Публикации по теме 'classification'
Дерево решений - волшебная палочка специалистов по данным для решения дилеммы Гамлета
Дерево решений - волшебная палочка специалистов по данным для решения дилеммы Гамлета
Деревья решений относятся к семейству алгоритмов машинного обучения с учителем и считаются панацеей от всех проблем науки о данных. Специалист по анализу данных часто замечал такие остроумные замечания, как: «Если постановка задачи ставит вас перед дилеммой Гамлета, и вы не можете придумать какой-либо алгоритм (независимо от ситуации), используйте дерево решений!».
Чаще всего, будь то в..
Как создать график AUC ROC для мультиклассовой модели
Поприветствуйте библиотеку под названием Yellowbrick
Что такое график AUC ROC?
График AUC ROC (площадь под кривой рабочих характеристик приемника) можно использовать для визуализации характеристик модели между чувствительностью и специфичностью. Чувствительность относится к способности правильно идентифицировать записи, которые попадают в положительный класс. Специфика относится к способности правильно идентифицировать записи, которые попадают в отрицательный класс. Другими..
Глубокое обучение с CNN в классификации модной одежды
В этом посте я расскажу о классификации модной одежды. Используемый нами набор данных содержит 60 000 изображений в градациях серого размером 28 x 28. Этот набор данных получен от Keras, и они разбиты на 10 категорий. У нас также есть дополнительные 10 000 изображений в качестве тестового набора. Подробнее о наборе данных можно узнать здесь .
Поскольку нам нужно классифицировать типы тканей по одной из 10 категорий, у нас остается многоклассовая классификация. С помощью главы 5 в..
Машинное обучение №1 - контролируемое обучение, EDA, перекрестная проверка
Этот пост - первая из серии статей по машинному обучению, которую я написал, чтобы поделиться / обобщить то, что я узнал. Я предполагаю, что вы знакомы с языком программирования Python и средой Jupyter-notebook. Вы можете установить библиотеки, которые мы будем использовать в проектах, набрав в терминале формат «pip install libraryname». Блокноты в моем репозитории GitHub пока только на турецком языке, но если вы последуете за блокнотом с этой статьей Medium, я думаю, у вас не возникнет..
«Привет, мир» в науке о данных и машинном обучении
«Привет, мир» в науке о данных и машинном обучении
Часто в информатике есть (привет, мир) отправная точка в новом языке программирования, технике или фреймворке. В Data Science и Machine Learning (в основном в Machine Learning) hello world - это классификация задач с использованием набора данных Iris (ссылка) .
В машинном обучении задача классификации состоит в обучении модели машинного обучения, способной распознавать различные шаблоны в наборах данных и правильно предсказывать..
Краткое руководство по случайным лесам
Когда я только начинал заниматься наукой о данных, я слышал об этих мифических моделях, называемых случайными лесами. Мне не терпелось узнать больше. Если это похоже на вас, читайте дальше.
Естественно, прежде чем говорить о лесу, мы должны поговорить о деревьях, то есть деревьях решений. Принятие решения (иногда называемое CART для деревьев классификации и регрессии) - это относительно простые для понимания модели контролируемого машинного обучения.
Вот простой пример дерева..
«Apple» или «Orange» — «Создание нашей первой модели машинного обучения»
После нескольких месяцев обучения и чтения я наконец написал свой первый код машинного обучения и очень рад поделиться им со всеми вами. Это очень маленький пример, но я чувствую, что добился чего-то после нескольких месяцев напряженной работы.
Эта модель машинного обучения является базовой структурой. Я создал классификатор, который различает, является ли данный ввод «яблоком» или «апельсином». Как видно из таблицы ниже.
Есть две основные функции, которые мы собираемся..
