Статьи по теме classification

Публикации по теме 'classification'

Метод опорных векторов: классификация

Добро пожаловать в следующую статью. В этой части мы обсудим дополнительные детали машины опорных векторов. Что вы думаете о двух картинках выше? Который правильный? Левый или правый? Что ж, не волнуйтесь. Ответ вы узнаете после прочтения этой статьи. Давайте начнем :) 0. Введение Предположим, вам дано два класса меток на графике, как показано ниже (рис. 2). Можете ли вы определить разделительную линию для классов ниже? Возможно, вы придумали что-то похожее на следующее..

Демистификация машин опорных векторов (SVM) в машинном обучении классификации: четкий обзор

Машины опорных векторов (SVM) — это мощный алгоритм машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Они особенно полезны в задачах классификации, целью которых является предсказание категориальной переменной. SVM работают путем поиска гиперплоскости, которая лучше всего разделяет данные на разные классы с максимально возможным запасом. Несмотря на свою эффективность, SVM могут пугать новичков из-за своей математической сложности...

Введение в машинное обучение

Одни из самых важных вопросов, которые мы в первую очередь задаем по любой теме: Что? Почему ? Как ?. Вы найдете множество платных курсов по машинному обучению. Здесь я создам полную серию блогов по машинному обучению после глубокого обучения и искусственного интеллекта. Итак, давайте начнем с основного вопроса любой темы. Что это ? “ Компьютер можно было бы назвать разумным, если бы он мог обмануть человека, заставив его поверить в то, что он человек “ — Алан Тьюринг..

Концепция машинного обучения : 10 классов

Алгоритмы классификации — это тип контролируемых алгоритмов машинного обучения, которые используются для прогнозирования класса или категории данного экземпляра данных на основе его характеристик. Эти алгоритмы широко используются в науке о данных и приложениях машинного обучения для различных задач, таких как фильтрация спама, анализ настроений, обнаружение мошенничества и классификация изображений. Цель алгоритма классификации состоит в том, чтобы изучить границу решения, которая..

Кадровые ресурсы Кадровая аналитика по истощению сотрудников

Разработка функций, избыточная выборка, прогнозирующее машинное обучение, контролируемое обучение, прогнозирование истощения Ключ к успеху в организации - это способность привлекать и удерживать лучшие таланты. Для отдела кадров (HR) жизненно важно определить факторы, удерживающие сотрудников, и факторы, побуждающие их уволиться. Организации могут сделать больше, чтобы предотвратить потерю хороших людей. Какие ключевые факторы приводят к выбытию сотрудников? Этот проект основан..

Классификатор среднего геометрического для набора данных IRIS

Наука о данных Алгоритм геометрического среднего для набора данных IRIS В этой статье мы рассмотрим алгоритм обучения среднему геометрическому для классификации набора данных цветов IRIS. Класс в данном случае - это вид, и это то, что нужно прогнозировать. Вот схема общих шагов: Перед тем, как попробовать алгоритм, выполните шаги предварительной обработки. Произведите случайный выбор набора данных, а затем разделите его на набор данных для обучения и тестирования. Вы..

Разберитесь —«Логистическая регрессия за 5 минут» 🐱‍🏍

Учитывая набор данных, в котором вам нужно классифицировать события или классы, такие как «прошел/не прошел», «истина/ложь», «выигрыш/проигрыш», «здоров/боль» и т. д., логистическая регрессия будет отличным выбором для использования. Логистическая регрессия — это статистическая модель, в которой для моделирования бинарной зависимой переменной использовалась логистическая функция или сигмовидная функция. Чтобы понять, когда использовать логистическую регрессию, давайте предположим, что..