Публикации по теме 'supervised-learning'
Системы распознавания изображений с обучением с учителем
Новые технологии открывают двери новых возможностей в медицине, одна из которых - возможность интерпретировать медицинские изображения с помощью компьютерных систем.
В настоящее время мы находимся на пороге того, чтобы компьютеры выполняли работу, ранее доступную только опытным специалистам .
Диагностика изображений основана в основном на симптомах, которые видны на изображениях, которые мы получаем, например, во время Рентген, КТ (компьютерная томография) или ПЭТ..
K Ближайшие соседи
В предыдущей статье я объяснил алгоритм логистической регрессии , который, несмотря на свое название, является алгоритмом классификации, наиболее часто используемым в случаях, когда есть два выходных класса.
K ближайших соседей также является классификатором , и, как следует из названия, этот алгоритм назначает класс точке данных на основе класса, назначенного ближайшим соседям этой точки данных . K — положительное целое число, которое сообщает алгоритму, сколько ближайших соседей..
Что такое алгоритмы машинного обучения и их различные типы
Алгоритмы машинного обучения — это программы (математические и логические), которые приспосабливаются к более высокой производительности по мере того, как они подвергаются большему количеству данных. «Обучающая» часть машинного обучения означает, что эти программы меняют то, как они обрабатывают данные с течением времени, во многом так же, как люди меняют то, как они обрабатывают данные, обучаясь.
Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое..
Искусственные нейронные сети — Многослойный персептрон, примененный к классификации набора данных Iris
Искусственные нейронные сети — многоуровневый персептрон, примененный к классификации набора данных Iris
Искусственные нейронные сети (ИНС) или коннекционистские системы — это вычислительные системы, вдохновленные биологическими нейронными сетями, составляющими мозг животных, но не идентичные им.
ИНС основана на наборе связанных единиц или узлов, называемых искусственными нейронами, которые грубо моделируют нейроны в биологическом мозге. Каждое соединение, как и синапсы в..
Машина опорных векторов SVM (серия ML для начинающих) Часть - 1 (Теоретическая часть)
Все, что вам нужно знать о SVM. От теории к математике и программированию, оставив его простым, но эффективным
Соавтором этой статьи является Muhammad Hamza
Мы собираемся затронуть следующие темы:
1- Обзор
2- Введение
3- Как работает SVM
4- Опорные векторы и маржа
5- Линейный и нелинейный SVM
6- Жесткая и мягкая маржа в SVM
7- Ввод / вывод SVM
8- Гиперпараметры SVM
9- Преимущества SVM
10- Проблемы в SVM
11- Недостатки SVM
12- Заключение
Обзор
Если вы..
Типы контролируемых алгоритмов
Типы контролируемых алгоритмов
Пример алгоритмов контролируемого обучения:
Линейная регрессия. Ближайший сосед. Гауссовский наивный байесовский метод. Деревья решений. Машина опорных векторов. Случайный лес.
Линейная регрессия.
В статистике линейная регрессия — это линейный подход к моделированию связи между скалярным откликом и одной или несколькими независимыми переменными. Случай одной объясняющей переменной называется простой линейной регрессией . Для более..
Обычное руководство по контролируемому обучению с помощью scikit-learn - Kernel Rridge regression (23)
Обычное руководство по контролируемому обучению с помощью scikit-learn - регрессия гребня ядра (23)
Это двадцать третья часть из 92 частей традиционного руководства по контролируемому обучению с помощью scikit-learn, написанного с целью научиться реализовывать алгоритмы для продуктивного использования и быть в состоянии объяснить алгоритмическую логику, лежащую в основе этого. Ссылки на все части вы найдете в первой статье .
Начнем с двух терминологий
Kernal
Предполагая,..
