Публикации по теме 'classification'
Основы машинного обучения: классификация ближайших соседей по K
Изучите классификацию KNN и постройте модель на простом наборе данных, чтобы визуализировать свои результаты!
В предыдущих рассказах я давал объяснение программы для реализации различных моделей регрессии . Также я описал реализацию модели Логистическая регрессия . В этой статье мы увидим алгоритм K-Nearest Neighbours или KNN Classification вместе с простым примером.
Обзор классификации KNN
K-Nearest Neighbours или KNN Classification - это простой и легкий в реализации алгоритм..
Можете ли вы определить классификатор?
Я обучил 10 разных классификаторов на одном и том же наборе данных, а затем начертил границы их решений. Ваша цель — определить, какой классификатор сгенерировал какую границу решения.
Набор данных состоит из следующих 200 двумерных точек, принадлежащих к одному из двух классов (красный класс и синий класс):
Прогноз праздничного пакета
Компания Trips & Travel.Com хочет создать жизнеспособную бизнес-модель для расширения клиентской базы. Одним из способов расширения клиентской базы является внедрение нового предложения пакетов. На данный момент компания предлагает 5 типов пакетов — «Базовый», «Стандарт», «Делюкс», «Супер Делюкс», «Кинг». Глядя на данные прошлого года, мы заметили, что пакеты приобрели 18% клиентов. Однако затраты на маркетинг были довольно высокими, поскольку с клиентами связывались случайным образом, не..
Прогнозирование трудоустройства технической школы в Амазонасе, Бразилия.
Следующее исследование было проведено для наблюдения за статусом занятости учащихся техникумов, обучающихся в столице и внутренних районах, посредством анкетирования, проведенного в январе 2022 года. Из-за пандемии экономическая ситуация и, как следствие, занятость в штате и в стране в целом ухудшились, поэтому необходимо провести исследование положения студентов старших курсов технических курсов. Это учебное заведение предлагает технические курсы в области окружающей среды и здоровья,..
Машинное обучение 101: логистическая регрессия
Изучите логистическую регрессию за 5 минут с помощью Python
Машинное обучение 101
"Линейная регрессия"
2. Логистическая регрессия
и многое другое.
В предыдущем посте мы начали серию машинного обучения с линейной регрессии. Теперь пришло время изучить логистическую регрессию с ее основами.
В этом посте я объясню, как работает логистическая регрессия и как ее построить на Python.
Если вы не знакомы с линейной регрессией, я также объяснил линейную регрессию на..
Контролируемое машинное обучение — Все дело в предположениях!!!
Почему бы не вызвать или угадать, а не вывести или вывести?
Однажды я подумал, почему бы нам не сформулировать Угадать/вывести уравнения движения? вместо Вывести/вывести уравнения движения? такой вопрос заставил меня понять то, что выведено логически , может быть получено и выведено, а то, что основано на предположении или вероятности, может быть угадано или индуцировано.
Соединение точек с контролируемым обучением
К счастью, это вернуло меня во времена, когда я впервые узнал..
Прогнозирование дефолта по кредиту — Практические советы для успешного исполнения
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Прогнозирование дефолта по кредиту — практические советы для успешного исполнения
Улучшите существующие базовые показатели прогнозирования с помощью расширенного машинного обучения.
Согласно данным по кредитным картам и персональным кредитам ТрансЮнион , ожидается, что просроченные платежи вырастут до уровня, невиданного с 2010 года в Соединенных Штатах.
TransUnion прогнозирует, что серьезные просроченные платежи по кредитным картам вырастут до 2,6% в конце 2023..
Новые материалы
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..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..