طبقه‌بندی کننده بومی بیز (Naive Bayes Classifier) یک الگوریتم یادگیری ماشین است که بر اساس تئوری احتمالات بیزی برای کلاس‌بندی داده‌ها استفاده می‌شود. این الگوریتم به نظر می‌رسد که فرضیات ساده‌ای را در مورد مستقل بودن ویژگی ...

بیشتر

ساخت مدل دسته بندی بیز ساده Naive Bayes آسان است و مخصوصاً برای مجموعه داده ­های بسیار بزرگ مفید است. ... طبقه بندی کننده Naive Bayes و فیلتر کردن مشارکتی با هم یک سیستم پیشنهادی ایجاد می­کنند که با ...

بیشتر

یا مدل از پیش آموزش دیده می‌تواند برای مقداردهی اولیه یک مدل با معماری مشابه استفاده شود که سپس برای یادگیری یک کار طبقه‌بندی متفاوت تنظیم می‌شود. یادگیری تطبیقی آنلاین گروهی

بیشتر

روش های خلاصه سازی، تشخیص الگو (pattern recognition)، دسته بندی (classification)، خوشه بندی (clustering) و تحلیل لینک (link analysis) از انواع روش های داده کاوی هستند. دسته بندی کلاس بندی یا طبقه بندی (Classification) و خوشه بندی ...

بیشتر

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.

بیشتر

برای آموزش مدل طبقه‌بندی کننده موضوع خود، نیاز به آشنایی با تجزیه و تحلیل داده‌ها دارید، بنابراین می‌توانید دسته‌بندی‌های مربوطه را تعریف کنید. برای مثال، ممکن است در یک شرکت نرم‌افزاری ...

بیشتر

طبقه‌بندی‌کننده KNN (k-نزدیک‌ترین همسایه‌ها): ... خود کتابخانه عملیات جستجو را انجام می دهد و مدل اجرا کننده و امتیاز آن را برمی گرداند. که در آن هر مدل برای هر جایگشت یک فراپارامتر معین ساخته ...

بیشتر

تکنیک‌های تمایزی. تکنیک‌های طبقه‌بندی تمایزی (Discriminant Classification Techniques) از اولین انواع روش های دسته بندی هستند که منجر به مدل‌هایی می‌شوند که هر نمونه ناشناخته را بر اساس بردار اندازه‌گیری‌های مورد استفاده برای توصیف ...

بیشتر

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 ...

بیشتر

خط سیر آموزش. ما در اینجا می خواهیم به شما طریقه پیش بینی مدل های طبقه بندی کننده را به طور کلی نشان دهیم که نه تنها در تولید و ساخت محصول، بلکه در حوزه پزشکی هم کاربرد زیادی دارد.

بیشتر

طبقه بندی کننده بیز ساده : Naive Bayes یک الگوریتم طبقه بندی برای مشکلات طبقه بندی دوتایی و چند تایی است. درک آسان این تکنیک زمانی است که با استفاده از مقادیر ورودی باینری یا دسته ای توصیف می شود.

بیشتر

دسته‌ بند بیز ساده. اغلب به عنوان یک راهکار ساده برای دسته‌بندی و تعیین روشی برای تشخیص برچسب اشیاء یا نقاط از تکنیک دسته‌بند بیز استفاده می‌شود. برای به کارگیری دسته‌بند بیز ساده ...

بیشتر

الگوریتم جنگل تصادفی Random Forest ترکیبی از درختان تصمیم ­گیری است که می­تواند برای پیش­بینی و تجزیه و تحلیل رفتار مدل شود. تکنیک جنگل تصادفی به دلیل قابلیت کار با بسیاری از متغیرها که هزاران داده ...

بیشتر

ابعاد را گسترش دهید تا به طبقه‌بندی‌کننده ما وارد شود. ما مدل خود را با استفاده از model = load_model ('models/cnnCat2.h5') بارگذاری کردیم. اکنون هر چشم را با مدل خود lpred = model.predict_classes(l_eye) پیش بینی می کنیم.

بیشتر

یک طبقه بندی کننده مناسب باید برای کار طبقه بندی تصویر انتخاب شود. ... بنابراین، مدل طبقه‌بندی شی منطقه‌ای (roc) [ 32 ، 33 ] اطلاعات تصویر را از مقیاس پیکسل به مقیاس منطقه‌ای (بلوک‌ها یا سلول‌ها ...

بیشتر

KNN شاید ساده‌ترین الگوریتم در بحثِ طبقه‌بندی باشد. می‌خواهیم با یک مثال بسیار ساده شروع کنیم. فرض کنید شما یک فروشگاهِ مواد غذایی و دو دسته مشتری دارید، مشتریانِ دسته اول، کسانی هستند که بیشتر از ۱۰۰ هزار تومان در هر ...

بیشتر

بخش مهم یادگیری ماشین، طبقه‌بندی است که داده‌ها بر اساس ویژگی‌های خود به دسته‌های مختلفی تقسیم میشوند. بررسی انواع الگوریتم های طبقه بندی را

بیشتر

این مدل­ها دارای خواص کلی طبقه­بندی داده­ها با حداکثر قابلیت تعمیم، رسیدن به نقطه بهینه تفکیک داده­ها، تعیین خودکار ساختار بهینه برای طبقه­بندی کننده و امکان مدل کردن داده­های غیرخطی با ...

بیشتر

مدل را با قسمت خروجی طبقه‌بندی کننده مدل بارگذاری می‌کنیم، اما لایه خروجی نهایی را به صورت دستی حذف می‌کنیم. این بدان معناست که دومین لایه کاملاً متصل با 4096 گره، لایه خروجی جدید خواهد بود.

بیشتر

طبقه بندی کننده هایی که معمولاً استفاده می شوند برای تعیین پارامترهای مطلوب نیاز به استفاده از اعتبارسنجی متقابل دارند. ... به طور کلی، آموزش مدل های یادگیری عمیق فقط با چند نمونه برچسب دار ...

بیشتر

ایجاد مدل متنی ساده برای طبقه بندی در MATLAB. این مثال نشان می دهد که چگونه می توان یک طبقه بندی کننده متن ساده را با استفاده از مدل بسته ای کلمات در مورد تعداد فراوانی کلمات آموزش داد. شما می ...

بیشتر

در طبقه‌بندی، هدف اصلی این است که یک مدل روی داده‌هایی با برچسب آموزش داده شود تا الگوها و ارتباطات بین ورودی‌ها و برچسب‌های آن‌ها را فهمیده و بیاموزد. وقتی مدل آموزش داده شود، می‌توانیم ...

بیشتر

طبقه‌بندی. در سال ۱۹۵۷ یک مدل خطی ساده به نام پرسپترون توسط فردی به نام فرانک روزنبلت برای طبقه‌بندی اختراع شد(که در واقع اساس شبکه‌های عصبی ساده‌ای به نام پرسپترون چند لایه است).

بیشتر

یادگیری درخت تصمیم. یادگیری درخت تصمیم. یادگیری درخت تصمیم (به انگلیسی: Decision tree learning) گروهی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین هستند که در طبقه‌بندی آماری کاربرد دارند. [۱] درخت‌های تصمیم به گروه ...

بیشتر

دسته‌بندی بیز ساده (Naive Bayes Classification) یکی از ساده‌ترین و محبوب‌ترین الگوریتم‌ها در داده‌کاوی (data mining) یا یادگیری ماشین (machine learning) است. ایده اصلی دسته‌بندی بیز ساده بسیار ساده است. مطلب مرتبط ...

بیشتر

همانطور که می دانیم، مدل تمایزی قبل از طبقه بندی نیاز به ترکیبی از وظایف فرعی متعدد دارد و LDA با کاهش ابعاد راه حل مناسبی را برای این مشکل ارائه می دهد. رگرسیون لجستیک رگرسیون خطی تعمیم یافته ...

بیشتر

بیشتر

توجه (یادگیری ماشین) در زمینه شبکه‌های عصبی، توجه تکنیکی است که توجه شناختی را تقلید می‌کند. این روش باعث تمرکز بیشتر مدل بر روی یکسری داده‌ها مهم در حین مرحله آموزش شده و اثر مابقی موارد را ...

بیشتر

درس طبقه بندی اهداف یادگیری بلوم برای کاربران ویژه متمم در نظر گرفته شده است. با عضویت به عنوان کاربر ویژه‌ی متمم، علاوه بر دسترسی به این درس، به سایر درس‌های مرتبط با مهارت یادگیری هم ...

بیشتر

اینجاست که منحنی AUC-ROC در یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد. در حال حاضر، فقط بدانید که منحنی AUC-ROC به ما کمک می کند تا میزان عملکرد طبقه بندی کننده یادگیری ماشین خود را تجسم کنیم. اگرچه ...

بیشتر