Публикации по теме 'classification'


Обзор модели контролируемого обучения SVM (поддержка векторных машин)
Теория Основная задача алгоритма - найти наиболее правильную линию или гиперплоскость, разделяющую данные на два класса. SVM - это алгоритм, который получает входные данные и возвращает такую ​​разделительную линию. Рассмотрим следующий пример. Предположим, у нас есть набор данных, и мы хотим классифицировать и отделить красные квадраты от синих кругов (например, положительные и отрицательные). Основная цель в этой задаче - найти «идеальную» линию, разделяющую два класса. Найдите..
Обучение науке о данных: день 13 - Случайный лес
В предыдущем рассказе мы узнали о дереве решений. Нам известно несколько преимуществ использования дерева решений. Он быстро обучается и предсказывает, чего нет в SVM или kNN. Его также легко понять и интерпретировать. Но что, если дерево решений не работает? Мы могли бы вывести дерево решений на другой уровень, изучив несколько деревьев одновременно. Итак, идея улучшить дерево решений состоит в том, чтобы обучить несколько деревьев с разными данными обучения. Итак, каждое дерево..
Классификация рака молочной железы с использованием алгоритма KNN
Я применил подход машинного обучения алгоритмов KNN, чтобы классифицировать опухолевые клетки как доброкачественные или злокачественные в базе данных рака молочной железы (Висконсин). K-классификация ближайших соседей Алгоритм KNN работает на предположении, что подобные вещи существуют в непосредственной близости или предполагаются, что подобные вещи находятся ближе друг к другу. Это простой в реализации алгоритм, который хорошо работает как для задач, основанных на регрессии, так и..
Проект классификации машинного обучения: определение годового дохода (Python)
Создал модель машинного обучения, чтобы точно предсказать, где доход человека больше или меньше 50 000, с помощью KNN, Nave Bayes, дерева решений, случайных лесов, логистической регрессии GLM. Я использовал пакеты panda, numpy, matplotlib, sklearn. Недавняя вспышка коронавируса привела к тому, что огромное количество людей подписались на стимулирующие чеки в размере 1200 долларов в Америке после потери работы. Одним из требований для получателей является их годовой доход менее 75 000..
Классификация против кластеризации
Я объяснил об искусственном интеллекте, алгоритмах искусственного интеллекта и регрессии против классификации в моих предыдущих сообщениях — Что такое ИИ? Я упоминал термин «ИИ в своих двух предыдущих постах — medium.com» Алгоритмы искусственного интеллекта Я рассказывал об искусственном интеллекте в своем предыдущем посте — medium.com Регрессия и..
Как выбрать правильный алгоритм машинного обучения
Самым сложным аспектом решения задачи машинного обучения является поиск наилучшего оценщика для работы. В этой статье мы обсудим основные методы, которые можно использовать для выбора правильного машинного алгоритма для конкретной работы. Мы также будем знакомиться с каждым алгоритмом. Выбор правильного алгоритма связан с постановкой задачи. Это может сэкономить и деньги, и время. Поэтому важно знать, с какой проблемой мы имеем дело. Различные оценщики подходят для разных задач и..
Глубокое обучение для классификации звука плача младенцев
(Обратитесь к сотрудничеству над проектами) В этом посте я расскажу об использовании глубокого обучения, чтобы классифицировать аудио по категориям. В качестве примера я попробую классифицировать звуки плача ребенка. Это было не только забавным упражнением по использованию CNN для классификации звука, но и практической полезностью при создании монитора, чтобы информировать родителей о том, что их ребенок плачет. Создание набора данных Первым шагом к созданию классификатора было..