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← Confusion Matrix for Eigenfaces - Intro to Machine Learning

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Showing Revision 10 created 06/20/2016 by Udacity Robot.

  1. Portanto, ao falar sobre matrizes de confusão em contexto diferente, você pode

  2. se lembrar do trabalho que Katie mostrou sobre a análise de componente de princípio, sobre a PCA.
  3. Onde examinamos sete diferentes... imagino políticos brancos do sexo masculino, de
  4. George Bush a Gerhard Schroeder, e executamos uma análise eigenface
  5. extraindo os componentes de princípio deste conjunto de dados e, em seguida, reutilizando
  6. os eigenfaces para remapear novas faces para nomes para identificar pessoas.
  7. O que vou fazer agora é, não vou arrastar você
  8. pelo mesmo exemplo de PCA novamente, portanto, vamos abolir estas faces.
  9. Mas, em vez disso, o que vou fazer é dar a você uma saída típica e
  10. vamos estudar a saída usando matrizes de confusão.
  11. Katie foi tão legal ao executar uma PCA nas faces destes políticos e
  12. ao utilizar os recursos resultantes, colocá-los em uma máquina de vetor de suporte e
  13. então explicar os dados e
  14. contar quantas destas pessoas foram previstas corretamente ou classificadas incorretamente.
  15. E só para confundir todo mundo, neste exemplo,
  16. seguimos a convenção de colocar nomes verdadeiros, os rótulos de classes verdadeiros
  17. à esquerda e os previstos na parte superior.
  18. Por exemplo, este número um aqui era realmente Donald Rumsfeld, mas
  19. foi identificado incorretamente como Colin Powell.
  20. E sei que é Colin Powell porque os mesmos nomes aqui,
  21. de Ariel Sharon a Tony Blair, se aplicam às colunas aqui.
  22. Ariel Sharon está à esquerda e Tony Blair está à direita.
  23. Portanto, fazemos algumas perguntas a você agora.
  24. Primeiro, uma simples.
  25. Qual destes sete políticos esteve mais frequentemente em nosso conjunto de dados?