощью Hugging Face.
В нашем все более взаимосвязанном мире общение не знает границ. Поскольку различные сообщества взаимодействуют через границы и культуры, понимание акцентов стало неотъемлемой частью эффективного общения. Точная система классификации английского акцента способна устранить лингвистические пробелы,..
Классификация электрогитар с использованием CNN (глубокое обучение)
Введение -
Ссылка GitHub на код проекта: https://github.com/Debadri3/cnn-electric-guitar-classification
Электрогитара была одним из самых любимых инструментов с тех пор, как ее широко популяризировали такие музыканты, как Hendrix, Van Halen и другие.
Точно так же два гиганта по производству гитар, а именно Fender и Gibson, выпустили несколько вариантов электрогитары с модификациями на протяжении многих лет. Этот проект представляет собой проблему классификации нескольких..
Прогнозирование цен на подержанные автомобили с использованием машинного обучения
Покупка или продажа подержанных автомобилей может быть сложным процессом, особенно когда речь идет об определении лучшей рыночной цены. Многие люди не знают о рыночных тенденциях и нуждаются в надежном и очень сложном подходе, чтобы предоставить им оценочные цены на основе существующих рыночных данных.
Наша цель — спрогнозировать подходящую цену, на которую клиенты могут рассчитывать при покупке или продаже подержанного автомобиля, основываясь на таких деталях, как модель автомобиля и..
Классификация земного покрова
Код Python для классификации спутниковых изображений по различным классам земного покрова.
Добро пожаловать в еще одно руководство из моей продолжающейся серии , в которой я создаю модели машинного обучения на основе случайных наборов данных из репозитория машинного обучения UCI.
В этом руководстве рассказывается, как анализировать краудсорсинговые данные из OpenStreetMap (OSM) для определения класса земного покрова; лес, трава, вода и т. д. Вы можете загрузить набор данных..
Урок 14 — Машинное обучение: k-ближайшие соседи (k-NN) Интуиция
Алгоритм k-ближайших соседей (k-NN) — это простой, но мощный метод контролируемого машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. Основная интуиция, стоящая за k-NN, заключается в том, что похожие точки данных, вероятно, принадлежат к одному и тому же классу или имеют схожие выходные значения.
Алгоритм k-NN работает следующим образом:
Определите количество рассматриваемых соседей, обозначенное «k». Для заданной точки входных данных рассчитайте расстояние между..
