Публикации по теме 'classification'
Приложение Prediction of Pokémon's Rarity and Prediction Flask-App -1-
В этом проекте я использовал все данные о покемонах из kaggle. Цель этого проекта - предсказать редкость покемонов (легендарные или обычные) с помощью функций (например, атака покемонов, защита, элемент, который у них есть). приложение для прогнозирования. Я объясню все, что я сделал, шаг за шагом. Вы можете посетить репозиторий проекта ( ЗДЕСЬ ). Методология проекта приведена ниже.
Добавление всех данных в SQL (Это только для моего проекта, не обязательно) ( Для набора данных )...
Предсказание будущего: руководство по выбору между классификацией и регрессией
Вы когда-нибудь хотели предсказать будущее?👀🧐 Благодаря возможностям машинного обучения можно делать обоснованные прогнозы о том, что произойдет. Независимо от того, пытаетесь ли вы прогнозировать бизнес-тенденции или диагностировать заболевания, способность прогнозировать результаты бесценна. Вот где на помощь приходят модели классификации и регрессии . Эти два метода являются кирпичиками прогнозного моделирования , позволяющими анализировать данные и делать точные прогнозы.
В этом..
Эли5 : K-NN
Давайте предположим, что вы человек без вкуса/выбора, поэтому каждый раз, когда вы хотите сделать выбор, вы просите k соседей с допустимыми вариантами сделать демократический выбор, и вы примете любой результат.
Алгоритмы контролируемого обучения
Просто краткое напоминание из предыдущей статьи — алгоритмы контролируемого обучения — это те, которые снабжены входными данными и помеченными выходными данными.
Проблемы, которые могут решить алгоритмы обучения с учителем, делятся на два основных типа:
1. Классификация
В задачах классификации есть данные, помеченные выходы которых находятся в дискретных группах/классах (категориальных).
Например, набор данных радужной оболочки. Это очень простой набор данных,..
Прогнозирование кредитного риска с помощью Google Cloud AutoML
В этом сеансе мы будем использовать Google Cloud Vertex AI для обучения и обслуживания модели машинного обучения для прогнозирования кредитного риска с помощью табличного набора данных.
В этой главе мы узнаем, как;
Загрузить набор данных в Vertex AI Обучите модель машинного обучения с помощью AutoML Оценка производительности модели Развертывание модели в конечной точке Получить прогнозы
Создать набор данных
Прежде всего, мы создадим набор данных на платформе Vertex AI...
Обнаружение убеждения с помощью spaCy
Введение
Техники убеждения позволяют упростить процесс аргументации, например, используя эмоции аудитории или используя логические ошибки для воздействия на нее. В этой статье мы создадим конвейер spaCy с SpanCategorizer для обнаружения и классификации интервалов, в которых в тексте используются методы убеждения.
Наши обучающие данные определяют 20 категорий. Спаны могут перекрываться, то есть слово может быть частью разных спанов.
Вот частичный пример:
Мы будем..
Повесть о двух макро-F1
После написания моей серии из двух частей Мульти-классовые метрики стали проще ( Часть I , Часть II ) я получил обнадеживающие и полезные отзывы от читателей, в том числе аплодисменты, исправление опечаток и т. Д. Итак, сначала , большое спасибо всем, кто откликнулся! В частности, одно электронное письмо пришло от любопытного читателя (пожелавшего остаться анонимным, поэтому я буду называть этого читателя Энигмой ) и инициировало расследование того, как вычисляется усредненный..
