Публикации по теме 'classification'


ИЗУЧЕНИЕ АЛГОРИТМОВ КЛАССИФИКАЦИИ: K-БЛИЖАЙШИХ СОСЕДЕЙ И ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ
ПРЕАМБУЛА Исследования показали, что ежедневно создается более 300 миллионов данных. Источники этих больших данных разнообразны, поэтому для их понимания требуются надежные методы машинного обучения, которые могут учитывать это разнообразие и эффективно оптимизировать процесс получения значимых выводов. В этом сообщении блога я рассмотрю один из этих надежных методов; классификация. Я кратко объясню некоторые ключевые концепции алгоритмов классификации в машинном обучении и, в..
Сравнение контролируемого и неконтролируемого обучения: какое из них соответствует вашим данным?
Добро пожаловать, друзья-исследователи цифрового мира, в увлекательное путешествие в мир машинного обучения! В этом блоге мы начнем сравнительное исследование двух мощных методов обучения: обучения с учителем и обучения без учителя. Приготовьтесь раскрыть суть этих алгоритмов, понять их различные типы и раскрыть вместе со мной их практическое применение. Давайте погрузимся и раскроем скрытые жемчужины машинного обучения! *стараюсь изо всех сил казаться умным и остроумным* Что..
Логистическая регрессия
Вы, должно быть, поняли из изображения, что это метод, предназначенный для задач бинарной классификации. Причина, по которой она ограничивается бинарной классификацией, заключается в том, что мы используем вероятность, чтобы определить вероятность того, что что-то произойдет. Мы проверяем вероятность определенного результата и классифицируем наш прогноз на основе того, как результат сравнивается с пороговой вероятностью, которую мы устанавливаем. Для тех, кто интересуется человеческим..
Все о классификации опорных векторов — выше и выше
Все о классификации опорных векторов — выше и выше Всестороннее чтение по классификации опорных векторов Машинное обучение открывает множество возможностей, когда речь идет о выявлении и решении конкретных проблем в вашей области. Попытка освоить машинное обучение может быть сложной и трудной для понимания. Большинство новичков начинают с изучения регрессии из-за ее простоты и легкости, но это не решает нашу цель! Можно сделать намного больше, чем просто регрессия, когда дело..
Классификация рефератов с использованием регуляризованных моделей: covid-19 или sars-2003?
Введение Классификация документов по определенному списку категорий может дать ценную информацию и, возможно, сделать документы более управляемыми. Классификация документов — одна из областей применения машинного обучения. Обработка естественного языка (NLP) и методы машинного обучения могут использоваться для автоматизации классификации документов, таких как электронные письма (категории ветчины/спама), статьи, книги, ответы на вопросы опроса, настроения, обзоры продуктов..
Классификация токсичных комментариев с использованием различных алгоритмов машинного обучения
Введение Большая часть онлайн-комментариев, присутствующих в общедоступных доменах, обычно носит конструктивный характер, однако значительная их часть носит токсичный характер. Это сопряжено с огромными опасностями, поскольку онлайн-тексты с высокой степенью токсичности могут вызывать личные нападки, онлайн-домогательства и запугивание. Это спровоцировало исследовательское сообщество в последние несколько лет, поэтому было предпринято несколько попыток определить эффективную модель для..
Машина опорных векторов: коды MATLAB, R и Python - все, что вам нужно сделать, это просто подготовить набор данных ...
Я выпускаю коды MATLAB, R и Python для машины опорных векторов (SVM). Они очень удобны в использовании. Вы готовите набор данных и просто запускаете код! Затем можно получить SVM и результаты прогнозирования для новых образцов. Очень просто и легко! Вы можете купить каждый код по указанным ниже URL. MATLAB Https://gum.co/XdZSo Загрузите дополнительный zip-файл (он бесплатный) по указанному ниже URL-адресу, чтобы запустить код SVM. http: //univprofblog.html.xdomain .jp /..