Публикации по теме 'classification'
Улучшите производительность вашей модели с помощью перекрестной проверки
Введение
Одна из самых интересных и сложных вещей в хакатонах по науке о данных — получить высокий балл как в общедоступных, так и в частных списках лидеров. Я внимательно следил за серией хакатонов по науке о данных и обнаружил интересную тенденцию. Эта тенденция основана на рейтингах участников в общедоступных и частных списках лидеров.
Одна вещь, которая выделялась, заключалась в том, что участники, которые занимают более высокие места в публичной таблице лидеров, теряют свою позицию..
Метод опорных векторов (SVM): руководство для начинающих
Машина опорных векторов (SVM) — это популярный алгоритм обучения с учителем, который используется для задач классификации и регрессии. Он основан на идее нахождения гиперплоскости в многомерном пространстве, максимально разделяющей разные классы.
В этой статье мы расскажем об основах SVM и о том, как его можно применять в реальных сценариях. Мы также рассмотрим некоторые общие аспекты реализации.
Что такое СВМ?
SVM — это линейная модель для задач классификации и регрессии. Он..
Прогнозирование сердечных заболеваний с помощью PySpark
Учебник по PySpark для двоичной классификации
Введение
В этом руководстве показано, как создавать и запускать модели бинарной классификации PySpark от начала до конца.
Используемый здесь набор данных — это набор данных Заболевания сердца из Репозитория машинного обучения UCI (Janosi et. al., 1988). Единственная инструкция/лицензионная информация об этом наборе данных — это указание авторов, если он используется в публикации. Это набор данных бинарной классификации. Мы будем..
Вселенная машинного обучения — Помощники: вероятности
Если вы хоть что-то знаете о машинном обучении, вы должны знать, что оно в значительной степени основано на вероятностях того, что происходит. Вероятность возвращения клиента в сфере электронной коммерции, вероятность заболеть раком в сфере здоровья или вероятность роста акций в финансовой сфере или любом другом секторе, если на то пошло. Вот насколько важна вероятность для машинного обучения. Все распределения данных основаны на вероятностях. Но чаще всего вероятность игнорируется,..
Использование состязательных атак на модель передачи Resnet18 в классификации наборов медицинских данных
В этом эксперименте, в котором мы использовали надежную, предварительно обученную нейронную сеть для классификации медицинских изображений, а именно УЗИ молочной железы, сканирования опухолей головного мозга и сканирования легких Covid-19, мы обнаружили, что при определенных условиях надежная предварительно обученная модель может превосходить неробастную предварительно обученную модель в различных аспектах.
Вступление:
Трансферное обучение — популярный подход, при котором модели,..
Алгоритмы классификации: введение
Алгоритмы классификации — это тип алгоритма машинного обучения, который используется для прогнозирования класса или категории данной точки данных. Они широко используются в различных областях, включая финансы, здравоохранение и маркетинг, для принятия решений и прогнозов на основе данных.
В этой статье мы рассмотрим основы алгоритмов классификации и принципы их работы. Мы также рассмотрим некоторые распространенные типы алгоритмов классификации и их приложения.
Что такое..
Предсказание тренда фондового рынка с помощью заголовков новостей — Часть 2 — найдите лучшую базовую модель
Эта статья является второй частью серии Предсказание тренда фондового рынка с помощью заголовков новостей . Другие статьи из этой серии вы найдете здесь: часть 1, часть 2, часть 4.
В предыдущей статье мы подготовили данные для моделирования. В этой статье мы рассмотрим комбинацию различных методов встраивания слов и моделей классификации, чтобы найти наиболее эффективную базовую модель. Если вы хотите воспроизвести этот проект, вы можете найти все блокноты Jupyter и файлы..
