Публикации по теме 'classification-algorithms'
Инста-фейк? Обнаружение поддельных аккаунтов в Instagram с помощью машинного обучения
Введение
Instagram, безусловно, является одной из самых популярных социальных сетей в мире. По данным Datareportal , к январю 2023 года его пользовательская база насчитывала 1,318 млрд человек по всему миру. Это означает, что около 21% всех людей старше 13 лет находятся на платформе.
С такой широкой аудиторией Instagram стал больше, чем просто платформа для обмена фотографиями. Люди используют его для маркетинга, для обмена своими политическими взглядами, в образовательных целях и для..
SVM: простым для понимания методом
Машины опорных векторов (SVM) — популярные и широко используемые алгоритмы классификации в машинном обучении. В этом посте мы интуитивно поймем, как работает SVM и где его использовать.
В основном в машинном обучении формулировки задач, которые мы получаем, могут быть проанализированы/решены с использованием 4 типов алгоритмов:
Классификация Регрессия Кластеризация Уменьшение размерности
Существуют и другие, более сложные типы проблем, которые можно решить с помощью..
Зачем использовать наивный байесовский метод?
ПУТЕВОДИТЕЛЬ НАИВНЫХ ЗАЛИВ
Зачем использовать наивный байесовский метод?
Раздел 4: Оценка компромиссов в модели
Ссылка Как улучшить наивный байесовский метод? Раздел 3. Настройка модели в Python , прежде чем продолжить…
A D V A N T A G E S
Вопрос 1. Является ли наивный байесовский классификатор простым или сложным для понимания?
Ответ: простой
Вопрос 2. Является ли наивный байесовский классификатор интерпретируемым классификатором или нет?
Ответ:..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..