Tutoriel par Examples: classification



Imaginez qu'un système souhaite détecter des pommes et des oranges dans un panier de fruits. Le système peut prélever un fruit, en extraire certaines propriétés (par exemple le poids de ce fruit). Supposons que le système ait un enseignant! cela enseigne au système quels objets sont des pommes...
Construisez un rapport de texte montrant les principales métriques de classification, y compris la précision et le rappel , le score f1 (la moyenne harmonique de précision et le rappel) et le support (le nombre d'observations de cette classe dans l'ensemble d'apprentissage). Exemple de...
Dans cet exemple, un modèle apprend à classer les fruits en fonction de certaines caractéristiques, en utilisant les étiquettes pour la formation. Poids Couleur Étiquette 0.5 vert Pomme 0,6 violet prune 3 vert pastèque 0,1 rouge Cerise 0.5 rouge Pomme Ici, le modèle prend comme p...
Dans SQL Server, il existe deux catégories de déclencheurs: les déclencheurs DDL et les déclencheurs DML. Les déclencheurs DDL sont déclenchés en réponse aux événements DDL (Data Definition Language). Ces événements correspondent principalement aux instructions Transact-SQL qui commencent par les ...
Caffe possède une couche d’entrée intégrée adaptée aux tâches de classification des images (c.-à-d. Une seule étiquette entière par image d’entrée). Cette couche d'entrée "Data" est construite sur une structure de données lmdb ou leveldb . Pour utiliser "Data" couche "D...
La classification dans Machine Learning est le problème qui identifie à quel ensemble de catégories appartient une nouvelle observation. La classification entre dans la catégorie de l' Supervised Machine Learning . Tout algorithme qui implémente la classification est appelé classificateur Les...
Considérez que vous voulez prédire la réponse correcte pour le problème populaire XOR. Vous savez ce qu'est XOR (par exemple [x0 x1] => y). par exemple [0 0] => 0, [0 1] => [1] et ... #Load Sickit learn data from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #X is feature vectors, ...
#include <ctype.h> #include <stdio.h> typedef struct { size_t space; size_t alnum; size_t punct; } chartypes; chartypes classify(FILE *f) { chartypes types = { 0, 0, 0 }; int ch; while ((ch = fgetc(f)) != EOF) { types.space += !!isspace(ch); types.al...
#include <ctype.h> #include <stddef.h> typedef struct { size_t space; size_t alnum; size_t punct; } chartypes; chartypes classify(const char *s) { chartypes types = { 0, 0, 0 }; const char *p; for (p= s; p != '\0'; p++) { types.space += !!isspace((unsigned ...
1. Arbres de décision mis en sac L'ensachage donne de meilleurs résultats avec des algorithmes à forte variance. Un exemple populaire est celui des arbres de décision, souvent construits sans élagage. Dans l'exemple ci-dessous, consultez un exemple d'utilisation de BaggingClassifier a...
Créer des instances d'entraînement à partir du fichier .arff private static Instances getDataFromFile(String path) throws Exception{ DataSource source = new DataSource(path); Instances data = source.getDataSet(); if (data.classIndex() == -1){ data.setClassIndex(d...
###### Used for both Classification and Regression examples library(randomForest) library(car) ## For the Soils data data(Soils) ###################################################### ## RF Classification Example set.seed(656) ## for ...
Dans LR Classifier, les probabilités décrivant les résultats possibles d'un seul essai sont modélisées en utilisant une fonction logistique. Il est implémenté dans la bibliothèque linear_model from sklearn.linear_model import LogisticRegression L'implémentation de sklearn LR peut s'ad...
Pour cet exemple, supposons que les entrées ont une dimensionnalité de (frames, channels, rows, columns) et que les sorties ont une dimension (classes) . from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.models import Model from keras.layers import Dense, Input from keras.layers.pooling impo...
J'utilise eclipse ici, et vous devez ajouter ci-dessous la dépendance à votre pom.xml 1.) POM.XML <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 ht...

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