Привет! Добро пожаловать в этот пост, где мы говорим об популярном алгоритме машинного обучения: Классификатор KNN …. Tagged с помощью Python, MachineLearning, Classification, алгоритмов.
Метка: classifier
Недавно я выпустил модуль Python, iCtrainer, который позволяет пользователям обучать классификатор изображений … Tagged с Python, Machinelearning, Keras.
В этой серии я покажу, как создать приложение для анализа настроений и выполнить анализ на любой хэхте … Помечено Python, машинное обучение.
В котором я прохожу через процесс построения и развертывания текстового классификатора, который пытается определить, может ли твит из @dril или нет. Теги с Tensorflow, MachineLearning, Python, JavaScript.
Поддержка векторных машин (SVM) является одним из самых популярных машин обучения классами … Теги с обучением машины, кодирование начинающих, Python, SVM.
[Учебник Python] Срок сроки подходов? Случайные леса – это быстрый и грязный метод, чтобы повысить точность вашего прогнозирования в последнюю минуту …
Построение классификатора случайного леса (мультикласса) на Python с использованием SkLearn.
Это пошаговое руководство по базовому проекту машинного обучения, ориентированное на людей, обладающих некоторыми знаниями в области программирования, но не имеющих большого опыта работы с машинным обучением.
Одна из самых удивительных вещей о библиотеке Scikit-Scikit-Scikit-Scikit – это то, что имеет 4-ти шаг моделирования моделирования, который позволяет легкокомировать классификатор машинного обучения. Хотя этот учебник использует классификатор, называемый логистической регрессией, процесс кодирования в этом руководстве применяется к другим классификаторам в Sklearn (дерево решений, к-ближайшие соседи и т. Д.). В этом руководстве мы используем логистическую регрессию для прогнозирования цифровых меток на основе изображений. Изображение выше показывает кучу тренировочных цифр (наблюдения) от набора данных Mnist, членство категории которого известна (этикетки 0-9). После тренировки модели с логистикой регрессией ее можно использовать для прогнозирования этикетки изображения (этикетки 0-9), учитывая изображение.
В статистике линейная регрессия является линейным подходом для моделирования взаимосвязи между скалярной зависимой переменной Y и одной или несколькими объясняющими переменными (или независимыми переменными).