机器学习笔记之模型的评价指标小结

最新推荐文章于 2025-01-03 21:59:25 发布
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机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型
学以致用 知行合一
05-29 2231
语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下：1. 音频录制：首先需要对口语发音进行录制，并将其转化为数字形式的音频文件。2. 预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3. 特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。
机器学习笔记 - 结合深度学习的基于内容的图像实例检索 相关数据集/网络模型概览
学以致用 知行合一
06-28 1432
常用的数据集。UKBench (UKB)：由10200张物体图像组成。该数据集有2550组图像，每组有四张来自不同视角或照明条件的同一物体的图像，可以视为一种类级监督信息。所有图像都可以用作查询。Holidays：由1491张从个人节日相册中收集的图像组成。大多数图像都与场景相关。该数据集包括500组相似图像，每组具有单个查询图像。数据集还为每个图像提供感兴趣区域的位置信息。Oxford-5k：由11栋牛津建筑的5062幅图像组成。每个建筑都与五个手绘边界框查询相关联。
二、模型的变量
prettyEva的博客
03-26 2375
二、模型的变量　　信用评分模型的变量主要有两种：表现变量（因变量）和预测变量（自变量）。预测变量是从可观测到的信息中提炼出来的、与表现变量具有较强相关性的、用来预测未来结果的变量。 　　表现变量的界定： 　　表现变量是模型所要预测的目标，有些情况下，是容易界定的，例如用户对直邮是反应还是不反应。但是很多时候，是无法直观界定的，需要考虑具体需求。例如，对要预测的目标用户的账户表现认为是坏账，是拖欠
机器学习模型的评价指标
qq_44482048的博客
02-01 498
机器学习模型的评价指标
关于模型的评估指标（超详细）
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文章目录正负样本的选择标准评估指标回归问题的评估指标SSE 和方差均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）R Squared分类问题的评估指标错误率召回率(查全率)精确率(查准率)混淆矩阵和分类报告P-R曲线准确率f1分值什么时候关注召回率，什么时候关注精确率概率密度评估指标概率密度曲线图相对熵（K-L散度）概率、信息量信息熵相对熵（K-L散度）交叉熵概率分布评估指标ROC曲线KS曲线提升图提升图的另一种形式洛伦兹图（累计提升图）KS曲线 模型的开发基于历史数据，而模型的使用则针对未来的数据。为了模拟这种建
使用决策树算法评估汽车等级
weixin_46066900的博客
05-19 3839
首先安装号第三方库，绘图软件 不需要配置环境变量 数据：car.data 数据描述：1728条数据（6个特征+评估等级（4个级别））  特征：[‘buying’, ‘maint’,‘doors’,‘persons’,‘lug_boot’,‘safety’]  标签：[‘unacc’,‘acc’,‘good’,‘v-good’], 训练模型基本流程及对应要求： 0、使用的第三方库 1、获取数据：读取数据 2、数据处理：字符型特征转换（from sklearn.preprocessing impo
机器学习笔记之模型评估方法
m0_62501000的博客
10-23 467
机器学习模型评估是实际应用中至关重要的一环，它有助于我们确定模型的性能以及它在未见过的数据上的泛化能力。评估模型的质量和性能不仅有助于选择最佳模型，还有助于优化参数和特征选择，从而实现更好的预测结果。因此，了解如何评估机器学习模型是每个机器学习从业者的重要任务。在本文中，我们将探讨如何评估机器学习模型，以及如何使用K-最近邻（KNN）算法进行糖尿病预测时不同K值下的模型评估。
机器学习笔记
weixin_51118573的博客
04-23 3225
从定义上来说，机器学习是一种功能、方法，或者更具体的说是一种算法，它能够赋予机器进行学习的能力，从而使机器完成一些通过编程无法直接实现的功能。从具体的实践意义来说，其实机器学习是利用大量数据训练出一个最优模型，然后再利用此模型预测出其他数据的一种方法。比如要识别猫、狗照片就要拿它们各自的照片提炼出相应的特征（比如耳朵、脸型、鼻子等），从而训练出一个具有预测能力的模型。机器学习与人工智能、深度学习有什么关系呢？从图中可以看出，机器学习是人工智能的一部分，而深度学习又是机器学习的一部分。
机器学习笔记之——模型评估与改进之评估指标与评分
前尘忆梦的博客
12-27 1400
评估指标与评分 到目前为止，我们使用精度（正确分类的样本所占的比例）来评估分类性能，使用 R2 来评估回归性能。但是，总结监督模型在给定数据集上的表现有多种方法，这两个指标只是其中两种。在实践中，这些评估指标可能不适用于你的应用。在选择模型与调参时，选择正确的指标是很重要的。 1、牢记最终目标 在选择指标时，你应该始终牢记机器学习应用的最终目标。在实践中，我们通常不仅对精确的预测感兴趣，还希望将这些预测结果用于更大的决策过程。在选择机器学习指标之前，你应该考虑应用的高级目标，这通常被称为商业指标（busin
机器学习课堂笔记——监督学习
EShiLa的博客
09-17 950
面积、房龄、所处区域。
机器学习西瓜书笔记(十四) 第十四章概率图模型
weixin_42329812的博客
10-07 1359
概率图模型是一类用图表示变量之间关系的概率模型，包括有向图模型（如贝叶斯网）和无向图模型（如马尔可夫随机场）。这些模型在推断和学习参数方面有广泛应用，如隐马尔可夫模型（HMM）在时序数据建模中的应用，条件随机场（CRF）在序列标注任务中的应用，以及话题模型如LDA在文本挖掘中的应用。推断方法包括精确推断（如变量消去和信念传播）和近似推断（如MCMC采样和变分推断），而参数学习通常使用极大似然或最大后验概率估计。这些模型和方法在信息检索、自然语言处理等领域发挥着重要作用。
机器学习笔记（吴恩达）
kyxdjy的博客
04-25 7961
机器学习笔记（吴恩达）
吴恩达Machine Learning课程学习笔记1 监督机器学习 回归和分类（P1-41）
weixin_46632427的博客
01-03 2672
机器学习的定义："Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.无需明确编程，赋予计算机学习能力的研究领域"（Arthur Samuel 1959）。机器学习可应用于语音识别、计算机视觉、增强现实、自动驾驶、大规模工业、电子商务、医疗保健等领域。
李宏毅2020机器学习 【学习笔记】 P11Logistic Regression
weixin_51330846的博客
08-31 899
【李宏毅2020机器学习深度学习(完整版)国语】 https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF/?
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料Euler-Tour-Tree
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需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）
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需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究，结合Matlab代码实现，探讨了在电力需求侧管理背景下，冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应，以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计（如智能优化算法）以及多场景仿真验证，重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性，并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化，为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群：具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师；熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标：①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究；②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真；③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程，重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分，同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验，加深对系统优化机制的理解。
栅格数据批量定义投影.tbx
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遥感监测基于Sentinel-1 SAR影像的洪水淹没提取方法：孟加拉国基山甘杰地区洪涝灾害动态监测与面积统计
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Python数据分析与机器学习学习笔记总结
在这个学习笔记的压缩包中，包含了与Python编程、数学基础知识、数据分析以及机器学习相关的学习资料。下面将对每个知识点进行详细介绍： ### Python Python 是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁的语法和强大...
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