7 cấp độ phân loại của trăn là gì?

• Các sinh vật được nhóm lại theo một loạt các đơn vị phân loại có thứ bậc – càng có nhiều đơn vị phân loại thì chúng càng giống nhau
• Các đơn vị phân loại được sử dụng là giới, ngành, lớp, bộ, họ, chi và loài (chi + loài = tên khoa học)

Hệ thống phân cấp của Taxa

Ứng dụng

•  Việc phân loại một loài thực vật và một loài động vật từ cấp độ loài đến cấp độ loài

    
Tất cả các loài thực vật và động vật đều thuộc về cùng một miền (Eukarya) vì chúng được cấu tạo từ các tế bào nhân chuẩn

• Ngoài điểm này, thực vật và động vật khác nhau về phân loại vì chúng thuộc về các vương quốc khác nhau (Plantae vs Animalia)

  Mục đích của nghiên cứu này là tập hợp 7 loại thuật toán phân loại phổ biến nhất cùng với mã python. Hồi quy logistic, Naïve Bayes, Giảm dần độ dốc ngẫu nhiên, K-Láng giềng gần nhất, Cây quyết định, Rừng ngẫu nhiên và Máy vectơ hỗ trợ

  1. Giới thiệu

  1. 1 Phân loại dữ liệu có cấu trúc

  Phân loại có thể được thực hiện trên dữ liệu có cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Phân loại là một kỹ thuật trong đó chúng tôi phân loại dữ liệu thành một số lớp nhất định. Mục tiêu chính của bài toán phân loại là xác định danh mục/lớp mà dữ liệu mới sẽ thuộc

  Rất ít thuật ngữ gặp phải trong học máy – phân loại

  TUYỆT VỜI

  Đăng ký hàng tuần của bạn về những gì đang xảy ra trong công nghệ mới nổi

  E-mail

  Đăng ký

  • phân loại. Một thuật toán ánh xạ dữ liệu đầu vào vào một danh mục cụ thể
  • mô hình phân loại. Một mô hình phân loại cố gắng rút ra một số kết luận từ các giá trị đầu vào được cung cấp cho đào tạo. Nó sẽ dự đoán các nhãn/danh mục lớp cho dữ liệu mới
  • Đặc tính. Một tính năng là một thuộc tính có thể đo lường riêng lẻ của một hiện tượng được quan sát
  • Phân loại nhị phân. Nhiệm vụ phân loại với hai kết quả có thể xảy ra. Ví dụ. Phân loại giới tính (Nam/Nữ)
  • Phân loại nhiều lớp. Phân loại có nhiều hơn hai lớp. Trong phân loại nhiều lớp, mỗi mẫu được gán cho một và chỉ một nhãn mục tiêu. Ví dụ. Một con vật có thể là mèo hoặc chó nhưng không phải cả hai cùng một lúc
  • Phân loại đa nhãn. Nhiệm vụ phân loại trong đó mỗi mẫu được ánh xạ tới một tập hợp các nhãn đích (nhiều hơn một lớp). Ví dụ. Một bài báo có thể đồng thời là về thể thao, con người và địa điểm

  Sau đây là các bước liên quan đến việc xây dựng mô hình phân loại

  • Khởi tạo bộ phân loại sẽ được sử dụng
  • Huấn luyện bộ phân loại. Tất cả các trình phân loại trong scikit-learning sử dụng phương thức fit(X, y) để khớp với mô hình (đào tạo) cho dữ liệu đào tạo đã cho X và nhãn đào tạo y
  • Dự đoán mục tiêu. Đưa ra một quan sát không được gắn nhãn X, dự đoán (X) trả về nhãn dự đoán y
  • Đánh giá mô hình phân loại

  1. 2 Nguồn dữ liệu và nội dung

  Bộ dữ liệu chứa tiền lương. Sau đây là mô tả về tập dữ liệu của chúng tôi

  ---

  Tải xuống ứng dụng di động của chúng tôi

  
  

  ---

  • của các lớp học. 2 (‘>50K’ và ‘<=50K’)
  • thuộc tính (Cột). 7
  • của các phiên bản (Hàng). 48,842

  Dữ liệu này được trích xuất từ ​​​​cơ sở dữ liệu của cục điều tra dân số được tìm thấy tại

  http. //www. điều tra dân số. gov/ftp/pub/DES/www/welcome. html

  1. 3 Phân tích dữ liệu thăm dò

  2 Loại thuật toán phân loại (Python)

  2. 1 hồi quy logistic

  Sự định nghĩa. Hồi quy logistic là một thuật toán học máy để phân loại. Trong thuật toán này, xác suất mô tả các kết quả có thể xảy ra của một thử nghiệm đơn lẻ được mô hình hóa bằng hàm logistic

  Thuận lợi. Hồi quy logistic được thiết kế cho mục đích này (phân loại) và hữu ích nhất để hiểu ảnh hưởng của một số biến độc lập đối với một biến kết quả duy nhất

  Nhược điểm. Chỉ hoạt động khi biến dự đoán là nhị phân, giả sử tất cả các biến dự đoán độc lập với nhau và giả sử dữ liệu không có giá trị bị thiếu

  2. 2 Bayes ngây thơ

  Sự định nghĩa. Thuật toán Naive Bayes dựa trên định lý Bayes với giả định về tính độc lập giữa mọi cặp đặc trưng. Trình phân loại Naive Bayes hoạt động tốt trong nhiều tình huống thực tế như phân loại tài liệu và lọc thư rác

  Thuận lợi. Thuật toán này yêu cầu một lượng nhỏ dữ liệu huấn luyện để ước tính các tham số cần thiết. Trình phân loại Naive Bayes cực kỳ nhanh so với các phương pháp phức tạp hơn

  Nhược điểm. Naive Bayes được biết đến là một công cụ ước tính tồi

  2. 3 Giảm dần độ dốc ngẫu nhiên

  Sự định nghĩa. Giảm dần độ dốc ngẫu nhiên là một cách tiếp cận đơn giản và rất hiệu quả để phù hợp với các mô hình tuyến tính. Nó đặc biệt hữu ích khi số lượng mẫu rất lớn. Nó hỗ trợ các chức năng mất mát khác nhau và hình phạt để phân loại

  Thuận lợi. Hiệu quả và dễ thực hiện

  Nhược điểm. Yêu cầu một số siêu tham số và rất nhạy cảm với tính năng chia tỷ lệ

  2. 4 K-Láng giềng gần nhất

  Sự định nghĩa. Phân loại dựa trên láng giềng là một kiểu học lười biếng vì nó không cố gắng xây dựng một mô hình nội bộ chung mà chỉ lưu trữ các thể hiện của dữ liệu huấn luyện. Phân loại được tính toán từ một cuộc bỏ phiếu đa số đơn giản của k hàng xóm gần nhất của mỗi điểm

  Thuận lợi. Thuật toán này đơn giản để thực hiện, dữ liệu đào tạo mạnh mẽ đến ồn ào và hiệu quả nếu dữ liệu đào tạo lớn

  Nhược điểm. Cần xác định giá trị của K và chi phí tính toán cao vì cần tính toán khoảng cách của từng trường hợp đến tất cả các mẫu đào tạo

  2. 5 Cây quyết định

  Sự định nghĩa. Cho một dữ liệu gồm các thuộc tính cùng với các lớp của nó, cây quyết định tạo ra một chuỗi các quy tắc có thể được sử dụng để phân loại dữ liệu

  Thuận lợi. Cây quyết định rất dễ hiểu và trực quan hóa, yêu cầu chuẩn bị ít dữ liệu và có thể xử lý cả dữ liệu số và dữ liệu phân loại

  Nhược điểm. Cây quyết định có thể tạo ra các cây phức tạp không khái quát hóa tốt và cây quyết định có thể không ổn định vì các biến thể nhỏ trong dữ liệu có thể dẫn đến một cây hoàn toàn khác được tạo ra

  2. 6 Rừng ngẫu nhiên

  Sự định nghĩa. Bộ phân loại rừng ngẫu nhiên là một công cụ ước tính meta phù hợp với một số cây quyết định trên các mẫu phụ khác nhau của bộ dữ liệu và sử dụng giá trị trung bình để cải thiện độ chính xác dự đoán của mô hình và kiểm soát quá khớp. Cỡ mẫu con luôn giống với cỡ mẫu đầu vào ban đầu nhưng các mẫu được lấy thay thế

  Thuận lợi. Việc giảm phân loại rừng ngẫu nhiên và phù hợp quá mức chính xác hơn cây quyết định trong hầu hết các trường hợp

  Nhược điểm. Dự đoán thời gian thực chậm, khó thực hiện và thuật toán phức tạp

  2. 7 Máy véc tơ hỗ trợ

  Sự định nghĩa. Máy vectơ hỗ trợ là biểu diễn dữ liệu huấn luyện dưới dạng các điểm trong không gian được phân tách thành các danh mục bằng một khoảng cách rõ ràng càng rộng càng tốt. Các ví dụ mới sau đó được ánh xạ vào cùng một không gian đó và được dự đoán thuộc về một danh mục dựa trên việc chúng rơi vào phía nào của khoảng trống

  Thuận lợi. Hiệu quả trong không gian nhiều chiều và sử dụng một tập hợp con các điểm đào tạo trong chức năng quyết định, do đó, nó cũng hiệu quả về bộ nhớ

  Nhược điểm. Thuật toán không trực tiếp cung cấp các ước tính xác suất, chúng được tính toán bằng cách sử dụng xác thực chéo năm lần đắt tiền

  3. Kết luận

  3. 1 Ma trận so sánh

  • Sự chính xác. (Dương thực + Âm tính thực) / Tổng dân số
    • Độ chính xác là tỷ lệ quan sát được dự đoán chính xác trên tổng số quan sát. Độ chính xác là thước đo hiệu suất trực quan nhất
    • Tích cực thực sự. Số lượng dự đoán đúng mà sự xuất hiện là tích cực
    • Tiêu cực thực sự. Số dự đoán đúng mà sự xuất hiện là âm
  • Điểm F1. (2 x Chính xác x Thu hồi) / (Chính xác + Thu hồi)
    • Điểm F1 là điểm trung bình có trọng số của Độ chính xác và Độ thu hồi được sử dụng trong tất cả các loại thuật toán phân loại. Do đó, điểm số này tính đến cả kết quả dương tính giả và âm tính giả. Điểm F1 thường hữu ích hơn độ chính xác, đặc biệt nếu bạn có phân phối lớp không đồng đều
    • Độ chính xác. Khi một giá trị dương được dự đoán, tần suất dự đoán đó chính xác là bao nhiêu?
    • Nhớ lại. Khi giá trị thực là dương, tần suất dự đoán đúng là bao nhiêu?
  Thuật toán phân loại Độ chính xác Điểm F1Hồi quy logistic84. 60%0. 6337Naïve Bayes80. 11%0. 6005Giảm dần độ dốc ngẫu nhiên82. 20%0. 5780 K-Láng giềng gần nhất 83. 56%0. 5924Cây quyết định84. 23%0. 6308Rừng ngẫu nhiên84. 33%0. 6275Máy véc tơ hỗ trợ84. 09%0. 6145

  vị trí mã. https. //github. com/f2005636/Phân loại

  3. 2 Lựa chọn thuật toán

  (Các loại thuật toán phân loại)

  Nhiều câu chuyện AIM tuyệt vời hơn

  Hành vi tự hủy hoại của ngành tăng cường

  Vai trò công việc mà ngay cả ChatGPT cũng không thể chạm tới

  6 công ty đang tuyển dụng các vị trí Khoa học dữ liệu ở Ấn Độ

  Thảm họa công nghệ của chính phủ Ấn Độ đang hình thành

  Chi phí ẩn của ChatGPT cho ngôn ngữ Ấn Độ

  Rohit Garg có gần 7 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và học máy. Ông đã làm việc nhiều trong các lĩnh vực mô hình dự đoán, phân tích chuỗi thời gian và kỹ thuật phân đoạn. Rohit giữ BE từ BITS Pilani và PGDM từ IIM Raipur

  Sự kiện sắp tới của AIM

  Early Bird Pass hết hạn vào ngày 3 tháng 2

  Hội nghị, trực tiếp (Bangalore)
  Tăng 2023. Phụ nữ trong hội nghị công nghệ
  16-17 tháng 3 năm 2023

  Đăng ký

  Hội nghị, trực tiếp (Bangalore)
  Hội nghị thượng đỉnh về kỹ thuật dữ liệu (DES) 2023
  27-28 tháng 4 năm 2023

  Đăng ký

  3 cách để tham gia cộng đồng của chúng tôi

  nhóm điện tín

  Khám phá các ưu đãi đặc biệt, tin bài hàng đầu, sự kiện sắp tới, v.v.

  Tham gia Telegram

  Máy chủ bất hòa

  Luôn kết nối với hệ sinh thái lớn hơn về khoa học dữ liệu và ML Professionals

  Tham gia cộng đồng Discord

  Theo dõi bản tin hàng ngày của chúng tôi

  Nhận những câu chuyện và video tuyệt vời hàng ngày của chúng tôi trong hộp thư đến của bạn

  Đặt mua

  NHỮNG CÂU CHUYỆN HÀNG ĐẦU

  Cách Cryptogenomics thực hiện ẩn danh dữ liệu trong nghiên cứu di truyền

  Giáo sư Gill Bejerano của Stanford đã phát triển một phương pháp phân tích DNA của một số lượng lớn bệnh nhân mà không cần lưu trữ hoặc giữ các mẫu DNA trong cơ sở dữ liệu

  Máy tính xách tay hàng đầu để lập trình Python năm 2022

  Microsoft Surface Book 2 là một lựa chọn tuyệt vời cho bất kỳ lập trình viên nào ngoài kia, vì đây là một trong những máy tính xách tay 2 trong 1 mạnh mẽ nhất hiện có

  Hướng dẫn từng bước để xây dựng một mạng thần kinh đơn giản trong PyTorch từ đầu

  Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách xây dựng một mạng nơ-ron đơn giản bằng thư viện PyTorch chỉ trong vài bước. Với mục đích này, chúng tôi sẽ trình diễn cách triển khai thực hành, nơi chúng tôi sẽ xây dựng một mạng lưới thần kinh đơn giản cho một vấn đề phân loại.  

  Hướng dẫn thực hành sử dụng biến áp Vision để phân loại hình ảnh

  Biến áp thị giác (ViT) là biến áp dùng trong lĩnh vực thị giác máy tính hoạt động dựa trên tính chất làm việc của các biến áp dùng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Bên trong, máy biến áp học bằng cách đo lường mối quan hệ giữa các cặp mã thông báo đầu vào. Trong thị giác máy tính, chúng ta có thể sử dụng các mảng hình ảnh làm mã thông báo

  Các khóa học mạng hàng đầu có sẵn trực tuyến

  Những phát triển gần đây trong ngành mạng đã làm tăng nhu cầu về các chuyên gia mạng ở Ấn Độ và mang lại một cuộc sống làm việc an toàn giữa đại dịch

  Hướng dẫn của một kẻ ngốc về các cuộc tấn công đối thủ trong học máy

  Mục tiêu cuối cùng của các cuộc tấn công đối nghịch là đánh lừa mô hình để cung cấp thông tin nhạy cảm, đưa ra dự đoán không chính xác hoặc làm hỏng chúng

  PyTorch vs TensorFlow để xây dựng các mô hình học sâu

  Bài viết này chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn và so sánh khả năng sử dụng mã cũng như mức độ dễ sử dụng của TensorFlow và PyTorch trên bộ dữ liệu MNIST được sử dụng rộng rãi nhất để phân loại các chữ số viết tay

  Phân phối dữ liệu chính mà một nhà khoa học dữ liệu nên biết

  Các phân phối dữ liệu khác nhau và các thuộc tính của chúng là một trong những lĩnh vực thống kê mà nhà khoa học dữ liệu phải có sự rõ ràng rõ ràng

  5 cách máy học sử dụng CI/CD trong sản xuất

  Để triển khai CI/CD, doanh nghiệp sử dụng GitOps với Jenkins để thực hiện kiểm tra chất lượng mã và kiểm tra khói trong môi trường thử nghiệm bằng cách sử dụng các lần chạy giống như sản xuất

  Nghiên cứu. Tài trợ khởi nghiệp AI của Ấn Độ vào năm 2021

  Tổng số tiền tài trợ vào năm 2021 là 1.108 triệu đô la, tốc độ tăng trưởng là 32. 5% trên cơ sở hàng năm. Sự tăng trưởng này cho thấy triển vọng mạnh mẽ của các công ty khởi nghiệp trong hệ sinh thái AI và Analytics

  7 cấp độ phân loại của một con rắn là gì?

  Đây là ví dụ về phân loại rắn. .

  VƯƠNG QUỐC. động vật

  PHI PHI. hợp âm

  TẦNG LỚP. Bò sát

  GỌI MÓN. vảy cá

  GIA ĐÌNH. Colubridae

  CHI. Pituophis

  LOÀI. dây xích

  Có bao nhiêu loại trăn?

  trăn, bất kỳ loài nào trong số khoảng 40 loài rắn, tất cả trừ một loài được tìm thấy ở vùng nhiệt đới và cận nhiệt đới Cựu thế giới. Hầu hết đều lớn, với trăn lưới (Python reticulatus) của châu Á đạt chiều dài tối đa được ghi nhận là 9. 6 mét (31. 5 feet).

  Trăn thuộc họ nào?

  Gia đình PythonPythons / Familynull

  Vương quốc nào là một con trăn bóng?

  Trăn AnimalBall / Kingdomnull