ANN中Precision-Recall权衡

最新推荐文章于 2025-07-05 12:45:31 发布
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本文探讨了在哈希表中提高数据检索精度与召回率的方法。指出编码长度的增长能够降低item碰撞概率，但同时也可能导致召回率下降。为解决此问题，引入多个哈希表以平衡精度与召回率。

  1. 如果想要得到较高的精度，则需要较长的编码。

  2. 编码长度m增长的话，则item碰撞的概率会成倍的减小，从而导致召回率下降。 

  3. 为了得到较高的召回率，则需要多个哈希表。

　　参考http://yongyuan.name/blog/approximate-nearest-neighbor-search.html

实时性-精度权衡：基于YOLOv8的目标检测系统实现与UI界面设计
YOLO
06-27 358
骨干网络优化：使用了更高效的CSP结构，减少了计算量的同时保持了特征提取能力无锚点(Anchor-free)设计：简化了检测头的设计，提高了训练稳定性任务特定解耦头：将分类和回归任务分离，提高了检测精度损失函数改进：使用了CIoU和DFL损失，提高了边界框预测的准确性Mosaic数据增强：改进了数据增强策略，提高了小目标检测能力YOLOv8提供了五种预训练模型尺寸，从YOLOv8n(最小)到YOLOv8x(最大)，用户可以根据应用场景选择适合的模型。
15、机器学习中的泛化误差与分类性能评估
最新发布
l6m7n8的博客
08-28 4
本文深入探讨了机器学习中的泛化误差与分类性能评估的核心概念。首先介绍了偏差和方差的定义及其对模型性能的影响，详细讨论了偏差-方差权衡的存在性及其争议。随后，文章解析了测试集和验证集在模型评估中的作用，并引入了混淆矩阵及其衍生的性能指标，如精确率、召回率和F1分数。最后，文章结合不同应用场景，讨论了如何选择合适的分类性能指标并确保评估的稳定性。通过这些方法和策略，旨在提升机器学习模型的性能与可靠性，为解决实际问题提供指导。
precision + recall 两者合适的平衡点 F1分数
qq_43758383的博客
09-07 205
本例中老师给出了两种算法来对病人进行罕见病的预测，人群中患病概率为0.5%第一种 是二分类算法，患病为1，反之为0，该算法有99%的正确率，误差为1%第二种是暴力的默认为0，准确率为99.5%，误差为0.5%但我们能说第二种是比第一种好的算法吗在处理偏斜数据集的问题时，我们通常使用不同的误差度量，而不仅仅是分类误差来确定算法的性能使用一个二维矩阵来介绍精确率和召回率横为实际的类别，竖为预测的类别，1代表是在本例中会有4种组合，老师分别用4种不同的颜色来进行标注。
关于机器学习中Precision和Recall的概念的理解
Relocy的专栏
05-19 2万+
Andrew Ng 机器学习第六课关于这个Precision和Recall的概念，我一直不能很好的理解，所以我找了个时间梳理的了一下。 - Accuracy = 准确率 预测对的除以总样本书 - Precision = 预测正率 - Recall = 查对率 预测对占实际是对的理解资料(转载)帮助理解的例子拿导弹的例子：雷达收到 100个导弹信号 ，只有3个是真的导弹 ，97
人工神经网络ANN学习笔记（一）
qq_45126707的博客
09-30 1469
定义：人工神经网络（Artificial Neural Network），它是人脑神经元网络的抽象，是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 注：1.样本有多少个feature，输入层就有多少个节点。 2.根据组合的情况来设定权重，.
腾讯专家献上技术干货，带你一览腾讯广告召回系统的演进
腾讯广告算法大赛
06-30 687
为拓宽选手们的技术视野，腾讯广告算法大赛官方邀请 NVIDIA 及腾讯的技术大咖，倾力打造了“技”高一筹系列专题直播。在6月24日的直播中，腾讯广告高级研发工程师陈帆，为大家详解了“腾讯广告召回系统的演进”，并对选手们的疑问进行了详细解答。这份来自腾讯专家的“干货”，请查收！ 直播FAQ Q1：召回系统是什么意思？ A：召回是整个推荐系统（或者说广告引擎）的第一阶段，主要根据用户和广告部分特征，从海量的广告库里，快速捞出一小部分与用户存在潜在兴趣匹配的广告队列，系统的后续环节都是针对这一队...
ROC原理介绍及利用python实现二分类和多分类的ROC曲线
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08-19 11万+
对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，F-score1，以及即将要讨论的ROC和AUC。本文通过对这些指标的原理做一个简单的介绍，然后用python分别实现二分类和多分类的ROC曲线。 1 基本概念 一个分类模型(分类器)是一个将某个实例映射到一个特定类的过程.分类器的结果可以是给出该实例所属的类别，也可以给定该实例属于某个类别的概率。 首先来...
RAG为AI原生应用带来的变革与机遇
AI天才研究院
07-05 659
检索增强生成(RAG)代表了人工智能领域的范式转变，通过将大语言模型(LLM)的生成能力与外部知识检索机制相结合，解决了传统生成式AI的关键局限性。本文提供了RAG技术的全面分析，从理论基础到架构设计，再到实际应用与未来演进。我们深入探讨RAG如何变革AI原生应用的开发模式，使其能够动态整合最新知识、确保输出准确性、实现领域专业化，并显著降低幻觉风险。
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07-19
- **离线评估指标**：使用 Recall@K、Precision@K、MRR、MAP（Mean Average Precision）等指标评估不同参数组合下的效果。 - **在线 A/B 测试**：在实际线上环境中进行 A/B 测试，观察不同参数设置对点击率、转化率...
如何高效提升大模型的RAG效果？多种实用策略一次掌握
master_hunter的博客
05-27 755
摘要： RAG（检索增强生成）技术通过结合外部知识库提升大模型回答准确性，但实际落地需多维度优化。本文剖析四大关键因素：数据质量（合理文档拆分与更新）、检索算法（ANN加速搜索）、Embedding模型（按场景选择）及结果排序（Cross-Encoder重排）。提供实操方案如分层文档分割、多语言模型适配、开源向量库（FAISS/Milvus）搭建等，并强调从小规模试点开始，持续评估指标（Recall/F1）。未来RAG将更智能高效，助力企业降低幻觉风险，实现精准知识问答。关注@Fanstuck，获取AI落地
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vainfanfan的博客
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一、由ANN进入Hash NN，即最近邻（nearest neighbor），定义在一个数据集X中，查询点q的最近邻是NN(q)=argmin dist(q,x) 其中x∈X。直接的表示，即为KNN查询，也就是需要找到K个最近邻。一个点x和查询点q的距离取决于具体的查询问题。例如：d维空间的数据集，和欧式距离。 在低维空间时，这些情况都可以得到有效解决（比如k-d tree算法）。然而，在大规模高...
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【计算机视觉】目标检测中的指标衡量Recall与Precision标签（空格分隔）： 【图像处理】 说明：目标检测性能指标Recall与Precision的理解。 Recall与Precision其实道理非常朴素： Precision就是精度，以行人检测为例，精度就是检测出来的行人中确实是行人的所占的百分比，也就是所谓的检测精度，可以提供给客户看，我们的检测精度是100%，也就是没有虚景，
Python3写精确率(precision)、召回率(recall)以及F1分数(F1_Score)
Aries
12-03 3万+
1. 四个概念定义：TP、FP、TN、FN 先看四个概念定义： - TP，True Positive - FP，False Positive - TN，True Negative - FN，False Negative 如何理解记忆这四个概念定义呢？ 举个简单的二元分类问题 例子： 假设，我们要对某一封邮件做出一个判定，判定这封邮件是垃圾邮件、还是这封邮件不是垃圾邮件？ 如果判定...
【YOLO学习】召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（Average_precision(AP) ），交除并（Intersection-over-Union（IoU））
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在训练YOLO v2的过程中，系统会显示出一些评价训练效果的指标，包括Recall，IoU等等。为了怕以后忘了，现在把自己的理解记录一下。这一文章首先假设一个测试集，然后围绕这一测试集来介绍这几种指标的计算方式。
多分类问题中每一类的Precision-Recall Curve曲线以及ROC的Matlab画法
foreyang00
11-21 8676
转自：http://www.zhizhihu.com/html/y2010/2447.html         这两天写论文中，本来设计的是要画这个Precision-Recall Curve的，因为PRC是从信息检索中来的，而且我又做的类似一个检索，所以要画这个图，但是我靠，竟然发现不好画，找了很多资料等。最后也没画好，多么重要好看实用的图啊，可惜了。        今天就花了一点功夫，专门
转：Confusion Matrix(混淆矩阵) 解释最全的一个
代码过客
07-29 2万+
Confusion Matrix, 混淆矩阵 [转贴 2009-7-4 17:09:39]     字号：大 中 小   一个完美的分类模型就是，如果一个客户实际上(Actual)属于类别good，也预测成(Predicted)good，处于类别bad，也就预测成bad。但从上面我们看到，一些实际上是good的客户，根据我们的模型，却预测他为bad，对一些原本是bad
准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure
weixin_34144450的博客
07-22 1万+
yu Code 15 Comments  机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。(注： 相对来说，IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是...
【机器学习】多分类问题中查全率和查准率的理解(Precision-Recall)
qq280929090的专栏
04-24 1万+
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05-03
3. **支持阈值调整与权衡**：通过对 Precision 和 Recall 的观察，可以根据具体应用需求选择最佳的决策阈值。例如，在医疗诊断中可能更注重高 Recall 来减少漏诊；而在推荐系统中则可能优先追求高 Precision 提升...
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