Публикации по теме 'knn-algorithm'
Повышение точности логистической регрессии с помощью классификаторов ML, шаг за шагом.
Недавно нашел много полезного в публикации Medium Построение логистической регрессии в Python, шаг за шагом Сьюзан Ли. https://towardsdatascience.com/building-a-logistic-regression-in-python-step-by-step-becd4d56c9c8
Предварительный анализ обучающего набора данных должен включать
1) Анализ исследования данных с помощью графиков кросс-таблиц
2) SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) передискретизация
3) Алгоритм преобразования нечисловых данных в числовые с рекурсивным..
Модель машинного обучения с алгоритмом k-ближайших соседей (kNN)
В этой статье мы разработаем модель машинного обучения с контролируемым обучением с использованием алгоритма k-ближайших соседей (kNN) в Python.
Алгоритм kNN
Алгоритм kNN — это алгоритм обучения с учителем, который можно использовать для решения задач как классификации, так и регрессии.
По алгоритму kNN вычисляются расстояния каждого из наблюдений определенного класса до значений наблюдений, класс которых неизвестен, и выбираются k наблюдений с наименьшим расстоянием. Расстояние до..
Молниеносные классификаторы KNN с Annoy: максимальная скорость и эффективность работы с большими наборами данных
Помните, с помощью Annoy теперь вы можете создавать классификаторы KNN, которые раньше считались трудоемкими, всего за несколько секунд!
Раздражение было представлено Spotify . Annoy расшифровывается как "Приблизительные ближайшие соседи, о да" и был разработан командой исследований и разработок Spotify. Он был специально разработан для эффективной обработки приблизительного поиска ближайших соседей, что делает его идеальным для таких задач, как рекомендательные системы,..
Распознавание изображений в Laravel (без использования третьей стороны)
Распознавание изображений в Laravel без использования сторонней библиотеки или API может быть довольно сложной задачей, поскольку для этого требуются знания в области компьютерного зрения и машинного обучения. Однако можно реализовать базовое распознавание изображений с помощью некоторых встроенных функций и библиотек PHP.
В этой статье мы обсудим основные этапы создания системы распознавания изображений в Laravel. Ну, я бы попытался охватить это за 3 основных шага...
Линейная регрессия, логистическая регрессия и K-ближайшие соседи (KNN)
Введение
Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться на данных. Модели машинного обучения используются для прогнозирования, классификации данных и выявления закономерностей в данных. Линейная регрессия, логистическая регрессия и K-ближайшие соседи (KNN) — это три распространенных алгоритма машинного обучения, которые используются в различных областях. В этой статье мы подробно обсудим..
K Ближайшие соседи с использованием Numpy
В этой статье мы собираемся создать собственный алгоритм KNN с нуля и применить его к 23 различным наборам данных с использованием библиотек Numpy и Pandas.
Алгоритм K ближайших соседей
K Nearest Neighbours — один из самых простых алгоритмов прогнозирования в категории контролируемого машинного обучения.
Алгоритм работает на основе двух критериев: —
Количество соседей для включения в кластер. Расстояние соседей от точки тестовых данных.
На изображении выше показано..
Постеризация изображений с использованием KMeans Clustering (сжатие цветов)
Посмотрите на два изображения Тони Старка ниже. Правая выглядит как постеризованная версия левой, верно? И что круто, этот эффект был достигнут с помощью Machine Learning: алгоритма кластеризации scikit-learn.
Недавно я возился с KMeans Clustering и нашел очень классный способ постеризации (своего рода) любого изображения. Я покажу вам, что я имею в виду и как в этой статье.
Я использовал алгоритм кластеризации KMeans для кластеризации пикселей цветового канала RGB с..
