7.1 分类模型评估 1、二分类 混淆矩阵中对角线的元素代表正确分类的数量； 非对角线元素代表错误分类的数量。 所以最为理想的模型（拿测试集来看），应该是一个对角阵。若无法得到对角阵，对角线上的数字之和如果占统治地位也是可以的。 片面的追求查准率可能会降低召回率 2、多分类 recall参数中的av ...
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2019-09-01 19:02:14
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精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线 链接：https://blog.csdn.net/CYJ2014go/article/details/84537317 [总结]ROC曲线、AUC、准确度、召回率 链接：https://blog.csdn.net/bra_ve/article/details/8 ...
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2019-09-01 16:16:48
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分类结果混淆矩阵（confusion matrix）： 1.准确率--accuracy 定义：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。计算方法： 2.精确率--precision（P）定义：被判定为正例（反例）的样本中，真正的正例样本（反例样本）的比例。计算方法： 3.召回率-- ...
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2019-09-01 01:31:12
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今日完成 今天是做的demonstration 这一周主要做的是超参数(hyper parameter)搜寻，神经网络架构(architecture)调整，损失函数(loss function)调整 使用的架构是两层隐层，每层隐层十个节点 拟合效果不好，loss function下不去，最低只能到6 ...
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2019-08-30 19:11:40
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之前一直不清楚Top1和Top5是什么，其实搞清楚了很简单，就是两种衡量指标，其中，Top1就是普通的Accuracy，Top5比Top1衡量标准更“严格”， 具体来讲，比如一共需要分10类，每次分类器的输出结果都是10个相加为1的概率值，Top1就是这十个值中最大的那个概率值对应的分类恰好正确的频 ...
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2019-08-22 01:21:36
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参考网站：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html ...
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2019-08-21 13:39:52
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激活函数是神经网络中一个重要的环节，本文将介绍为什么神经网络网络要利用激活函数，几种常用的激活函数(逻辑函数Sigmoid、双曲正切函数tanh、线性整流函数(ReLU)，神经网络中的梯度消失问题和ReLU如何避免梯 ...
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2019-08-19 10:05:59
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大家好~ 可爱的我又来了~ 今天我会分享一个简单的Knn算法实例，是小白的必备实例！ 开始喽~ 首先我是用Jupyter新建的一个python文件 并且在相同文件夹中放了一个‘data’的图片文件夹里面从0-9个有5000张图片。 接下来是代码部分： 这是需要引用的部分数据包 建立X，y两个集合 d ...
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2019-08-18 12:02:25
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1. k_fold = KFold(n_split, shuffle) 构造KFold的索引切割器 k_fold.split(indices) 对索引进行切割。 参数说明：n_split表示切割的份数，假设切割的份数为10，那么有9份是训练集有1份是测试集，shuffle是否进行清洗，indices ...
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2019-08-14 17:15:43
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恢复内容开始 1. k_fold = KFold(n_split, shuffle) 构造KFold的索引切割器 k_fold.split(indices) 对索引进行切割。 参数说明：n_split表示切割的份数，假设切割的份数为10，那么有9份是训练集有1份是测试集，shuffle是否进行清洗， ...
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2019-08-14 17:10:38
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