Публикации по теме 'classification'


Как я создал классификатор для определения потенциальной популярности песни.
Инструмент, помогающий музыкантам добиться успеха. Вступление С моей точки зрения, я видел, как многие музыканты, будь то группа или отдельное лицо, не достигли желаемого статуса в обществе с точки зрения популярности, в то время как немногие доминируют в музыкальной индустрии. Поэтому мои усилия заключались в разработке системы, в которой каждая музыка Энтузиасты, заинтересованные в демонстрации своего уникального таланта через песню (песни), получают возможность оценить..
Контролируемая классификация земного покрова с использованием Google Earth Engine и JavaScript
Google Earth Engine (GEE) — это мощная облачная платформа для геопространственного анализа планетарного масштаба. Он сочетает в себе многопетабайтный каталог спутниковых изображений и наборов геопространственных данных с мощными возможностями анализа. Процесс контролируемой классификации в дистанционном зондировании включает в себя обучение классификатора распознаванию закономерностей в данных, которые соответствуют известным интересующим классам (например, лес, вода, город). Этот..
Полное руководство по деревьям решений
Понимание, реализация и оценка для классификации и регрессии Введение Деревья решений — это мощный и универсальный алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Их легко понять, интерпретировать и визуализировать, что делает их популярным выбором для специалистов по данным и бизнес-аналитиков. В этой статье мы обсудим основы деревьев решений, в том числе то, как они работают, как реализовать их в Python, а также их плюсы..
Линейный дискриминантный анализ с различными представлениями
В целом существует два подхода к проблеме классификации: Дискриминативный подход : оценить параметры класса решений, т. е. оценить P(Y | X) напрямую. Генеративный подход : смоделируйте распределение входных данных, характерное для класса, т. е. постройте модель P(X | Y) или P(X, Y). Связь между дискриминационным и генеративным подходами: по правилу Байя. Генеративные подходы делают некоторые допущения о структуре вашей модели, но Дискриминационные подходы делают меньше..
Обнаружение пульсаров, настройка гиперпараметров и визуализация
Откройте для себя возможности Yellowbrick и расширьте возможности! Пульсары - это сильно намагниченные вращающиеся нейтронные звезды, испускающие пучки электромагнитного излучения из своих магнитных полюсов. Пульсары - один из кандидатов на роль источника космических лучей сверхвысокой энергии. Они важны, поскольку помогают изучать экстремальные состояния материи, искать экзопланеты, измерять космические расстояния и находить гравитационные волны. Мы проведем классификацию..
Использование классификатора машины опорных векторов (SVM) в Python для прогнозирования сердечных заболеваний с помощью Framingham…
В этом исследовании мы изучим набор данных Framingham и попытаемся предсказать классификацию болезни TenYearCHD с различными особенностями, а затем мы предскажем, как работает наша модель на основе различных факторов. Сначала мы прочитаем данные, используя функцию Python read.csv(), а затем посмотрим на их структуру, используя функцию .info(), и посмотрим на сводку, используя функцию описать(), и посмотрим на первые несколько строк, используя функцию head(), как показано ниже. ниже:-..
Проверка настроения твита с помощью машинного обучения
Проверка настроения твита с помощью машинного обучения Давайте посмотрим несколько твитов и классифицируем их как положительные или отрицательные. Когда мы слышим слово Twitter, что оно вызывает у нас в ушах? Что ж, для некоторых это источник информации, где люди мгновенно получают новости, для некоторых это место, где можно высказать свое мнение. а для некоторых это просто приложение на телефоне. С появлением смартфонов в последнее десятилетие Twitter постепенно превратился из..