Публикации по теме 'bayesian-machine-learning'
Постройте наивную байесовскую модель
Введение
В этом проекте я должен помочь менеджерам и тренерам НБА определить игроков, которые с наибольшей вероятностью преуспеют в напряженной среде профессионального баскетбола, и помочь команде добиться успеха с течением времени. Ранее я занимался Разработкой функций при подготовке к построению модели — доступ к ней можно получить здесь . В этом проекте я использую эти идеи для построения модели, которая предсказывает, продлится ли игрок карьеру в НБА пять или более лет.
1...
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
УСТАНОВКА И НАСТРОЙКА
ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ
МЕТОДЫ РЕГРЕССИИ
Простая линейная регрессия Множественная линейная регрессия Полиномиальная линейная регрессия Регрессия опорных векторов Регрессия дерева решений Регрессия случайного леса Оценка производительности регрессионной модели
МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ
K-ближайших соседей (KNN) Метод опорных векторов (SVM) Ядро SVM Наивная байесовская классификация Классификация дерева решений Классификация случайного леса Оценка..
Байесовское концептуальное обучение
Байесовское концептуальное обучение:
Применения: обнаружение мошенничества с кредитными картами, фильтрация спама, медицинская диагностика, онлайн-обучение.
Чтобы использовать байесовское обучение, нам нужно понимать вероятность, априорную и апостериорную вероятность . Есть разные способы понять эту концепцию, но я понял это, играя в игру. Итак, давайте поиграем в игру.
Я ведущий игры «Угадай следующее число». Участники выбирают коробку, которую нужно открыть, и внутри этой..