สิ่งตีพิมพ์ในหัวข้อ 'classification'


การตรวจหาเนื้องอกในสมองโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์
การเรียนรู้เชิงลึก ปัญหา ปัจจุบันชาวอเมริกันกว่า 700,000 รายอาศัยอยู่กับเนื้องอกในสมอง และการศึกษาแสดงให้เห็นว่าผู้คนมากกว่า 84,000 รายจะได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นเนื้องอกในสมองระยะปฐมภูมิในปี 2564 [1] การวินิจฉัยเนื้องอกในสมองมักเริ่มต้นด้วยการสแกนด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI) จากนั้นนักประสาทวิทยาจะตรวจสอบผลลัพธ์เพื่อดูว่ามีเนื้องอกในสมองหรือไม่ การใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อตรวจหาเนื้องอกในสมองจากการสแกน MRI จะช่วยประหยัดเงินและที่สำคัญที่สุดคือประหยัดเวลา ไม่เพียงเท่านั้น..
k-Neighbors Classifier พร้อมพื้นฐาน GridSearchCV
โพสต์นี้ได้รับการออกแบบเพื่อให้มีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับตัวแยกประเภท k-Neighbors และนำไปใช้โดยใช้ python ไม่ได้มีเจตนาให้ครบถ้วนสมบูรณ์แต่อย่างใด k-Nearest Neighbors (kNN) เป็นอัลกอริทึมที่ใช้จัดประเภทจุดข้อมูลที่ไม่ได้จัดประเภทตามระยะห่างจากจุดที่ทราบ แม้ว่าส่วนใหญ่จะใช้เป็นตัวแยกประเภท แต่ก็สามารถใช้เพื่อแก้ปัญหาการถดถอยได้เช่นกัน ตัวอย่างต่อไปนี้จะถูกใช้ในโพสต์นี้: ในตัวอย่างพื้นฐานข้างต้น แบบจำลองของเรากำลังพยายามคาดเดาว่ายานพาหนะเป็น SUV หรือรถเก๋งโดยอาศัยปัจจัยเพียง 2..
คะแนน F1 คืออะไร?
คะแนน F1 เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพของแบบจำลองในงานการจัดหมวดหมู่ คำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิกของความแม่นยำและการเรียกคืนแบบจำลอง คะแนน F1 มักใช้เป็นวิธีหนึ่งในการปรับสมดุลความแม่นยำและการเรียกคืนแบบจำลอง เนื่องจากให้น้ำหนักเท่ากันกับทั้งสองหน่วยเมตริก ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณมีแบบจำลองที่พยายามระบุสุนัขในกลุ่มสัตว์ หากแบบจำลองมีความแม่นยำ 80% และ...
การจัดหมวดหมู่ข้อความโดยใช้การฝังคำและการเรียนรู้เชิงลึกใน python— การจัดหมวดหมู่ทวีตจาก...
วัตถุประสงค์ของบทความนี้คือการช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจวิธีใช้ประโยชน์จากการฝังคำและการเรียนรู้เชิงลึกเมื่อสร้างตัวแยกประเภทข้อความ นอกจากนี้ ส่วนต่างๆ ของการสร้างแบบจำลองข้อความที่มักถูกมองข้าม เช่น การฝังคำคืออะไร เลเยอร์การฝังคืออะไร หรืออินพุตสำหรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร จะกล่าวถึงที่นี่ ในที่สุด การแสดงแนวคิดทั้งหมดจะถูกนำไปปฏิบัติในชุดข้อมูลที่เผยแพร่จาก Twitter ว่าทวีตเกี่ยวข้องกับภัยพิบัติทางธรรมชาติหรือไม่ เทคโนโลยีหลักที่ใช้ในบทความนี้คือ Python และ Keras API..
การวิเคราะห์และการจำแนกชุดข้อมูลเห็ดในหลาม
การวิเคราะห์และการจำแนกชุดข้อมูลเห็ดในหลาม การแนะนำ การจำแนกเห็ดเป็นปัญหาของแมชชีนเลิร์นนิงระดับเริ่มต้น และมีวัตถุประสงค์เพื่อจำแนกอย่างถูกต้องว่าเห็ดนั้นกินได้หรือมีพิษหรือไม่ ตามข้อกำหนดเฉพาะ เช่น รูปร่างหมวก สีหมวก สีเหงือก ฯลฯ โดยใช้ตัวแยกประเภทที่แตกต่างกัน ในโครงการนี้ ฉันได้ใช้ตัวแยกประเภทต่อไปนี้เพื่อทำการทำนาย:- การถดถอยโลจิสติก การถดถอยโลจิสติก KNN เอสวีเอ็ม, ไร้เดียงสา เบย์ส ต้นไม้การตัดสินใจ ตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่ม หากคุณต้องการดูสมุดบันทึกต้นฉบับใน Kaggle..
การเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ Python: การวิเคราะห์ความสำเร็จของมือใหม่ NBA
“ … ถ้าฉันต้องนั่งตรงนั้นและเผชิญหน้ากับตัวเองแล้วบอกตัวเองว่า ‘คุณล้มเหลว’ ฉันคิดว่ามันแย่กว่านั้น เกือบจะแย่ยิ่งกว่าความตาย” - โคบี้ บีน ไบรอันท์ ฉันอยู่บนรถไฟตอนที่รู้เรื่องอุบัติเหตุเฮลิคอปเตอร์ตกที่น่าสลดใจซึ่งคร่าชีวิตผู้โดยสารทั้ง 9 คน ฉันจำได้ว่าพลาดการหยุดและจ้องมองโทรศัพท์เมื่อเรื่องราวทั้งหมดหลั่งไหลเข้ามา ดูเหมือนไม่ใช่เรื่องจริงในตอนแรก การเป็นแฟนของ Toronto Raptors หมายความว่าคุณมีความสัมพันธ์ที่น่าสนใจกับ Kobe Bryant ติดอยู่ในความธรรมดาในช่วงกลางทศวรรษ 2000..

คำถามในหัวข้อ 'classification'

การใช้ WEKA เพื่อรับลักษณนามที่มีความไวคงที่
ฉันใช้ WEKA เพื่อจัดประเภทชุดข้อมูลบางชุด ในผลลัพธ์ ฉันได้ Se=49% และ Sp=99% เมื่อสังเกต ROC จะเห็นว่าสำหรับ Se=95%, Sp=88% คำถามของฉันคือมีวิธีใดในการปรับพารามิเตอร์ตัวแยกประเภท (ถ้ามี) เพื่อให้ตัวแยกประเภทของฉันถูกตั้งค่าให้มี Se=95% และ Sp=88%...
84 มุมมอง
machine-learning classification signal-processing weka
schedule 30.11.2023
เทคนิคการจัดประเภทข้อความสำหรับสถานการณ์นี้
ฉันยังใหม่กับอัลกอริธึม Machine Learning มากและมีคำถามสั้นๆ เกี่ยวกับการจำแนกชุดข้อมูล ขณะนี้มีข้อมูลการฝึกอบรมที่ประกอบด้วยสองคอลัมน์ข้อความและตัวระบุ ข้อความ - ข้อความทั่วไปที่ดึงมาจากบันทึกที่มีการประทับเวลาและตัวระบุข้อความบางส่วน -...
78 มุมมอง
machine-learning cluster-analysis classification data-mining
schedule 03.12.2023
ส่งข้อมูลอายุที่ขาดหายไปในการจำแนกประเภท [ซ้ำกัน]
ฉันมีฟีเจอร์อายุที่มีข้อมูลที่ขาดหายไป ฉันจะจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไปนี้ได้อย่างไร ฉันไม่ต้องการค่าเฉลี่ยของอายุ ใครสามารถช่วยฉันในเรื่องนี้ได้บ้าง Age 22.0 38.0 26.0 35.0 35.0 NaN 45 67
26 มุมมอง
python-3.x pandas missing-data classification
schedule 09.01.2024
ฉันจะประมวลผลข้อความภาษาเปอร์เซียโดยใช้ Rapid Miner ได้อย่างไร
ฉันกำลังทำโครงการจำแนกประเภทเปอร์เซีย ข้อความเปอร์เซียมีความคล้ายคลึงกับข้อความภาษาอาหรับมาก เมื่อฉันใช้ Tokenize มันจะไม่แสดงคำใดๆ ในหน้ารายการคำศัพท์ และในหน้าชุดตัวอย่าง รูปภาพด้านล่างจะแสดง: ฉันต้องจัดประเภทข้อความเปอร์เซียเป็นบางหมวดหมู่...
109 มุมมอง
classification text-classification text-processing rapidminer
schedule 28.10.2023