Скачать или смотреть Наивный алгоритм Байеса, созданный на Python | Учебное пособие по машинному обучению

Это вторая часть реализации наивного байесовского классификатора с нуля в Python; Единая модель для категориальных и числовых данных. Ознакомьтесь с первой частью, чтобы получить дополнительную информацию, где я интуитивно обсуждаю теорию и применение.

Мы также познакомимся с решением проблемы несбалансированной двоичной классификации машинного обучения; Обсуждение таких тем, как: разработка функций, перекрестная проверка K Fold и оценка модели с использованием нескольких инструментов и показателей (точность, отзыв. Точность, отчет о классификации и матрица ошибок).

В самом конце мы объясним код, используемый для создания блокнота Jupyter; Сюда входят классы/объекты Python, классы данных, срезы, циклы и многое другое.

Упоминания:

Смешанное наивное байесовское руководство:    • Naive Bayes Classifier Blitz: Mastering Pr...  
Функции распределения вероятностей:    • 🐍 Probability Distribution Functions | Ris...  
Статистический вывод:    • 🐍 Unlocking the Power of Statistics In Pyt...  
Анализ данных:    • 🐍 Data: Insights' Hideout, Ready To Explor...  

Главы:
- - - - - - - -
00:00 Постановка задачи: несбалансированная двоичная классификация
00:47 Разработка функций
02:36 Проверка вне выборки
02:48 Гауссово-наивный Байес: смешанная модель
03:23 Оценка модели машинного обучения: контролируемая классификация
06:45 Стратифицированная K-кратная перекрестная проверка
07:28 Гауссово-наивный байесовский метод: Scikit-Learn
08:16 Масштабирование функций
08:46 Реализация против Scikit-Learn: Gaussian
09:04 Смешанная наивная байесовская модель
09:57 Перемещение порога классификации для несбалансированных данных
10:37 Смешанная модель против Scikit-Learn: Бернулли и категорический наивный Байес
10:51 Категоричный наивный байесовский синтаксис: Groupby vs Crosstab
11:25 Объяснение кода Python
16:32 Класс данных и класс/объект Python
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Давайте соединимся:

Подпишитесь:    / @ammopy  

LinkedIn:   / amrmuhamad  

Гитхаб: https://github.com/AmMoPy
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Саундтрек – Вступление:

Трек: Strybo - Curse [Выпуск NCS]
Музыка предоставлена ​​NoCopyrightSounds.
Смотреть:    • Strybo - Curse | Phonk | NCS - Copyright F...  
Бесплатная загрузка/трансляция: http://ncs.io/Curse
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Саундтрек – Аутро:

Трек: Rex Hooligan x Anna Simone — No More Levitation [NCS Release]
Музыка предоставлена ​​NoCopyrightSounds.
Смотреть:    • Rex Hooligan x Anna Simone - No More Levit...  
Бесплатная загрузка/трансляция: http://ncs.io/NoMoreLev
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
#naivebayes #машинное обучение #наука о данных