Добро пожаловать на ступеньку контролируемого обучения. Сначала мы обсудим небольшой сценарий, который ляжет в основу будущего обсуждения. Далее мы обсудим математику апостериорной вероятности, также известной как теорема Байеса. Это основная часть наивного байесовского классификатора. Наконец, мы исследуем библиотеку sklearn для python и напишем небольшой код на наивном байесовском классификаторе на Python для проблемы, которую мы обсуждаем в начале. Эта глава разделена на две..

В прошлом я изучал и тренировал различные модели машинного обучения и глубокого обучения. И реализация и механизм каждого алгоритма, который я изучил, становится сложнее и сложнее предыдущего. Поэтому, когда я начал делать свой проект по обработке естественного языка, я был готов поставить шестеренку на 5 и использовать самые сложные модели, которые я знаю, и получить максимальную точность, и жизнь будет прекрасна! Я не только оказался неправ, но и усвоил самый ценный урок: в конце..

Показатели эффективности для точности и отзыва в мультиклассовой классификации могут немного - или очень - сбивать с толку, поэтому в этом посте я объясню, как используются точность и отзыв и как они рассчитываются. На самом деле все очень просто! Но сначала давайте начнем с краткого обзора точности и отзывчивости бинарной классификации. (Есть еще Часть II: оценка F1 , но я рекомендую вам начать с части I). В бинарной классификации у нас обычно есть два класса, часто называемые..

Тема: Классификация текста с несколькими метками Члены команды: Хакан АКЮРЕК , Сефа ЮРТСЭВЕН На этой неделе мы приступили к разработке моделей с несколькими ярлыками. Мы используем библиотеку skmultilearn , чтобы опробовать различные модели, чтобы лучше оценить нашу модель NN. В то же время мы также строим модель NN с несколькими метками. На данный момент у нас нет реальных результатов с библиотекой, но мы обнаружили, что библиотечные классификаторы, которые мы..

Проблема с набором данных Glass. Поэтому я подумал о том, чтобы взять случайный набор данных и применить несколько моделей, чтобы классифицировать наши данные. Просто хотел сделать это для практики и немного рук. Я взял набор данных из Kaggle, но, по сути, это набор данных на основе репозитория UCI. Ссылка на набор данных приведена ниже: Классификация стекла Можете ли вы правильно определить тип стекла? www.kaggle.com Таким..

Эта статья представляет собой исчерпывающий обзор тематического моделирования и связанных с ним методов. Это первая часть статьи, в которой будут рассмотрены только NMF, LSA и PLSA. LDA и lda2vec будут рассмотрены в следующей части здесь . В задачах понимания естественного языка (NLU) существует иерархия линз, через которые мы можем извлекать значение - от слов до предложений, от абзацев до документов. На уровне документа одним из наиболее полезных способов понимания текста..