Публикации по теме 'classification-algorithms'


Демистификация векторного квантования обучения: пошаговое руководство по реализации кода из…
В сфере машинного обучения и распознавания образов существует мощный, но часто упускаемый из виду алгоритм, известный как векторное квантование обучения (LVQ). Этот алгоритм находится на стыке кластеризации и классификации, предлагая уникальный подход к решению задач многоклассовой классификации. В этой статье мы отправимся в путешествие, чтобы прояснить внутреннюю работу LVQ. К концу этого руководства вы не только получите четкое представление о том, как работает LVQ, но и получите..
Руководство по проекту Python: освоение алгоритмов классификации ML
Алгоритмы классификации машинного обучения играют важную роль в решении различных реальных задач. Это руководство предоставит вам всестороннее представление об алгоритмах классификации и о том, как их реализовать с помощью Python. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным программистом на Python, это руководство предоставит четкие объяснения и пошаговые инструкции, которые помогут вам понять и эффективно реализовать алгоритмы классификации. СОДЕРЖАНИЕ ∘..
Классификация дерева решений по набору данных о диабете с использованием пакета Python Scikit-learn
Привет, народ ! Я Ананья Саркар, и это мой первый блог о машинном обучении. Этот блог будет посвящен изучению того, как использовать машинное обучение, чтобы помочь нам предсказать диабет с помощью классификатора дерева решений со скриншотами как входного кода, так и выходных данных. Давайте начнем! Обзор Мы построим дерево решений для прогнозирования диабета для субъектов в наборе данных индейцев пима на основе переменных-предикторов, таких как возраст, артериальное давление и bmi...
Классификатор повышения градиента
Gradient Boosting — это один из методов Boosting Ensemble, который в последнее время часто используется как в задачах регрессии, так и в задачах классификации. Как следует из заголовка, мы собираемся понять Gradient Boosting в классификации. Но сначала давайте кратко познакомимся с тем, что такое ансамблевые методы. Методы ансамбля Методы ансамбля используются в машинном обучении для создания более качественной и оптимизированной модели, и это можно сделать, изучая другие модели. Метод..
Может ли ребенок превзойти самые мощные компьютеры? Введение в алгоритмы классификации.
Может ли ребенок превзойти самые мощные компьютеры? Введение в алгоритмы классификации. Примечание . Это введение и первая часть серии статей об «алгоритмах классификации». В следующих статьях мы рассмотрим различные методы как с качественной, так и с количественной точки зрения. Мы гарантируем, что по окончании серии вы хорошо разберетесь в этом сложном вопросе. Введение в «алгоритмы классификации» В наше время компьютеры стали неотъемлемой частью нашей жизни. Каждый день..
Как обрабатывать наборы данных дисбаланса для вариантов использования классификации
Краткое руководство по работе с несбалансированными наборами данных в задачах классификации Введение Машинное обучение меняет различные отрасли благодаря вариантам использования, основанным на классификации, регрессии, рекомендательных системах, компьютерном зрении и т. д., и сейчас организации пытаются внедрить машинное обучение в свои обычные рабочие процессы. Когда мы рассматриваем любой реальный вариант использования классификации, связанный с банковским делом или страхованием,..
Классификация с использованием наивного байесовского метода Гаусса с нуля
Gaussian Naive Bayes — это расширение алгоритма классификации Naive Bayes, специально используемое для задач, связанных с непрерывными числовыми данными. В этом блоге обсуждается реализация мультиклассовой классификации с использованием гауссовского наивного байесовского метода с помощью подхода векторизации. Мы начнем с основ теоремы Байеса , распределения Гаусса и наивного Байеса . Во втором разделе мы реализуем гауссовский наивный байесовский алгоритм с использованием Python с..