Более эффективная реализация классификации тем на основе сжатия. Недавно опубликованная статья под названием Малоресурсная классификация текста: метод безпараметрической классификации с использованием компрессоров [1] в последние дни привлекла внимание общественности. Их ключевой вывод заключается в том, что в некоторых случаях они могут превзойти большие языковые модели, такие как BERT, используя простую идею о том, что два текстовых документа более похожи, если их можно сжать до..

Классификация, важнейшая задача обработки естественного языка, в значительной степени зависит от алгоритмов машинного обучения. Существует множество типов задач классификации, особенно популярным является анализ настроений. Каждая задача обычно требует определенного алгоритма, адаптированного к ее уникальным требованиям решения проблем. В своей статье под названием «Отсутствие априорных различий между алгоритмами обучения», опубликованной в Neural Computation, ученый-компьютерщик..

Правильно оцените свои модели классификации! Задачи классификации и регрессии образуют огромный пул задач машинного обучения. Выбор модели очень важен; однако оценить конечный результат без правильного выбора метрик оценки будет невозможно! Давайте вместе изучим основы показателей оценки модели классификации! 1. Матрица путаницы Матрица путаницы представляет собой сводную таблицу количества правильных и неправильных прогнозов, сделанных классификатором, и состоит из N строк и N..

Random Forest (RF) — это популярный алгоритм машинного обучения в сфере науки о данных и аналитики. Это широко используемый алгоритм как для задач классификации, так и для задач регрессии. Это метод ансамблевого обучения , который строит несколько деревьев решений и объединяет их прогнозы для получения более точного и стабильного прогноза. Каждое дерево решений в случайном лесу обучается на случайном подмножестве обучающих данных и случайном подмножестве признаков. Эта случайность..

Лучшие алгоритмы: В машинном обучении существует несколько популярных алгоритмов классификации. Вот некоторые из лучших алгоритмов, используемых для задач классификации: Деревья решений. Деревья решений — это древовидные модели, которые рекурсивно разбивают данные на основе функций, создавая иерархическую структуру. Их легко интерпретировать, и они могут обрабатывать как числовые, так и категориальные данные. Случайный лес: случайный лес — это ансамблевый метод обучения, который..