Публикации по теме 'classification'


Алгоритм K-NN
Алгоритм K-NN является одним из методов классификации. K-NN происходит от «k ближайших соседей», поскольку происхождение слова показывает, что этот метод соответствующим образом разделяет выборочные данные. На рисунке ниже показан алгоритм K-NN. Мы собираемся рассказать, как работает этот алгоритм и как ввод влияет на результат алгоритма K-NN. Как работает алгоритм K-NN Давайте посмотрим на эти примеры данных ниже. Есть три красных круга (RC), три зеленых квадрата (GS). В этом..
Прогнозирование будущего с помощью машинного обучения, часть IV
Байесовский классификатор с использованием нормального распределения Гаусса + реализация на Python В этой статье я расскажу о другом основном типе алгоритма обучения с учителем, а именно о классификации. В частности, я покажу, как я строю байесовский классификатор, используя нормальное распределение Гаусса, для оценки вероятности непрерывных переменных. Для этого используется классический набор данных Fisher’s Iris , содержащий измерения длины и ширины чашелистиков и лепестков 150..
Непрерывная классификация онлайн-видео с помощью TensorFlow, Inception и Raspberry Pi
Или с помощью сверточных нейронных сетей, чтобы определить, что показывают по телевизору. Об использовании глубокого обучения для классификации предварительно записанных видеоклипов написано много. Эти документы и проекты впечатляюще помечают, классифицируют и даже подписывают каждый клип, каждый из которых содержит отдельное действие или тему. Сегодня мы собираемся изучить способ непрерывной классификации видео по мере его снятия в онлайн-системе. Непрерывная классификация..
Классификация изображений кактусов с использованием сверточной нейронной сети (CNN) с точностью 98% +
Цель состоит в том, чтобы создать классификатор для классификации изображения как «кактус» или «не кактус». Понимание набора данных Эта классификационная проблема взята из одной из проблем Kaggle . Цель состоит в том, чтобы создать классификатор для классификации изображения как кактус или не кактус . Обучающая выборка включает 17500 изображений, а валидационная - 4000 изображений. Изображения со следами кактуса находятся в папке cactus и наоборот. Ниже приведены примеры..
Классификация классов персонажей в Dungeons & Dragons с помощью машинного обучения
Пару месяцев назад друг пригласил меня присоединиться к нему в онлайн-кампании Dungeons and Dragons. Несмотря на мою респектабельную репутацию ботаника, я на самом деле никогда не играл в DnD. Не то чтобы я был против, на самом деле, это звучало весело, и мне нравилось, что это поощряло сотрудничество и сообразительность. Возможно, это поможет избавиться от монотонности, в которую превратилась моя жизнь из-за написания диссертации в одиночном заключении с COVID-19. Я придумал..
Multi-Label Genre Predictor с интерактивной панелью управления
Multi-Label Genre Predictor с интерактивной панелью управления Интуитивно понятное объяснение того, как решить проблему классификации с несколькими метками, используя данные фильма ImdB. В этом блоге рассматривается весь процесс построения модели прогнозирования жанра, используя описания фильмов как единственную особенность. Этот пост структурирован следующим образом: мы начинаем с предоставления некоторой справочной информации о происхождении данных и показываем пример того, какая..
Оценка классификационных моделей
Обзор часто используемых инструментов и показателей Вступление Классификационные модели представляют собой одни из самых полезных и практичных алгоритмов в мире машинного обучения. От прогнозирования того, пойдет ли дождь до определения мошеннической активности по кредитным картам, эти типы моделей используют предоставленные им доступные данные для классификации их прогнозируемых результатов на две или более групп. За прошедшие годы появилось множество стратегий для решения проблем..