Zuerst sollten Sie das AskYourPdf-Plug-in installieren.
Klicken Sie dazu zunächst auf Einstellungen.
Ihre Plug-Ins-Schaltfläche sollte wie folgt aktiviert sein.
Dann ist es jetzt an der Zeit, dieses Plug-in zu installieren.
Klicken Sie im folgenden Bildschirm auf Plugins.
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Nachdem Sie auf „Plugins“ geklickt haben, ist es nun an der Zeit, nach unten zu scrollen und auf „Plugin-Retailer“ zu klicken.
Hier können Sie verschiedene Plug-Ins durchsuchen.
Suchen Sie AskYourPDF und installieren Sie es.
Großartig, jetzt ist es an der Zeit, die Datei auf diesen Hyperlink hochzuladen
Für diesen Artikel verwende ich meine Buch.
Nachdem Sie Ihr Buch abgeholt haben, laden Sie das Dokument hoch Das Verknüpfung .
AskYourPDF unterstützt die folgenden Dokumenterweiterungen: „.pdf“, „.txt“, „.ppt“, „.pptx“, „.csv“, „.epub“, „.rtf“
Das Restrict liegt übrigens bei 40 MB, aber keine Sorge. Wenn Sie Ihr PDF umgestalten möchten, können Sie dies verwenden Werkzeug kostenlos.
Jetzt, nachdem Sie Ihr PDF geladen haben Das Wenn Sie den Hyperlink verknüpfen, erhalten Sie die doc_id. Sie sollten diese doc_id kopieren und in ChatGPT einfügen.
Eigentlich sind hier die von ChatGPT erklärten Schritte.
Nachdem wir nun doc_id angegeben haben, sprechen wir mit meinem Buch.
Aufforderung: Worum geht es in diesem Buch?
ChatGPT: Das Buch mit dem Titel „Easy methods to Study Machine Studying with ChatGPT?“ scheint ein umfassender Leitfaden zu verschiedenen Aspekten des maschinellen Lernens zu sein. Hier sind einige Schlüsselthemen, die im Buch basierend auf den extrahierten Informationen behandelt werden:
1. Anwendung verschiedener Klassifizierungsalgorithmen: Das Buch bietet Codebeispiele, um mehrere Klassifizierungsalgorithmen gleichzeitig anzuwenden und ihre Leistung anhand verschiedener Metriken zu bewerten (Seite 83).
2. Bewertungsmetriken für Klassifizierungsaufgaben: Es werden verschiedene Bewertungsmetriken für Klassifizierungsaufgaben besprochen, darunter Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Rating, sowie deren Einschränkungen (Seite 55).
3. Datensatzaufteilung für Coaching und Assessments: Das Buch erklärt, wie man einen Datensatz in Trainings- und Testsätze für das Modelltraining und die Modellbewertung aufteilt (Seite 26).
4. Auswertung der Clustering-Ergebnisse: Es werden Metriken zur Bewertung der Qualität von Clustering-Ergebnissen besprochen, beispielsweise der Silhouette-Rating und der Calinski-Harabasz-Index (Seite 95).
5. Schrittweise Regression und Variablenauswahl: Das Buch erklärt, wie man mit Scikit-learn eine schrittweise Regression und Variablenauswahl implementiert (Seite 35).
6. Modelltraining und Vorhersage: Es enthält Beispiele dafür, wie Sie mit Scikit-learn ein lineares Regressionsmodell trainieren und Vorhersagen zu neuen Daten treffen (Seite 26).
7. Optimierung des Gradientenabstiegs: Das Buch beschreibt, wie man die Gradientenabstiegsoptimierung für Regressionsmodelle mithilfe des SGDRegressor von Scikit-learn implementiert (Seite 40).
8. Ensemble-Methoden: Es behandelt Ensemble-Methoden wie Random Forest und Gradient Boosting zur Verbesserung der Leistung einer Klassifizierungsaufgabe (Seite 77).
Diese Themen legen nahe, dass das Buch darauf ausgelegt ist, ein praktisches Verständnis der Konzepte, Techniken und Techniken des maschinellen Lernens und deren Implementierung mithilfe von Python und Scikit-learn zu vermitteln.
Immediate: Großartig, können Sie mir dann erklären, welche Bewertungsmaßstäbe für die Regression laut diesem Buch gelten?
ChatGPT: Das Buch scheint einige Bewertungsmetriken für Regressionsmodelle zu erwähnen:
1. Root Imply Squared Error (RMSE): Diese Metrik misst die durchschnittliche Größe des Fehlers. Es ist die Quadratwurzel des Durchschnitts der quadrierten Differenzen zwischen Vorhersage und tatsächlicher Beobachtung. Es gibt großen Fehlern ein relativ hohes Gewicht.
2. Mittlerer absoluter Fehler (MAE): Dies ist der Durchschnitt der absoluten Unterschiede zwischen Vorhersage und tatsächlicher Beobachtung. Es misst die durchschnittliche Größe der Fehler in einer Reihe von Vorhersagen, ohne deren Richtung zu berücksichtigen.
Diese Metriken werden verwendet, um die Leistung von Regressionsmodellen zu bewerten, wobei niedrigere Werte auf eine bessere Leistung hinweisen. Die Wahl zwischen diesen beiden Metriken hängt vom spezifischen Drawback ab und davon, ob größere Fehler erheblich bestraft werden sollten (RMSE) oder nicht (MAE).
Bitte beachten Sie, dass es sich lediglich um die in den bereitgestellten Snippets genannten Messwerte handelt. Das Buch behandelt möglicherweise in anderen Abschnitten weitere Kennzahlen.
Immediate : Anwendung verschiedener Klassifizierungsalgorithmen und deren Bewertung, basierend auf diesem Buch.
ChatGPT:
Basierend auf dem Buch „Easy methods to Study Machine Studying with ChatGPT?“ finden Sie hier einige wichtige Punkte zur Anwendung verschiedener Klassifizierungsalgorithmen und deren Bewertung:
1. Anwendung mehrerer Klassifizierungsalgorithmen: Das Buch bietet ein Python-Codebeispiel zur gleichzeitigen Anwendung von sechs verschiedenen Klassifizierungsalgorithmen, darunter logistische Regression, Entscheidungsbaum, Ok-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Random Forest und Assist Vector Machine. Die Modelle werden auf dem Brustkrebsdatensatz von Scikit-learn trainiert und die Ergebnisse werden in einem Datenrahmen gespeichert (Seite 83, 85).
2. Bewertungsmetriken: Die Leistung dieser Modelle wird anhand von Genauigkeit, Präzision, Rückruf und F1-Rating bewertet. Diese Metriken bieten unterschiedliche Perspektiven auf die Leistung des Modells und berücksichtigen sowohl die richtigen als auch die falschen Vorhersagen des Modells (Seite 83, 85).
3. Gradientenverstärkender Klassifikator: Das Buch enthält auch ein Beispiel für die Implementierung eines Gradient Boosting-Klassifikators mit Scikit-learn. Gradient Boosting ist eine Ensemble-Methode, die mehrere schwache Klassifikatoren kombiniert, um einen starken Klassifikator zu erstellen. Jeder schwache Klassifikator wird sequentiell erstellt, wobei jeder nachfolgende Klassifikator versucht, die Fehler des vorherigen Klassifikators zu korrigieren (Seite 77).
4. One-vs-One- und One-vs-Relaxation-Strategien: Das Buch diskutiert die Anwendung von One-vs-One (OvO)- und One-vs-Relaxation (OvR)-Strategien in der logistischen Regression für Mehrklassen-Klassifizierungsprobleme. Es stellt ein Python-Codebeispiel bereit, das zeigt, wie logistische Regressionsklassifikatoren mit OvO- und OvR-Strategien mithilfe von Scikit-learn trainiert und ausgewertet werden (Seite 72).
Bitte beachten Sie, dass dies nur die in den bereitgestellten Snippets erwähnten Themen sind. Das Buch könnte in anderen Abschnitten weitere Themen behandeln.
