在解决分类问题的时候，可以选择的评价指标简直不要太多。但基本可以分成两2大类，我们今分别来说道说道 基于一个概率阈值判断在该阈值下预测的准确率 衡量模型整体表现（在各个阈值下）的评价指标 在说指标之前，咱先把分类问题中会遇到的所有情况简单过一遍。36度的北京让我们举个凉快一点的例子 我们预测会不会下 ...
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2019-07-01 10:42:29
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算法不仅是深度学习，其核心在于算法策略；
算法也不是空中楼阁，更需要抓住行业痛点，才能发挥最大的价值。
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2019-06-27 19:20:00
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1. 监督学习--分类 机器学习肿分类和预测算法的评估： a. 准确率 b.速度 c. 强壮行 d.可规模性 e. 可解释性 2. 什么是决策树/判定树（decision tree）？ 3. 熵（entropy）概念： 变量的不确定越大，熵也就越大。 4. 决策树归纳算法（ID3） 5. 其他算法及 ...
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2019-06-25 11:57:46
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1、背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用，其中提到使用-l eng参数来限定语言库，可以提高识别准确率及识别效率。 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练，形成自己的语言库，来提高验证码识别率。 2、准备工具 tesseract样本训练有一个官方流程说明，https: ...
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2019-06-25 09:50:10
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正在使用的输入法是：搜狗输入法，用户界面如下： 记住用户选择： 3.支持连续筛选 4.智能纠错 支持语音输入字词修正和网络修正 短期刺激： 搜狗输入法在安装完成之后，会显示很漂亮的界面，这个界面还可以进行自定义，来选择自己更喜欢的界面 不让用户犯简单的错误： ...
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2019-06-23 01:06:17
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转：https://blog.csdn.net/syoung9029/article/details/56276567 召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（AP），交除并（IoU） 摘要 在训练YOLO v2的过程中，系统会显示出一些评价训练效果的值，如Recall，I ...
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2019-06-20 15:44:08
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本质是ROC曲线下的面积，ROC曲线x轴是误判率(false positive rate)，y轴是准确率(true positive rate)。 AUC计算： 1. 使用Wilcoxon-Mann-Witney Test AUC和Wilcoxon-Mann-Witney Test有等价的性质。Wi ...
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2019-06-19 17:05:02
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ctr预估是工业界做推荐、广告等的基本问题，下面以熟悉的推荐场景为例，目标是提高abtest的线上指标，时长、互动和留存，反应到ctr模型的评估指标，可以是auc，logloss，ngcd等，auc反映了模型区分正负例的能力，auc提高不一定对应到线上指标提示，可能只是对item的预估分更准，对一个 ...
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2019-06-17 01:10:23
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机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向，无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率，本文中将介绍机器学习中各种“度 ...
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2019-06-15 20:25:22
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机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向，无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率，本文中将介绍机器学习中各种“度 ...
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2019-06-15 20:07:28
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