ارائه یک مدل جدید یادگیری ماشین به منظور آموزش طبقهبندیکنندههای
دیجی لود در ادامه پایان نامه " ارائه یک مدل جدید یادگیری به منظور آموزش طبقهبندیکنندههای سریال " با فرمت Word (قابل ویرایش) در 100 صفحه را معرفی مینماید.
دیجی لود در ادامه پایان نامه " ارائه یک مدل جدید یادگیری به منظور آموزش طبقهبندیکنندههای سریال " با فرمت Word (قابل ویرایش) در 100 صفحه را معرفی مینماید.
طبقهبندی، یک فرایند برای قرار دادن دادهها یا اشیاء در دستههای معینی است که بر اساس ویژگیهای آنها تعیین میشود. در یادگیری ماشین، طبقهبندی یک روش از یادگیری نظارت شده است، جایی که ...
مدلها یاد میگیرند که الگوها و ارتباط میان ویژگیها و حالتهای عاطفی را تشخیص دهند. فرایند آموزش شامل بهینهسازی پارامترهای مدل برای بهحداقلرساندن خطاهای طبقهبندی (Classification) است.
در این حالت، نقاط تو پر و تو خالی را میتوان با تعداد زیادی طبقه بندی کننده خطی به درستی طبقه بندی کرد. H1 (آبی) و H2 (قرمز) آنها را به درستی طبقه بندی میکنند. H2 را «بهتر» در نظر میگیریم، به این ...
دسته بندی کننده یک مدل یادگیری ماشین است که برای تفکیک اشیا مختلف بر اساس ویژگیهای خاص استفاده میشود. دسته بندی کنندههای بیزی بر اساس قضیه بیز با فرض استقلال متغیرهای تصادفی عمل میکنند.
طبقه بندی (classification) یکی از زیر شاخه های اساسی یادگیری ماشین و داده کاوی است. و اساس آن دادههای جمعآوری شده از اعمال گذشته هستند. اعمالی که بر اساس دانش فرد خبره برچسب گذاری شدند. برای ...
دانلود و دریافت مقاله تنظیم همزمان مدل و پارامتر های طبقه بندی کننده های ماشین های بردار پشتیبان با استفاده از الگوریتم bgsa به منظور انتخاب پارامتر و ویژگ ...
مدلسازی پیش بینی کننده طبقه بندی. یکی از مسائل طبقه بندی در یادگیری ماشین، موردی است که در آن یکی از «برچسب» (Label) های کلاس برای نمونه خاصی از داده ورودی پیشبینی شدهاست. مسائل دستهبندی ...
هر طبقه بندی کننده برای یک مجموعه از نمونه های آموزشی که شامل مجموعه ای از صفات و برچسب کلاس های مربوطه اش است، مدلی ایجاد می کند. این مدل قادر به تعیین برچسب کلاس نمونه های جدید می باشد.
چکیده مقاله مدل فراگیر طبقه بندی بحران ها. وقوع بحرانهای مختلف و خسارات و صدمات ناشی از آنها زندگی انسان امروزی را به شدت تحت تاثیر قرار داده است، این مسئله ضرورت ایجاد آمادگی در مقابله با ...
مواد طبقهبندی شده تابعی (به انگلیسی: Functionally Graded Material) یا به اختصار FGM، در علم مواد به موادی جدید و پیشرفته با ساختاری ناهمگن گفته میشود. خواص مکانیکی این مواد بهطور پیوسته از یک سطح به سطح دیگر تغییر میکند و این ...
شما در این دوره، توانایی برشمردن انواع مختلف الگوریتم های طبقه بندی و پیاده سازی صحیح آن ها را در scikit-learn به دست خواهید آورد. ابتدا می آموزید که طبقه بندی به دنبال چه چیزی است و چگونه می توان طبقه بندی کننده ها را با ...
طبقهبندی اقلیمی استان گلستان تحت شرایط تغییر اقلیم با استفاده از برونداد مدلهای گردش عمومی جو 3/21/2014 12:00:00 am
در این آموزش یک طبقهبندی کننده بیز ساده گاوسی (Gaussian Naive Bayes) را از پایه ایجاد خواهیم کرد و با استفاده از آن، کلاس (طبقهبندی یا برچسب) نقاط داده که از قبل دیده نشدهاند را پیشبینی میکنیم.
بخشبندی مشتریان یکی از مهمترین بخشهای مدل بوم کسبوکار است و دانستن مزایا و معایب انواع دستهبندی مشتریان میتواند موفقیت هر کسبوکاری را تضمین کند. بیشتر بخوانید!
در این قسمت به بررسی توزیع برنولی و دستهبندی بیز خواهیم پرداخت. به شکلی این نوع از دستهبند بیز بیشترین کاربرد را در دستهبندی متنهای کوتاه داشته، به همین دلیل محبوبیت بیشتری نیز دارد.
تدوین شاخص ها و طبقه بندی کاربردی مدل های آموزش آتلیه ای طراحی معماری. نویسندگان: علیرضا رضوانی نسرین سلجوقی. منبع: معماری شناسی سال چهارم پاییز 1400 شماره 20. کلید واژه ها: آموزش معماری آتلیه روش ...
ماشین بردار پشتیبان یک الگوریتم دستهبندی بسیار قدرتمند است. وقتی از آن همراه با الگوریتم های جنگل تصادفی و دیگر ابزارهای یادگیری ماشین استفاده کنیم، این الگوریتم میتواند مدلی بسیار قابل ...
طبقه بندی جانداران یا تاکسونومی چیست؟ طبقهبندی (Systematic)، ردهبندی (Classification) و تاکسونومی یا آرایهشناسی (Taxonomy) سه واژهای هستند که معمولا مترادف یکدیگر به کار برده میشوند و در عمل تفاوت چندانی ندارند اما در انگلیسی و ...
پلاستیک به دلیل داشنن تنوع بسیار بالا در فراوردههای شیمیایی خود در بسیاری از صنایع مورد استفاده قرار میگیرد. در ادامه این مقاله در رابطه با طبقه بندی پلاستیک و خواص و مزایای هر یک از فراوردههای پلاستییکی به ...
طبقهبندی کننده حاشیه نرم (۱۹۹۵) رگرسیون بردار پشتیبان (۱۹۹۶) در صورتی که مایلید بیشتر راجع به تاریخچه بدانید، میتوانید به مقاله مرور همراه با جزییات از تاریخچه مراجعه کنید.
طبقهبندی دودویی(باینری) (به انگلیسی: Binary classification) در یادگیری ماشین، یک الگوریتم یادگیری نظارتشده است که به مشاهدات جدید را در یکی از دو گروه ممکن دستهبندی میکند. معمولاً این دو گروه را با اعداد 0 و 1 برای دو گروه ...
در طبقهبندی، یک مدل بر روی یک مجموعه داده برچسب دار با مقادیر خروجی شناخته شده آموزش داده میشود و هدف استفاده از این مدل برای پیشبینی دقیق مقدار خروجی دادههای ورودی جدید است.
این حالتهای مختلف عملکرد بیشتر با نام کلاسهای تقویت کننده شناخته میشوند. تقویت کنندههای توان صوتی با توجه به پیکربندی مدار و نحوه عملکرد، به ترتیب حروف الفبا طبقه بندی میشوند.
خاشعی, مهدی, بیجاری, مهدی, & مخاطب رفیعی, فریماه. (1401). پیش بینی نرخ ارز با بکارگیری مدل های ترکیبی پرسپترون های چندلایه (MLPs) و طبقه بندی کننده های عصبی احتمالی (PNNs). روشهای عددی در مهندسی, 32(1), 1-14.
طبقه بند بیزین براساس یک سری احتمالات کار میکند، هر داده ای که وارد سیستم می شود یک احتمال وقوعی به یکی از کلاس ها دارد. طبقه بند بیزین بر این اساس احتمال وقوع را تخمین میزند و با در نظر گرفتن ...
در طبقهبندی نامتعادل ترکیب دقت و recall مهم است: recall کم + دقت بالا: مدل نمیتواند کلاس را به خوبی تشخیص دهد اما در صورت انجام شدن بسیار قابل اعتماد است. recall زیاد + دقت کم: کلاس به خوبی تشخیص داده ...
ساخت مدل دسته بندی بیز ساده Naive Bayes آسان است و مخصوصاً برای مجموعه داده های بسیار بزرگ مفید است. همراه با سادگی، ثابت شده که این الگوریتم حتی از روشهای طبقهبندی بسیار پیچیده نیز پیشی میگیرد.
چکیده مقاله بررسی معتبرترین مدل های طبقه بندی مشاغل بر اساس میزان کارآیی و کاربرد آنها. طبقه بندی مشاغل یکی از پدیده های انقلاب صنعتی است و برای رفع مشکلات مربوط به حقوق و دستمزد استفاده از آن ...
در این دوره، شما با کتابخانه محبوب XGBoost، یک ابزار پیشرفته ML برای طبقه بندی و رگرسیون آشنا خواهید شد. در ادامه، زیربنای الگوریتم XGBoost، و درخت تصمیم گیری را بررسی خواهید کرد. سپس، نحوه تقویت کارها با بکارگیری دموهای Jupyter ...