Feature importance в sklearn и catboost на примере классических датасетов
16.11.2021
В данной статье будет рассмотрен пример вычисления и визуализации feature importance на классических датасетах iris и wine. Используемые ml-библиотеки: sklearn и catboost. Для визуализации будет использоваться matplotlib.
Сравнение различных видов ML классификаторов в задаче распознавания сигналов
14.10.2021
Задача состоит в классификации гидроакустических сигналов. Сонары (гидролокаторы) посылают звук высокой частоты в определенном направлении и получают отраженную звуковую волну. По характеристике этой волны можно сделать вывод, от чего именно она отразилась – от морской мины или же от подводного камня, скалы. Используемый для решения задачи набор данных был разработан сотрудником аэрокосмического технологического центра Полом Горманом в разгар холодной войны. Для получения данных металлический цилиндр и цилиндрическая горная порода, оба длиной около 1,5 метров, размещались на песчаном дне океана.
Распознавание цифр написанных от руки с помощью Machine Learning
09.09.2021
Каждый день люди сталкиваются с огромным количеством данных, но, несмотря на переход к электронному документообороту, встречаются документы, которые отсканированы человеком и содержат рукописный текст, в том числе цифры, даты, подписи и пр.
Распознавание рукописного текста – это огромная проблема, так как существует всего 10 цифр, а почерк человека может сильно варьироваться и порой с задачей распознания рукописного текста не справляется даже сам человек, что уж говорить о почерке врача 😊
Классификация рукописного текста или цифр очень важна на практике, это поможет сократить время на разбор огромного количества данных.
В этой статье я хочу рассмотреть распознавание рукописных цифр от 0 до 9, с использованием известного набора данных digits библиотеки Scikit-learn, применяя классификатор логистической регрессии.
Сравнение линейных моделей регрессии в Machine Learning
26.07.2021
В этой статье я бы хотела рассмотреть несколько линейных моделей регрессии, охватывая некоторые базовые подходы, которые лежат в основе математики.
Данная статья направлена на разработку оптимальной линейной модели, которая применима конкретно к рассматриваемому проекту.
Вне зависимости от уровня Ваших знаний, статья подкреплена примерами для формирования подходов к предмету, поэтому, сложности в понимании реализации кода на Python у пользователя возникнуть не должно.
Расширяющийся нейронный газ
16.03.2021
Часто используешь алгоритм кластеризации k-means и порой не знаешь, как обосновать количество кластеров? Тогда, твой выбор – это расширяющийся нейронный газ. Этот красивый алгоритм строит граф с несколькими подграфами. Их количество и есть искомое тобой количество кластеров!