What Is the Difference Between Accuracy and Precision? https://www.thoughtco.com/difference-between-accuracy-and-precision-609328 Key Takeaways: Accuracy Versus Precision Accuracy is how close a value is to its true value. An example would be how clo…

作为机器学习重要的评价指标,标题中的三个内容,在下面读书笔记里面都有讲: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是讲的不细,不太懂.今天又理解了一下.看了这篇文章: https://www.douban.com/note/247271147/?type=like 讲的很好. 都是基于这张图,先贴一下: PR Precision-Recall曲线,这个东西应该是来源于信息检索中对相关性的评价吧,precision就是你检索出来的结果中,…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

记正样本为P,负样本为N,下表比较完整地总结了准确率accuracy.精度precision.召回率recall.F1-score等评价指标的计算方式: (右键点击在新页面打开,可查看清晰图像) 简单版: precision = TP / (TP + FP) # 预测为正的样本中实际正样本的比例 recall = TP / (TP + FN) # 实际正样本中预测为正的比例 accuracy = (TP + TN) / (P + N) F1-score = / [( / precision) +…

一篇文章就搞懂啦,这个必须收藏! 我们以图片分类来举例,当然换成文本.语音等也是一样的. Positive 正样本.比如你要识别一组图片是不是猫,那么你预测某张图片是猫,这张图片就被预测成了正样本. Negative 负样本.比如你要识别一组图片是不是猫,那么你预测某张图片不是猫,这张图片就被预测成了负样本. TP 一组预测为正样本的图片中,真的是正样本的图片数. TN: 一组预测为负样本的图片中,真的是负样本的图片数. FP: 一组预测为正样本的图片中,其实是负样本的图片数.又称"误检&quo…

最近做了一些分类模型,所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录,说一下自己的理解.使用何种评价指标,完全取决于应用场景及数据分析人员关注点,不同评价指标之间并没有优劣之分,只是各指标侧重反映的信息不同.为了便于后续的说明,先建立一个二分类的混淆矩阵 ,以下各参数的说明都是针对二元分类                                                              1.准确率  accuracy 准确率:样本中类别预测正确的比例,即 准确率反映模型类别预…

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1. Model Log 介绍 Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning).深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具,与 TensorFlow.Pytorch.PaddlePaddle结合使用,可以记录模型训练过程当中的超参数.Loss.Accuracy.Precision.F1值等,并以曲线图的形式进行展现对比,轻松三步即可实现. 通过调节超参数的方式多次训练模型,并使用 Model Log 工具进行记录,可以很…

https://en.wikipedia.org/wiki/Information_retrieval 信息检索 (一种信息技术) 信息检索(Information Retrieval)是指信息按一定的方式组织起来, 并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术.狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分,即从信息集合中找出所需要的信息的过程,也就是我们常说的 信息查寻(Information Search 或Information Seek).一般情况下,信息检索指的就是广义的信息检索. 信息…

原文链接:Netflix recommendations: beyond the 5 stars (Part 1), (Part 2) 原文作者:Xavier Amatriain and Justin Basilico 翻译:大魁 前言 Nexflix是一家提供在线视频流媒体服务和DVD租赁业务的公司,也是著名的Netflix大奖赛的发起者.如果读者希望进一步了解Netflix,建议读一下和讯上的一篇文章: Netflix:从传统DVD租赁向流媒体华丽转身 以及爱范儿上的: Netflix成功的…

摘要: 本文主要是评估多种监督机器学习算法的有效性,这些算法用于判断一个错误报告是否是reopened的,算法如下: 7种监督学习算法:kNN,SVM, SimpleLogistic,Bayesian Network, Decision Table, CARTand LWL: 3种集成学习算法: AdaBoost,Bagging and Random Forest. 实验结果表明: 评判的指标:accuracy scores和 F-Measure scores Bagging  and  Dec…

Over the years, I have collected, modified, adapted, adopted or created a number of software packages in FORTRAN. You might be able to use one of these libraries, or a routine or two from a library. The packages are at different levels of completion.…

为了实现一个全景图片展示的功能,需要借助手机的姿态传感器,实现一个这样的功能:当手机旋转时,视角也跟着旋转(读者若理解不能,可以参考下现在流行的 VR 应用,使用陀螺仪模式时的效果,亦可称作"单目 VR 效果").这个功能的实现原理为:利用手机传感器得到手机的当前的姿态的信息(可以是用各种方式来描述的),然后调整投影的参数,实现最终的图像跟着手机旋转的效果. 手机姿态获取 Android Android 平台有各种各样的传感器(Sensor),不止一个 sensor 可以实现前文提到的…

Software Testing Part I:The Big Picture 1.Software Testing Background Bug's formal definition 1.The software doesn't do something that the product specification says it should do. 2.The software does something that the product specification says it s…

Comparison of Models for Predicting the Outcome of Craniocerebral Injury by Using Machine Learning     Introduction Craniocerebral injury leads to a high probability of death and disability, the accurate and timely prediction of the outcome of this c…

Authors: Sarah E. Schwarm University of Washington, Seattle, WAMari Ostendorf University of Washington, Seattle, WAPublished in: ACLtime:June 25 - 30, 2005 Association for Computational Linguistics Stroudsburg, PA, USA ©2005 数据不公开 2 reading level ass…

TF.Learn,TensorFlow重要模块,各种类型深度学习及流行机器学习算法.TensorFlow官方Scikit Flow项目迁移,谷歌员工Illia Polosukhin.唐源发起.Scikit-learn代码风格,帮助数据科学从业者更好.更快适应接受TensorFlow代码.囊括许多TensorFlow代码.设计模式,用户更快搭建机器学习模型实现应用.避免大量代码重复,把精力放在搭建更精确模型.与其他contrib模块无逢结合. 分布式Estimator.Estimator,各种各样…

AUC(Area under Curve):Roc曲线下的面积,介于0.1和1之间.Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好. 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面,从而能够更好地分类. 1. 什么是ROC曲线? ROC曲线是Receiver operating characteristic curve的简称,中文名为“…

1. 普通线性回归 Linear Regression (1)目标: class sklearn.linear_model.LinearRegression (fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None)  (2)参数: (3)sklearn的三个坑 [1]均方误差为负 我们在决策树和随机森林中都提到过,虽然均方误差永远为正,但是sklearn中的参数scoring下,均方误差作为评 判标准时,却是计算”负均方误差“(…

ssl payload取1024字节,然后使用VAE检测异常的ssl流. 代码如下: from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np import tensorflow as tf import tflearn from matplotlib import pyplot as plt import sea…

https://github.com/mounicam/lexical_simplification 提供了SimplePPDBpp: SimplePPDB++ resource consisting of around 14.1 million paraphrase rules along with their readability scores.   --- 非英文 主要贡献:1.创造了人为评分的15000个英文单词复杂度2.提出了a novel neural readability ra…

http://in.sdo.com/?p=11 原文链接:Netflix recommendations: beyond the 5 stars (Part 1), (Part 2) 原文作者:Xavier Amatriain and Justin Basilico 前言 Nexflix是一家提供在线视频流媒体服务和DVD租赁业务的公司,也是著名的Netflix大奖赛的发起者.如果读者希望进一步了解Netflix,建议读一下和讯上的一篇文章: Netflix:从传统DVD租赁向流媒体华丽转身 以…

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from unzip_utils import unzip import numpy as np import tflearn from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.metrics impo…

先看tflearn 官方的: from __future__ import division, print_function, absolute_import import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm import tensorflow as tf import tflearn # Data loading and preprocessing import tflearn.dat…

一.改进模型的几个方法 Collect more data Collect more diverse training set Train algorithm longer with gradient descent Try Adam instead of gradient descent Try bigger network Try dropout Add \(L_2\) regularization Network architecture Activation functions hidd…

1.添加项目maven添加依赖 or 导入jar包 or 使用jvm <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven…

在IJCAI 于2015年举办的竞赛:Repeat Buyers Prediction Competition 中, 很多参赛队伍在最终的Slides展示中都表示使用了 AUC 作为评估指标:     那么,AUC是什么呢? AUC是一个机器学习性能度量指标,只能用于二分类模型的评价.(拓展二分类模型的其他评价指标:logloss.accuracy.precision)   对于二分类问题,可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例(true positive).假正例(false…

AUC是指:从一堆样本中随机抽一个,抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标,只能用于二分类模型的评价,对于二分类模型,还有很多其他评价指标,比如logloss,accuracy,precision.如果你经常关注数据挖掘比赛,比如kaggle,那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标.为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢?因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率,如果要计算accuracy,需要先把概率转化成类别,这…

在Erlang 18中, 我们还是可以使用erlang:now/0 但也已经 deprecated啦,大量使用可能引发瓶颈. The default time warp mode has the same behavior as before, and the old API still works. Thus, you are not required to change anything unless you want to. However, you are strongly encour…

在sklearn当中,可以在三个地方进行模型的评估 1:各个模型的均有提供的score方法来进行评估. 这种方法对于每一种学习器来说都是根据学习器本身的特点定制的,不可改变,这种方法比较简单.这种方法受模型的影响, 2:用交叉验证cross_val_score,或者参数调试GridSearchCV,它们都依赖scoring参数传入一个性能度量函数.这种方法就是我们下面讨论的使用scoring进行模型的性能评估. 3:Metric方法,Metric有为各种问题提供的评估方法.这些问题包括分类.聚类…