Публикации по теме 'classification-models'
Введение в логистическую регрессию
Логистическая регрессия — популярный алгоритм классификации, используемый в машинном обучении. Это простой, но мощный алгоритм, который широко используется в различных приложениях, таких как кредитный скоринг, обнаружение мошенничества и медицинская диагностика. В этой статье мы обсудим, что такое логистическая регрессия, как она работает, ее преимущества и ограничения, а также приведем пример ее реализации на Python.
Как работает логистическая регрессия?
Модель логистической..
Прогнозирование количества доноров крови
Использование моделей классификации для прогнозов
Здоровая кровь является настоящим достоянием центров переливания крови. Одной из наиболее важных целей центров переливания крови является получение здоровой крови, которую собирают у добровольных доноров крови, которые могут сдавать здоровую кровь.
Есть несколько причин, по которым люди сдают кровь, и эти причины различаются у разных людей. Некоторые из этих причин включают в себя:
Пожертвование в случае чрезвычайных ситуаций..
Прогнозирование оттока клиентов в телекоммуникационной компании: подход к классификации машинного обучения.
1. Введение
Отток клиентов — серьезная проблема, с которой сталкиваются компании, особенно в сфере услуг, таких как телекоммуникации. Понимание и анализ уровня оттока клиентов имеет решающее значение, поскольку позволяет понять поведение клиентов, выявить факторы, способствующие оттоку, и реализовать эффективные стратегии удержания. Этот проект направлен на то, чтобы помочь телекоммуникационной компании понять свои данные и прогнозировать отток клиентов. Компания предоставила доступ..
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..
Лучшие практики моделей классификации для прогнозирования типа кредита
В этом пошаговом руководстве я объяснил лучшие практики моделей машинного обучения, которые предсказывают тип кредита (кредитоспособный или не кредитоспособный).
Я выполню следующие шаги, чтобы решить вышеуказанную проблему.
Какие решения необходимо принять?
Как специалиста по обработке и анализу данных вас спросили, должен ли менеджер предсказать, являются ли кандидаты на кредит кредитоспособными или некредитоспособными, и одобрить их, если они кредитоспособны.
Какие данные..
Я уязвим для сепсиса, точка зрения аналитика данных.
Введение
Сепсис является критическим состоянием здоровья, которое ставит под угрозу иммунную систему, вызывая сбои в работе жизненно важных органов в организме. Поражение жизненно важных органов может возникнуть в результате резкого падения артериального давления (септический шок), тяжесть которого приводит к летальному исходу. Большинство людей выздоравливают от легкого сепсиса, но смертность от септического шока составляет около 30-40%. Ранняя диагностика сепсиса увеличивает шансы..
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..