Art of Stat: Machine Learning

Bernhard Klingenberg, Art of Stat

ამ აპის შესახებ

Art of Stat: Machine Learning აპლიკაცია მოიცავს როგორც ზედამხედველობითი, ასევე ზედამხედველობის გარეშე სწავლის მეთოდებს, საშუალებას გაძლევთ დაყოთ მონაცემები სასწავლო და სატესტო ნაკრებებად, ვიზუალიზაცია გაუკეთოთ ყველა მეთოდს, მათ შორის პროგნოზებსა და სითბურ რუკებს, და საშუალებას გაძლევთ შეაფასოთ თქვენი ალგორითმის სიზუსტე დაბნეულობის მატრიცის და სხვა ფუნქციების ჩვენებით.

აქამდე ჩართული ML ალგორითმები მოიცავს:

- მრავალჯერადი ხაზოვანი რეგრესია (კატეგორიული პროგნოზირებისა და ურთიერთქმედების ურთიერთქმედებების ჩათვლით)
- მრავალჯერადი ლოგისტიკური რეგრესია (კატეგორიული პროგნოზირებისა და ურთიერთქმედების ურთიერთქმედებების ჩათვლით)
- დისკრიმინაციული ანალიზი (ხაზოვანი და კვადრატული)
- ნაივური ბეიესი
- K-საშუალო კლასტერიზაცია

ფუნქციონალურობა:
- უზრუნველყოფს სხვადასხვა მონაცემთა ნაკრებებს (პალმერის პინგვინები, ღვინის ხარისხი, გულის დაავადება, ირისის ყვავილები, საკრედიტო ბარათის ნაგულისხმევი ანგარიშები, ...) ან საშუალებას აძლევს მომხმარებელს ატვირთოს საკუთარი CSV ფაილი
- მონაცემების დაყოფა სასწავლო და სატესტო ნაკრებებად
- მახასიათებლების სტანდარტიზაცია
- უწყვეტი და/ან კატეგორიული მახასიათებლების შერჩევა (საჭიროების შემთხვევაში)
- ყველა მეთოდის (გაფანტვის დიაგრამები, სითბური რუკები), პროგნოზირებული ეტიკეტების ან პოსტერიორული ალბათობების ვიზუალიზაცია
- სიზუსტის შეფასება დაბნეულობის მატრიცის და სიზუსტის სტატისტიკის (მათ შორის სიზუსტისა და გახსენების) მრავალი გზით ჩვენებით
- ახალი დაკვირვებების პროგნოზების გაკეთება

მოდულები მომზადების პროცესშია:
- გადაწყვეტილების ხეები და შემთხვევითი ტყეები
- უახლოესი მეზობელი

სიახლე

Initial Release