Публикации по теме 'classification'
Как использовать модели прогнозирования классификации
Краткое руководство по моделям классификации в Python.
Алгоритм классификации — это тип алгоритма машинного обучения, который используется для прогнозирования класса или категории элемента или точки данных. Этот тип алгоритма используется в самых разных приложениях, включая фильтрацию спама, распознавание изображений и речи и медицинскую диагностику.
Чтобы понять, как работает алгоритм классификации, рассмотрим простой пример. Предположим, у нас есть набор данных электронных писем, и мы..
Путь к SVM: классификатор максимальной маржи и классификатор опорных векторов
Машина опорных векторов - это популярный алгоритм машинного обучения, используемый в задачах классификации, особенно из-за его адаптируемости к нелинейно разделяемым данным (благодаря так называемому трюку с ядром). Однако, прежде чем перейти к тому, что мы используем сегодня, было разработано несколько моделей с одинаковой базовой структурой. В этой статье я дам вам интуитивное представление о двух из них, прогрессивная реализация которых приводит к современной SVM.
Это классификатор..
Освоение порогов логистической регрессии
Оглавление
Что такое пороги? Избавление от оков статус-кво Вырваться на свободу — кривая ROC и поиски оптимального порога Точность и полнота — динамический дуэт F1 Score — поиск гармоничного баланса Заключение: порогология
Привет, энтузиасты данных, питонисты и знатоки машинного обучения! Сегодня мы углубимся в интригующую область порогов логистической регрессии! Пристегнитесь, и мы отправимся в веселое путешествие, чтобы найти то неуловимое сладкое место, где..
Распознавайте записанные числа на чистом Python (без какой-либо библиотеки ML)
Этот небольшой классификатор изображений демонстрирует, насколько легко создать функциональный классификатор изображений, используя только базовый Python и несколько простых в использовании и хорошо документированных библиотек. Я подготовил этот скрипт для своей учебной сессии по программированию на информатике I - Python в ноябре, чтобы показать своим ученикам, чего можно достичь с помощью базового программирования на Python! Весь код также доступен в моем репозитории на github .
Наша..
Новые материалы
Обучение модели Keras с большим набором данных (пакетное обучение)
Привет народ!! В этом блоге я собираюсь обсудить очень интересную особенность Keras. При обучении любой модели глубокого обучения обязательным условием для получения хорошего результата..
Раскрытие возможностей сверточных нейронных сетей: обучение аутентификации изображений
1.0 ВВЕДЕНИЕ
В области анализа цифровых изображений насущной необходимостью стала разработка надежных методов, позволяющих отличить подлинные изображения от поддельных. С появлением сложных..
Изучение основных библиотек Python для науки о данных
В эпоху больших данных и информационной перегрузки способность извлекать значимую информацию из огромных наборов данных стала важнейшим навыком. Именно здесь в игру вступает наука о данных...
Легко загружать в React элемент HTML в виде изображения
Много раз на наших сайтах нам нужно сделать кнопку доступной для пользователей, чтобы они могли загружать содержимое страницы. Иногда нам нужно загрузить таблицу, график или, в более общем..
Запуск кластера Stable Diffusion на GCP с обслуживанием tensorflow (часть 1)
Часть 1. Настройка инфраструктуры с помощью Terraform
В первой части этого руководства, состоящего из двух частей, мы научимся создавать кластер Kubernetes, который развертывает модель Stable..
Внедрение человечности в машинное обучение
Иногда мне хочется, чтобы прогресс в кодировании был хоть немного более полезным. Если использовать баскетбол — еще одно хобби всей моей жизни — для сравнения: когда я забиваю мяч, это гораздо..
Обнаружение выражений лица и поз с помощью машинного обучения
От обнаружения лица человека до доступа к устройствам или распознавания человека с помощью камер видеонаблюдения или прогнозирования стратегий в спорте путем определения ключевых точек поз или..