ارتباط با ما
با ما تماس بگیرید
0086-21-58386256
0086-21-58386256
دسته‌بندی بیز ساده (Naive Bayes Classification) یکی از ساده‌ترین و محبوب‌ترین الگوریتمها در داده‌کاوی (data mining) یا یادگیری ماشین (machine learning) است.
طبقه‌بندی یک نوع دسته‌بندی یا تقسیم در سیستمی است که اشیا را در گروه‌ها یا انواع مختلف سازماندهی می‌کند. می‌توانید با چهار نوع از دسته‌بندی برای انواع طبقه بندی در یادگیری ماشین کارکنید.
آموزش طبقه بندی در یادگیری ماشین با پایتون . در این درس از مجموعه آموزش برنامه نویسی سایت سورس باران، به آموزش طبقه بندی در یادگیری ماشین با پایتون خواهیم پرداخت.. پیشنهاد ویژه : آموزش طراحی وب سایت با پایتون
«جنگل تصادفی» (Random Forest)، یک الگوریتم یادگیری ماشین با قابلیت استفاده آسان است که اغلب اوقات نتایج بسیار خوبی را حتی بدون تنظیم فراپارامترهای آن، فراهم می‌کند. این الگوریتم به دلیل سادگی و قابلیت استفاده، هم برای «دسته ...
SVMها – ماشین‌های بردار پشتیبان. بر اساس ویکی‌پدیا SVMها همچنین می‌توانند برای دو چیز استفاده شوند، طبقه‌بندی و رگرسیون. SVM برای طبقه‌بندی استفاده می‌شود. SVR یا(Support Vector Regression) برای رگرسیون.
ماشین بردار پشتیبان (svm) ماشین بردار پشتیبان(support vector machine) توسط آقای ولادیمر وپنیک(Vapnik ) در سال 1995 با عنوان support vector networks برای طبقه بندی داده های دو کلاسه خطی مطرح شد. که بعدا توسط Vapnik برای مسائل غیرخطی و چندکلاسه توسعه ...
۱۱ » ابر صفحه (Hyper Plane) در داده‌کاوی و طبقه‌بندی چیست؟ ۱۲ » پرسپترون (Perceptron) در طبقه‌بندی داده‌ها و داده‌کاوی; ۱۳ » طبقه بند ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine) یا به اختصار SVM
در درس شانزدهم آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون می خواهیم یاد بگیریم که طبقه بندی چیست و با انواع الگوریتم های آن در ماشین لرنینگ آشنا شویم.
ماشین بردار پشتیبان ( svm ) یکی از محبوب ترین الگوریتم ها برای کلاسه بندی در الگوریتم های یادگیری ماشین است. پیشینه ریاضی آن ها در مرزبندی برای تمایز هندسی بین دو کلاس ، بسیار حائز اهمیت است.
بنابراین ، پس از تکمیل طبقه بندی تجزیه و تحلیل رگرسیون من برای یادگیری ماشین در دوره r ، شما به راحتی از جریان های مختلف داده و بسته های علم داده برای کار با داده های واقعی در r. استفاده خواهید کرد.
یادگیری ماشین شامل گروهی از الگوریتم‌های محاسباتی است که می‌توانند با یادگیری از داده‌های موجود (مجموعه آموزشی)، تشخیص، طبقه‌بندی و پیش‌بینی الگو را روی داده‌ها انجام دهند.
آشنایی با طبقه بندی classification و الگوریتم های طبقه بندی روش های یادگیری. همانگونه که در بخش مربوط به روش های یادگیری در شناسایی الگو گفته شد، انسان ها دانش خود را از راه های گوناگونی می آموزند.گاهی یک راهنما یا یک معلم ...
ماشین بردار پشتیبان(svm) یکی از معروفترین الگوریتمها در مسائل طبقه بندی هست که به خاطر کارایی مناسب در ابعاد بالا و همچین داشتن مسئله بهینه سازی محدب، مورد استقبال خیلی از محققین قرار گرفته است.
مدل های طبقه بندی. از انواع مدل های یادگیری ماشین طبقه‌بندی برای پیش‌بینی مقادیر گسسته از متغیرهای مستقل استفاده می‌کنیم. در اینجا متغیر وابسته همیشه یک «کلاس» یا «دسته» است.
در فصل اول دوره جامع شناسایی الگو و یادگیری ماشین ، تئوری و پیاده سازی طبقه بند بیزین به صورت مرحله به مرحله آموزش داده شده است و سپس در پروژه های عملی جهت دسته بندی داده ها استفاده شده است. به دوستانی که میخواهند به صورت ...
یکی از روش‌های معمول در یادگیری ماشین، تکنیک رگرسیون یا برازش خط است که به طور گسترده در «علم داده» (Data Science) به کار گرفته می‌شود. ... «طبقه‌بندی» ... در زبان برنامه‌نویسی R برای محاسبه واریانس ...
کتاب یادگیری ماشین و یادگیری عمیق با زبان‌های پایتون و R; معیار کاپا (Kappa) برای ارزیابی طبقه‌بندی‌های چندکلاسه; معیار صحت (Precision)، پوشش (Recall) و معیار F; ماتریس اغتشاش (Confusion Matrix) و معیار دقت (Accuracy)
ماشین بردار پشتیبان یا SVM. الگوریتم SVM یا ماشین بردار پشتیبان (Support vector machine) یکی از الگوریتم ها در حوزه دسته بندی داده ها است که در این مقاله سعی داریم توضیحات و جزئیات کامل این الگوریتم دسته بندی را توضیح دهیم.
ماشین بردار پشتیبان برای اولین بار در سال 1995 توسط Vapnik برای مسائل طبقه بندی ارائه شد. به خاطر عملکرد خیلی خوبی که SVM دارد از این روش استقبال خیلی خوبی شد. بعدها این مدل برای مسائل رگرسیون با نام رگرسیون بردار پشتیبان (Support ...
دسته بندی متن و ابرمتن (Text and hypertext categorization): ماشین‌های بردار پشتیبان امکان دسته بندی متن و ابر متن را برای هر دو مدل استقرایی و استدلالی فراهم می کنند. در این روش از داده‌های آموزشی برای طبقه ...
آموزش طبقه بندی داده های آیریس با درخت تصمیم C5 در R. در این بخش فیلم آموزشی طبقه بندی داده های آیریس (Iris) با الگوریتم درخت تصمیم C5 در R را به زبان انگلیسی آماده کرده ایم که در مدت ۴۵ دقیقه تهیه شده است.
در این درس به آشنایی هر چه بیشتر با مبانی و کاربردهای مختلف طبقه‌بندی در صنایع و مسئله های مختلف خواهیم پرداخت. همچنین به آشنایی هر چه بیشتر با الگوریتم های طبقه‌بندی توجه خواهیم کرد و مزایا ...
در تراش فقط دو محور برای ایجاد حرکت و ماشین کاری کافی است و چون اسپیندل بصورت افقی قرار دارد محور z نیز افقی است. همچنین حروف a و b و z نیز برای حرکت زاویه ای به ترتیب حول محورهای x و y و z بکار می ...
درس 9: تولید داده‌های تست برای یادگیری ماشین; درس 10: پیش پردازش داده ها در پایتون ... درس 51: ساخت طبقه‌بندی‌کننده جنگل تصادفی با کتابخانه Scikit-Learn;
«ماشین بردار پشتیبان» ( SVM |Supprt Vector Machine): ماشین بردار پشتیبان الگوریتم قدرتمندی است که برای مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی به کار می‌رود. در مسائل طبقه‌بندی این الگوریتم به دنبال ایجاد «ابرصفحه ...
در درس سی و هفتم از آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون به بحث در مورد نظریه پشت دسته‌بندی‌کننده‌های بیز ساده (Naive Bayes Classifiers) و پیاده سازی آن‌ها در سایت دیتایاد می پردازیم.
ماشین بردار پشتیبان (svm) یکی از الگوریتم های یادگیری ماشین قدرتمند است که برای طبقه‌بندی خطی یا غیرخطی، رگرسیون و حتی تشخیص ناهنجاری‌ها استفاده می‌شود.svm ها می‌توانند برای انواع وظایفی مانند طبقه‌بندی متن، طبقه ...
مقدار c جریمه‌ای است که برای طبقه‌بندی‌های اشتباه اعمال می‌شود، به این معنی که هرچه مقدار c بزرگتر باشد، بردارهای پشتیبانی کمتری را طبقه‌بندی کننده در نظر می‌گیرد و حاشیه باریک‌تر است.
ماشین های بردار پشتیبانی (svm) الگوریتم های یادگیری ماشین نظارت شده قدرتمند و در عین حال قابل انعطاف هستند که هم برای طبقه بندی و هم برای رگرسیون استفاده می شوند.
تحلیل طبقه‌بندی چیست؟ برای درک بهتر این مبحث در ادامه یک مثال ارائه شده است. فرض می‌شود جمعیتی با ترکیب ۵۰٪ زن و ۵۰ ٪ مرد وجود دارد و مسئله آن است که با وضع مجموعه قواعدی یک دسته‌بندی روی نمونه‌های این جمعیت بر اساس ...
در دوره‌ی الگوریتم‌های طبقه‌بندی (classification algorithms) با برخی از الگوریتم‌های اصلی در طبقه‌بندی داده‌ها آشنا شدیم. مفهمیدیم که این الگوریتمها با یکدیگر تفاوت دارند و به احتمالاً این نکته را متوجه شده‌اید که هر کدام از ...
طبقه بندی در داده کاوی. طبقه بندی در داده کاوی Classification : یکی از دانش هایی که در عصر حاضر بسیار مورد استقبال قرار گرفته داده کاوی است. به طور کلی به معنای کاوش در داده ها است که به اشکال مختلف برای به دست آوردن الگوها و ...
الگوریتم‌های یادگیری ماشین به 4 نوع طبقه‌بندی می‌شوند: ... برای طبقه‌بندی یک شیء جدید بر اساس ویژگی‌های آن، هر درخت به طور جداگانه طبقه‌بندی می‌شود و سپس هر درخت برای آن کلاس "رأی" می‌دهد ...
یادگیری نظارت شده انواع مختلفی همچون «رگرسیون» (Regression) و طبقه‌بندی دارد. هدفِ الگوریتم‌های یادگیری در مسائل طبقه‌بندی، رسیدن به تابعی است که با بررسی مجموعه‌ای از ویژگی‌ها، قادر به پیش‌بینی خروجی از نوع «گسسته ...
در راستای پاسخ به پرسش Classification چیست، چهار کاربرد اصلی برای طبقه‌بندی در یادگیری ماشین تعریف شده است: فیلم آموزش کاربردی شبکه های عصبی مصنوعی – طبقه بندی، پیش بینی و ترکیب با الگوریتم های ...
اگر با الگوریتم‌های طبقه‌بندی کار کرده باشید (و یا حداقل جایی خوانده باشید) متوجه می‌شوید که عبارتِ داده‌های آموزشی یا همان training sets در کتاب‌ها و مقالات، بسیار تکرار می‌شود. در این نوشته می‌خواهیم ببینیم منظور از ...
