机器学习基础：评价指标（Machine Learning Fundamentals: Evaluation Metrics）

最新推荐文章于 2024-07-04 14:38:14 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 评价指标 ROC Dice
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企业AI Agent的跨模态学习：融合非结构化数据的决策支持
AI天才研究院
02-22 921
AI天才研究院是一个专注于人工智能技术研究和应用的领先机构，致力于推动人工智能技术在企业、医疗、教育等领域的创新和应用。研究院拥有一支由全球顶尖的人工智能专家、研究员和工程师组成的团队，他们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域拥有丰富的经验和深厚的学术背景。: 该书是计算机科学领域的经典之作，由著名计算机科学家Donald E. Knuth撰写。书中结合了东方禅宗哲学和计算机编程的智慧，提供了深刻的编程思想和技巧，对于提高编程能力和软件设计水平具有重要的指导意义。
企业AI Agent的强化学习在智能制造调度中的应用
最新发布
AI天才研究院
02-21 791
禅与计算机程序设计艺术（Zen And The Art of Computer Programming）的作者是一位享有盛誉的计算机科学大师，他在计算机编程、算法设计和人工智能领域有着广泛的影响。他的著作不仅涵盖了计算机科学的深度知识，更蕴含了深厚的哲学思想，将技术与人文相结合，为读者提供了独特的编程视角和思考方式。研究院由一群杰出的计算机科学家和人工智能专家组成，他们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有着深厚的研究背景和丰富的实践经验。
Machine Learning Fundamentals
01-14
Machine Learning Fundamentals: Use Python and scikit-learn to get up and running with the hottest developments in machine learning By 作者: Hyatt Saleh ISBN-10 书号: 1789803551 ISBN-13 书号: 9781789803556 出版日期: 2018-11-29 pages 页数: (426) As machine learning algorithms become popular, new tools that optimize these algorithms are also developed. Machine Learning Fundamentals explains you how to use the syntax of scikit-learn. You’ll study the difference between supervised and unsupervised models, as well as the importance of choosing the appropriate algorithm for each dataset. You’ll apply unsupervised clustering algorithms over real-world datasets, to discover patterns and profiles, and explore the process to solve an unsupervised machine learning problem. The focus of the book then shifts to supervised learning algorithms. You’ll learn to implement different supervised algorithms and develop neural network structures using the scikit-learn package. You’ll also learn how to perform coherent result analysis to improve the performance of the algorithm by tuning hyperparameters. By the end of this book, you will have gain all the skills required to start programming machine learning algorithms. Contents What You Will Learn Understand the importance of data representation Gain insights into the differences between supervised and unsupervised models Explore data using the Matplotlib library Study popular algorithms, such as k-means, Mean-Shift, and DBSCAN Measure model performance through different metrics Implement a confusion matrix using scikit-learn Study popular algorithms, such as Naïve-Bayes, Decision Tree, and SVM Perform error analysis to improve the performance of the model Learn to build a comprehensive machine learning program Authors Hyatt Saleh After graduating from college as a business administrator, Hyatt Saleh discovered the importance of data analysis for understanding and solving real-life problems. Since then, as a self-taught person, she has not only worked as a freelancer for many companies around the world in the field of machine learning but also founded an artificial intelligence company that aims to optimize everyday processes. She is also the author of another Packt book, titled “Machine Learning Fundamentals”.
How to understand Machine Learning Algorithm Performance Metrics
u011868279的博客
05-27 234
How to understand Machine Learning Algorithm Performance Metrics
《Machine Learning Fundamentals》Class Notes -- Chapter Nine Clustering
m0_67401417的博客
05-15 166
What are clustering algorithms used for We want to divide the data into several different types(different clusters) without labels. Data in the same cluster have some similar features for a given dataset. We might as well define tihs similarities as distan
Paper：机器学习、深度学习常用的国内/国外引用(References)论文参考文献集合(建议收藏，持续更新)
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07-22 4万+
Paper：机器学习、深度学习常用的外文引用References参考文献集合(建议收藏，持续更新) References 1、国外格式 [1]D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, and R. J. Williams, “Learning representations by back-propagating errors,” Nature,...
tversky-index:计算两个序列之间的 Tversky 索引
06-17
特沃斯基指数 计算两个序列之间的。 是两个集合之间的非对称相似性度量，一个定义了原型，另一个定义了变体。 该度量有两个参数： alpha和beta ，它们分别对应于与原型和变体相关的权重。 对于alpha = beta = 1 ，该指数等于。 对于alpha = beta = 0.5 ，该指数等于。 安装 $ npm install compute-tversky-index 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var tversky = require ( 'compute-tversky-index' ) ; tversky( a, b[, opts] ) 计算两个序列a和b之间的。 a和b必须是两个arrays或两个strings 。 var a , b , idx ; // Arrays: a = [ 2 , 5 , 7 , 9 ] ; b = [ 3 , 5 , 7
Applications of MATLAB Optimization Algorithms in Machine Learning: Case Studies and Practical Guide
Introduction to Machine Learning and Optimization Algorithms Machine learning is a branch of artificial intelligence that endows machines with the ability to learn from data, thus enabling them to ...
推荐系统相关资源介绍（书籍、代码、综述、教程等内容）
张小磊的博客
07-05 784
嘿，记得给“机器学习与推荐算法”添加星标本文整理了推荐系统相关的经典书籍、相关会议、Github仓库、顶会教程、综述论文、视频介绍以及论文笔记等内容。大家如果有觉得不错的资源也可以一起来完善他们~书籍Recommender Systems: The Textbook (2016, Charu Aggarwal)Recommender Systems Handbook 2n...
基于人口普查数据的收入预测模型构建及比较分析(Python数据分析分类器模型实践）
博客
07-09 2万+
收入是反映人民生活水平和国家经济发展状况的重要指标，改善收入水平，提高生活质量是各国政府和人民共同的奋斗目标。探索收入的影响因素，不仅对国家具有重要意义，对个人提升自我，企业识别目标消费群体也具有重要的参考价值。为了研究年龄、受教育程度、职业等诸多因素对个体收入的影响，本文以UCI Machine Learning Repository网站提供的人口普查数据作为数据样本，遵循CRISP-DM的数据挖掘流程，对数据中可能存在的规律进行探索和分析，构建决策树、Logistic回归、K近邻、线性支持向量机、随机森
Raki的读paper小记：Dice Loss for Data-imbalanced NLP Tasks
Raki_J的博客
03-18 1227
Abstract & Introduction & Related Work 研究任务 数据不平衡的NLP任务 已有方法和相关工作 面临挑战 负样例明显多于正样例，而且大量的容易负面的例子压倒了训练。最常用的交叉熵标准实际上是以准确性为导向的，这在训练和测试之间产生了差异。在训练时，每个训练实例对目标函数的贡献是相同的，而在测试时，F1得分更多关注的是正面实例 创新思路 将交叉熵损失函数替换成dice loss 为了进一步减轻训练中来自容易负样例例子的支配性影响，我们建议将训
【笔记】字符串相似度代码分享
懒惰是科技进步的原始动力
07-04 862
直接上代码，快速判断两个单词或句子是否相似，或者相似度是好还是差
matlab实现像素分类,定义使用 Tversky 损失的自定义像素分类层
weixin_35275073的博客
03-23 717
Tversky 损失Tversky 损失基于 Tversky 指数，用于测量两个分割图像之间的重叠 [1]。一个图像 Y 较其对应真实值 T 之间的 Tversky 指数 TIc 由下式给出TIc=∑m=1MYcmTcm∑m=1MYcmTcm+α∑m=1MYcmTc‾m+β∑m=1MYc‾mTcmc 对应于类，c‾ 对应于不在 c 类中。M 是沿 Y 的前两个维度的元素数目。α 和 β 是控制每个...
机器学习: Metric Learning (度量学习)
JNing
06-10 2万+
[1] Wikipedia-距离函数 [2] DistLearnKit [3] 基于深度学习的Person Re-ID（度量学习） [4] 度量学习 [5] 度量学习（Distance Metric Learning）介绍
机器学习常用性能指标总结metrics
qq_41056152的博客
05-28 2万+
本文转载自Prince1994的机器学习常用性能指标总结 序言 在机器学习中，性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键，通过衡量模型输出y_predict 和 y_true之间的某种"距离"得出的。 性能指标往往是我们做模型时的最终目标，如准确率，召回率，敏感度等等，但是性能指标常常因为不可微分，无法作为优化的loss函数，因此采用如cross-entropy, rmse等“距离”可微函数作为优化目标，以期待在loss函数降低的时候，能够提高性能指标。而最终目标的性能指标则作为模型训练过程中，作为
机器学习：评价分类结果（F1 Score）
ab1213456的博客
07-31 1957
一、基础 疑问1：具体使用算法时，怎么通过精准率和召回率判断算法优劣？ 根据具体使用场景而定： 例1：股票预测，未来该股票是升还是降？业务要求更精准的找到能够上升的股票；此情况下，模型精准率越高越优。 例2：病人诊断，就诊人员是否患病？业务要求更全面的找出所有患病的病人，而且尽量不漏掉一个患者；甚至说即使将正常人员判断为病人也没关系，只要不将病人判断成健康人员...
机器学习评价指标
it_lxg123的博客
07-19 1238
机器学习中的评价指标 当一个机器学习模型建立好了之后，即模型训练已经完成，我们就可以利用这个模型进行分类识别。 正例，所关注的识别目标就是正例。 负例，正例以外就是负例。 TP、FN、TN、FP的各自含义（其中T代表True，F代表False，P即Positives，N即Negatives）： 混淆矩阵 真实正例 真实负例 检测正例 TP ...
机器学习模型的性能指标
weixin_26752765的博客
09-04 2858
There are various metrics that we can use to evaluate the performance of ML algorithms, classification as well as regression algorithms. We must carefully choose the metrics for evaluating ML performa...
[深度学习从入门到女装]A Novel Focal Tversky loss function with improved Attention U-Net for lesion segmentatio
炼丹师
08-30 3352
论文地址：A Novel Focal Tversky loss function with improved Attention U-Net for lesion segmentation 一篇对Tversky Loss进行改进的论文，网络的结构为Attention U-net 新增加了多尺度输入，多层次的预测结果作为loss Focal Tversky Loss T...
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