Публикации по теме 'classification'


Угадай континент - наивный байесовский классификатор с помощью Scikit-Learn
Последние две недели я изучал и вел блог о теореме Байеса и наивных байесовских классификаторах . На этой неделе я проверил знания и построил классификатор, который пытается предсказать континент, на котором находится страна, на основе числовых данных из The Word Factbook. Наивные байесовские классификаторы работают, присваивая вероятность наблюдению с учетом априорной вероятности того, что это наблюдение произойдет. Сначала вы сегментируете данные по целевой переменной y ,..
Как вывести предварительно обученный классификатор изображений с помощью Watson AutoAI
Вывод с использованием предварительно обученных моделей Классификация Классификация изображений — это еще одна задача, относящаяся к науке о данных и машинному обучению, где мы назначаем каждому изображению один или несколько классов или категорий. Вывод Создайте проект на IBM Watson. Вы должны увидеть список своих проектов. Нажмите на один из проектов, чтобы начать. Нажмите «Добавить в проект», чтобы добавить услугу Выберите «Модель визуального распознавания» ...
Прогнозирование успеха кампании на Kickstarter с помощью классификационных моделей
Стремясь помочь участникам кампании повысить свои шансы на запуск успешной кампании! Kickstarter - потрясающая платформа, которая помогает предпринимателям запускать кампании и помогает воплощать творческие проекты в жизнь . Хотя каждый может транслировать свои творческие идеи на этом веб-сайте, не всем удается получить достаточно обещаний до крайнего срока кампании. Мой проект направлен на то, чтобы помочь участникам кампании сузить критерии, на которых нужно сосредоточиться,..
Титаник: любовь к аналитике данных
Титаник был одним из моих любимых фильмов всех времен. Я, должно быть, видел этот фильм не менее 10 раз с момента его появления на больших экранах в 1997 году. По сути, фильм - это история любви, в центре которой - два главных героя, которые находились на борту печально известного корабля в 1912 году. Семнадцатилетний аристократ. влюбляется в доброго, но бедного художника на роскошном злополучном корабле. Финал романтичный и грустный. Пока мы оплакивали недолгий роман Джека и Роуз,..
Алгоритмы машинного обучения 1.02: логистическая регрессия
Введение При использовании Линейной регрессии , если вы подумали: Боже, как я могу использовать это для классификации? , Вы читаете правильную статью. Логистическая регрессия заимствует концепцию линии наилучшего соответствия из линейной регрессии, чтобы разграничить классы по принципу OVR (one-vs-rest). Поскольку требуемый результат является прогнозом, в модели используется сигмоидальное преобразование, чтобы удерживать выходной сигнал в пределах [0,1]. Кроме того, функция потерь..
Классификация пород собак с помощью CNN
Введение В данной статье демонстрируется подход к решению ключевого проекта Udacity Data Science Nanodegree — «Классификация пород собак». Основными методами, включенными в построение алгоритма, являются: обнаружение лиц, CNN (сверточная нейронная сеть) и трансферное обучение. Оценка модели проводилась с использованием метрики точность . Целью данного исследования является создание модели, которая может принимать любое изображение, предоставленное пользователем, в качестве входных..
Построение моделей машинного обучения для классификации дорожных знаков
Обзор Мой проект направлен на создание высокоточной модели машинного обучения для определения типа дорожного знака на основе определенных входных переменных. Это важнейший проект для будущего автоматизации и беспилотных транспортных средств. Чтобы обеспечить высочайший уровень безопасности пешеходов и пассажиров на дорогах, автономным транспортным средствам требуются современные технологии, способные предсказывать дорожные знаки. Таким образом, мой проект по обнаружению дорожных..