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Confusion Matrix for Eigenfaces - Intro to Machine Learning

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

-VxKwVvrNY0

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Video Language:
English
Team:
Udacity
Project:
ud120 - Intro to Machine Learning
Duration:
01:34

Portuguese, Brazilian subtitles

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