مثال کاربردی طبقه بندی داده ها با پایتون
به طور کلی به مساله هایی که در داده های آن یک ستون کلاس وجود داشته باشد طبقه بندی می گویند. این ستون توسط شخصی که داده را آنالیز می کند مشخص می شود به همین دلیل در داده کاوی …
به طور کلی به مساله هایی که در داده های آن یک ستون کلاس وجود داشته باشد طبقه بندی می گویند. این ستون توسط شخصی که داده را آنالیز می کند مشخص می شود به همین دلیل در داده کاوی …
استفاده از سیستم های توصیه گر هر روز در حال افزایش است .دراین مقاله قصد داریم یک سیستم توصیه گر ساده بر روی مجموعه داده سایت MovieLens طراحی کنیم.
مدل RFM یک روش محبوب و کارا برای تجزیه و تحلیل مشتریان است. در این روش از ۳ معیار اخرین خرید مشتری، تعداد دفعات خرید و مبلغ خرید استفاده می شود. با استفاده از این معیار ها مدل RFM طراحی می شود. با روش های مصور سازی داده اطلاعات بدست آمده از مدل نمایش داده می شود.
انگیزه: برای درک بهتر از Deep Learning ، تصمیم گرفتم ساخت شبکه عصبی را از ابتدا و بدون کتابخانه یادگیری عمیق مانند TensorFlow انجام دهم. به اعتقاد من درک عملکرد یک شبکه عصبی بسیار با اهمیت است. شبکه عصبی چیست؟ …
آموزش ساخت شبکه عصبی از ابتدا در پایتون بدون tensorflow ادامه مطلب »
در این پست ما در مورد چگونگی ساختن مدلهای یادگیری ماشین برای پیش بینی مقادیر مفقود شده در داده ها پرداختیم. در ابتدا ما یک مدل رگرسیون خطی آموزش داده شده بر روی ویژگی “امتیاز” برای پیش بینی قیمت نوشیدنی ساختیم. سپس ما یک مدل جنگلی تصادفی راکه بر روی ویژگی “امتیاز” و متغیرهای کیفی آموزش دادیم تا قیمت نوشیدنی را پیش بینی کنیم. ما دیدیم که مدل جنگلهای تصادفی به طور قابل توجهی از مدل مبتنی بر رگرسیون خطی بهتر است.
یکی از الگوریتم های طبقه بندی داده ها الگوریتم SVM یا ماشین برداز پشتیبان است. در این مطلب با این الگپریتم اشنا می شویم و با یک مثال عملی آن را پیاده سازی می کنیم.
بهینه سازی الگوریتم های یادگیری ماشین بهینه سازی (Optimization) فرآیندی برای جستجوی پارامترهایی است که توابع ما را به حداقل یا حداکثر می رساند. وقتی مدل یادگیری ماشین را آموزش می دهیم ، معمولاً از بهینه سازی غیرمستقیم استفاده می …
چگونه با استفاده از بهینه سازها ، شبکه عصبی را سریعتر آموزش دهیم؟ ادامه مطلب »
در سال های اخیر هوش مصنوعی شاهد رشد چشمگیری بوده است. محققان و علاقه مندان روی جنبه های مختلفی از این زمینه کار می کنند. یکی از از این جنبه ها بینایی ماشین (Computer Vision) است. هدف ما این این …
راهنمای جامع آموزش شبکه های عصبی کانولوشن – روش ELI5 ادامه مطلب »
کاهش ابعاد یکی از مباحث زمینه ای پرکاربرد در حوزه علم داده است.
در این مقاله قصد داریم به صورت کاربدی مساله کاهش ابعاد یا (PCA) را بررسی کنیم
در یادگیری ماشین نمونه گیری Undersampling و نمونه گیری Oversampling دو روش هستند که با در برخورد با داده های نامتوازن به کار می روند.می توانید از کلاس اکثریت کم نمونه گیری کنید یا روی کلاس اقلیت را بیش نمونه گیری انجام دهید یا از ترکیب هر دو روش استفاده کنید