机器学习杂记

最新推荐文章于 2024-06-27 14:51:21 发布
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#人工智能

本文介绍了主成分分析(PCA)及矩阵奇异值分解(SVD)的基本原理与应用,PCA是一种常用的数据降维方法,SVD则为PCA提供了强大的数学工具,两者在数据科学中有着广泛的应用。

主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。用于数据降维。

强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html

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机器学习笔记 - 杂记一
学以致用 知行合一
05-17 7193
1、colab 2、google drive 3、反向传播 4、标量、向量、张量 5、Keras加载模型进行继续训练 6、Keras噪声层Noise
机器学习笔记 - 杂记三
学以致用 知行合一
03-28 2183
1、sklearn中svm模型的保存与加载调用 2、panda中删除一列的方法 3、cannot import name joblib from sklearn.externals 4、sklearn中KFold与StratifiedKFold 5、pandas删除满足条件的行 6、pandas drop函数参数 7、使用Sklearn创建测试数据集 8、最小二乘法简述
机器学习性能指标 （accuracy精度， precision查准率准确率，recall查全率召回率，F1值，ROC曲线，PR， AOC）
wulimmya的博客
09-28 3644
文章目录分类任务预备知识准确率 accuracy精确率 precision，也叫查准率召回率 recall，也叫查全率F1值，精确率和召回率的调和均值ROC，用于评价一个分类器的好坏AUC， area under curve,ROC曲线下的面积示例回归任务MAE，平均绝对误差，L1范数损失MSE，平均平方误差，L1范数损失 参考文章1 参考文章2 分类任务 预备知识 混淆矩阵，是一个两行两列的矩阵，由TP, FP, FN, TN组成，对角线上是TP和TN， 即分类正确的，而不再对角线上的都是分类错误的。
aoc
haiying
03-18 377
feeling 混吃等死 不行啊
机器学习笔记
提子同学是我
01-10 2694
机器学习笔记
西瓜书机器学习AUC与ℓ-rank（loss）的联系理解以及证明（通俗易懂）
Jiansong_Shen的博客
03-14 1713
容易且详细理解AUC与loss函数关系
机器学习笔记 - 杂记二
学以致用 知行合一
09-20 3456
1、检测gpu是否可用 2、Weka：Java 机器学习软件 3、IOU指标计算 4、BLAS 线性代数库简介 5、常用深度学习图像/视频数据标注工具
【杂记】Python学习、机器学习（图像处理）、网络渗透、考研杂记
weixin_38263568的博客
05-25 3329
最近一段时间的精力分配有点混乱，关注的东西也比较乱，现在整理一下。 主要有四大类：Python学习、机器学习（图像处理）、网络渗透、考研相关 先来说说Python的学习： 貌似是前段时间用C#写一个获取网页源码，并解析得到需要的信息的工具的时候，网上资料说做爬虫和网页解析，Python更适合，又发现Python最近很火，然后就入了Python的坑。大概花费了一
机器学习知识点
RBK的博客
03-16 3044
文章目录机器学习有监督学习K-means青少年市场细分决策树ID3C4.5LR为什么用最大似然函数作为损失函数为什么用sigmod应用场景SVM常见核函数决策树朴素贝叶斯垃圾短信过滤TF-IDF集成学习特征工程为什么要归一化，有什么好处评价指标样本分布不均，如何训练分类指标过拟合、欠拟合为什么会发生过拟合如何防止过拟合为什么参数越小模型越简单实现参数的稀疏的用处损失函数损失函数Xgboost(xgb)深度学习TensorFlow单变量线性回归多元线性回归 用于突击一下机器学习的一些东西，第二志愿被改到机器学
机器学习一--基本概念
aochong6817的博客
12-14 179
一、机器学习（Machine Learning） 　　多领域交叉学科，涉及概率论，统计学，逼近论，凸分析算法复杂度理论等多门学科，专门研究机器怎么模拟或实现人类的学习行为，以获得新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 　　学习：针对经验E（Experience）和一系列的任务T（tasks）和一定表现的衡量P，随着经验E的积累，针对定义好的任务T,可以提高表现...
机器学习实战KNN模型的性能度量以及PR和ROC曲线绘制
m0_67703565的博客
10-23 774
在我们将学习的模型构造出来训练完以后，我们通常需要评估该模型的好坏。
机器学习（贝叶斯，K-means,ROC,AUC)
weixin_34228662的博客
11-21 722
申明：因为看的这个课老师讲的有点乱，课程也有的章节少那么几小节。所以对一些东西没理解透彻，而且有些乱。 所以，望理解，等以后学的更深刻了再回来修改。 1.ROC与AOC ROC与AUC ROC：横轴False 纵轴TRUE理想情况下（0，1）达不到 最完美的情况每一个Threshold都可以判断出来TPR,FPR比如Threshold最大时，TP=FP=0对应于原点。...
深度学习相关概念及术语总结2
最新发布
weixin_43597208的博客
06-27 680
DBSCAN算法的一个优点是，它不需要预先指定簇的数量，而是根据数据的分布自动确定簇的数量。AUC的计算方法是，首先根据模型的预测结果对样本进行排序，然后通过计算不同阈值下的真阳性率和假阳性率，绘制出ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve），最后计算ROC曲线下的面积即为AUC值。BPR模型在推荐系统中得到广泛的应用，特别是在处理隐反馈数据（如用户行为数据中只包含了交互物品的信息，而没有具体的评分或点击行为）以及进行个性化排序时，能够取得较好的效果。
机器学习的评估指标
qq_45973897的博客
12-18 894
本文介绍机器学习中回归问题的各种评测指标和分类问题的各种评测指标
AOC的计算
realjc的博客
10-12 1761
AOC指的是PR(精度-召回)曲线的曲线下面积，用于评估目标检测网络的性能。 AOC的计算过程如下： 1、获得网络推断的pred_bbox、pred_class、pred_score和真值gt_bbox、gt_class 2、对于每个类别，根据iou条件，增加一个正例(TP)或负例(FP)和对应的score 3、按照score升序，计算精度和召回的前缀和向量 4、计算不同召回下的精度，累加得到AOC 参考代码： https://github.com/garg-abhinav/FasterRCNN impor
详解AUC指标
love1005lin的博客
11-03 4705
AUC指标 AUC是一个模型评价指标，用于二分类模型的评价。AUC是“Area under Curve（曲线下的面积）”的英文缩写，而这条“Curve（曲线）”就是ROC曲线。 ROC:受试者工作特征曲线    为什么要用AUC作为二分类模型的评价指标呢？为什么不直接通过计算准确率来对模型进行评价呢？答案是这样的：机器学习中的很多模型对于分类问题的预测结果大多是概率，即属于某个类别的概率，如果计算准确率的话，就要把概率转化为类别，这就需要设定一个阈值，概率大于某个阈值的属于一类，概率小于某个阈值的属于另一类
机器学习模型评价指标
tianbwin2995的专栏
03-17 3259
分为三个大块：1 如何利用scikit-learn进行交叉验证 2 如何评价分类模型的指标 3 如何评价线性模型的指标 4如何评价聚类模型的指标 交叉验证： 1.holdout 2.K-Fold 3.留1 2.分类模型的评价指标 最重要的：混淆矩阵confusion_matrix 其余的一些指标：准确度accuracy 所有正确的 精确率：预测1正确的在全部预测为正确1的里
机器学习在网络空间安全领域的
07-14
机器学习在网络空间安全领域的应用非常广泛，以下是一些常见的应用场景： 1. 威胁检测和入侵检测：通过机器学习算法，可以对网络流量数据进行分析和建模，以检测异常或恶意行为。例如，可以使用监督学习算法来训练...
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