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. به ...

حوزه شناختی شامل دانش و توسعه مهارت‌های فکری است و 6 طبقه برای حوزه شناختی وجود دارد که سطوح پیچیدگی را نشان می‌دهد. این 6 طبقه در مدل اصلی طبقه بندی بلوم شامل دانش (Knowledge)، درک (Comprehensive)، کاربرد ...

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 ...

استفاده از مدل بلوم در متمم. طبقه بندی بلوم و مراحل بلوم در یادگیری به همان اندازه که می‌تواند برای معلمان و طراحان سیستم‌های آموزشی مفید باشد، برای دانش‌آموزان و دانشجویان هم به کار می ...

این دوره به شما یک زمینه قوی در خوشه بندی و طبقه بندی، جنبه های اصلی یادگیری ماشین می دهد. این دوره شامل 7 بخش است که به شما کمک می کند به یادگیری ماشین با پایتون تسلط پیدا کنید. با مقدمه ای در ...

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 ...

سیستم‌های «طبقه بندی توده سنگ» (Rock Mass Classification) کاربرد گسترده‌ای در طراحی‌های مهندسی و تحلیل‌های پایداری دارند. مبنای این سیستم‌ها روابط تجربی بین پارامترهای توده سنگ و سازه‌های مهندسی (نظیر تونل‌ها، شیب‌ها، پی ...

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.

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 ...

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 ...

پیش‌بینی ، فرآیند برآورد موقعیت‌های ناشناخته‌است. یک پیش‌بینی یک پیش گویی در مورد رویدادهای آینده در اختیار می گذارد و می‌تواند تجارب گذشته را به پیش‌بینی حوادث آینده بدل سازد. در سال ...

تاریخچه مدل طبقه‌بندی اجتماعی ... که در سال 2011 نظام طبقه‌بندی جدیدی را ارائه کند که نه تنها تمییز کننده بهتری نسبت به سیستم قبلی باشد بلکه باتوجه به رشد و توسعه اقتصادی در سالهای اخیر در ...

این یک دسته‌بندی‌کننده بیزی (Naive Bayes Classifier) است، بیز ساده فرض می‌کند که ویژگی‌ها مستقل هستند. بنابراین: P (ویژگی ۱ = ۲ و ویژگی ۲ = ۱۰) = P (ویژگی ۱ = ۲) * P (ویژگی ۲ = ۱۰) بیایید این شرایط را به ترتیب x1 و ...

طبقه‌ بندی (classification) علمی است که بر اساس داده‌های قبلی که دارای برچسب هستند، مدلی برای پیش بینی برچسب داده‌های جدید می‌سازد. طبقه‌ بندی classification یکی از زیر شاخه‌ های اساسی یادگیری ماشین و ...

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.

ماشین بردار پشتیبانی (Support vector machines - SVMs) یکی از روش‌های یادگیری بانظارت است که از آن برای طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده می‌کنند. مبنای کاری دسته‌بندی کنندهٔ SVM دسته‌بندی خطی داده‌ها است و در تقسیم خطی داده‌ها سعی می ...

بیایید از نشانه‌گذاری زیر استفاده کنیم: «Book=ML» پیشامد A است، «book=Sports» پیشامد B است، و «ویژگی ۱ = ۲ و ویژگی ۲ = ۱۰» پیشامد C است. پیشامد C یک پیشامد مشترک است که در ادامه به آن خواهیم پرداخت. برای حل مسئله باید P(A|C) و P(B|C) را محاسبه کنیم. اگر مقدار اولی 0.01 و دومی 0.05 باشد، نتیجه‌گیری ما این خواهد بود که کتاب متعلق به کلاس دوم است. این... See more

برای ساخت یک مدل طبقه‌بندی کننده یادگیری ماشینِ Naïve Bayes به موارد زیر نیاز داریم: دیتاست ما قصد داریم از دیتاستی به نام پایگاه داده تشخیص سرطان پستان ویسکانسین [۱] استفاده کنیم.

طبقه‌بندی svmها. 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).

الگوریتم K نزدیک ترین همسایه (K-Nearest Neighbors) الگوریتم K نزدیک ترین همسایه یا KNN یکی از ساده‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین باناظر است که برای حل مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شود.. KNN هم‌چنین به‌عنوان یک مدل ...

یک طبقه‌بندی کننده این تعریف را برآورده می‌کند اگر آزمودنی‌های گروه‌های محافظت‌شده و محافظت‌نشده احتمال یکسانی برای انتساب به کلاس پیش‌بینی‌شده مثبت داشته باشند.

انواع الگوریتم های طبقه بندی در یادگیری ماشین. طبقه بندی (Classification) یکی از روش های یادگیری ماشین است و برای یادگیری چگونگی تخصیص برچسب کلاس به یک نمونه ورودی، استفاده می شود. برای مثال، با طبقه ...

مدل‌های طبقه‌بندی پیش‌بینی‌کننده با استفاده از یادگیری ماشین با اعتبارسنجی متقاطع 10 برابری ساخته شدند و عملکرد مدل با استفاده از ناحیه زیر منحنی مشخصه عملیاتی گیرنده (auc) اندازه‌گیری شد.

خروجی فوق نشان می دهد که ما حدود ۷۵٪ دقت مدل گروه طبقه بندی کننده AdaBoost را بدست آورده ایم. تقویت گرادیان تصادفی. همچنین به آن Gradient Boosting Machines گفته می شود.

و. ترنسفورمرها (یادگیری ماشین) «ترانسفورمر» یک مدل یادگیری عمیق است که مکانیسم توجه به خود ، به‌طور متفاوتی اهمیت هر بخش از داده‌های ورودی را وزن می‌کند. عمدتاً در زمینه‌های پردازش زبان ...

این مسائل به عنوان مسائل طبقه بندی دودویی مدل سازی می شوند اما نیاز به تکنیک های خاصی دارد. ... Recall و F-Measureنیاز داشته باشیم زیرا گزارش دقت طبقه بند ممکن است گمراه کننده باشد.

شما می توانید یک مدل طبقه بندی ساده ایجاد کنید که از شمارش فراوانی کلمات به عنوان پیش بینی کننده استفاده می کند. این مثال یک مدل طبقه بندی ساده را برای پیش بینی دسته گزارش های کارخانه با ...

به طور کلی به مسئله‌هایی که ستون طبقه یا class را داشته باشند، مسائل طبقه‌بندی یا classification گفته می‌شود. این دست از مسائل به یاگیریِ با ناظر (supervised learning) نیز معروف هستند، چون در واقع یک ناظر وجود ...

طبقه بندی طرح صنعتی . هنگامی که تصمیم به ثبت طرح صنعتی دارید، باید حتماً بر اساس طبقه بندی طرح صنعتی که در این نوشته به تفصیل و بصورت کامل و با تمامی جزئیات ممکن و ریز طبقات ذکر شده است اقدام نمایید.

این Majority-Vote Classifier (طبقه‌بندی کننده‌ای که تخمین رو با رای اکثریت انجام میده) Hard Voting Classifier نام داره. ... همونطور که می‌بینید عمومی‌سازی مدل Ensemble بهتر از یک مدل مفرد هست: مدل Ensemble سوگیری (Bias ...