1- 指定阈值 为了将逻辑回归值映射到二元类别，必须指定分类阈值（也称为判定阈值）。如果值高于该阈值，则表示“1”；如果值低于该阈值，则表示“0”。人们往往会认为分类阈值应始终为 0.5，但阈值取决于具体问题，因此必须对其进行调整。 2- 真与假以及正类别与负类别 真正例是指模型将正类别样本正确地预 ...
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2019-01-30 01:19:33
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数据集拆分 交叉验证 网格搜索 通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻算法中的K值）， 这种叫超参数。但是手动过程繁杂，所以需要对模型预设几种超参数组 合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合建 立模型。 精确率(Precision)与召回率(Recall) ...
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2019-01-29 18:31:07
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https://www.jianshu.com/p/b5996bf06bd6 15.评价指标 袁一帆 关注 2016.03.05 09:26* 字数 1956 阅读 4065评论 2喜欢 10 1. 分类问题评价指标 1-1. 精确率与召回率 精确率（Precision）指的是模型判为正的所有样本中 ...
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2019-01-23 17:24:32
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摘要 RefineDet是CVPR 2018的一篇论文，文中提出了一个新的single-shot检测器RefineDet，实现了比二阶段方法更高的准确率而且具有与一阶段方法相当的效率。RefineDet包括两个互连模型ARM（anchor refinement module）和ODM（object ...
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2019-01-22 10:48:34
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算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks) 2.1、摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的 ...
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2019-01-17 15:56:24
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样本不平衡问题 样本不平衡问题 样本不平衡问题 样本不平衡问题 如在二分类中正负样本比例存在较大差距，导致模型的预测偏向某一类别。如果正样本占据1%，而负样本占据99%，那么模型只需要对所有样本输出预测为负样本，那么模型轻松可以达到99%的正确率。一般此时需使用其他度量标准来判断模型性能。比如召回率 ...
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2019-01-16 16:36:37
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1. itertools.product 进行数据的多种组合 intertools.product(range(0, 1), range(0, 1)) 组合的情况[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1] 2. confusion_matrix(test_y, pred_y) # ...
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2019-01-15 14:19:23
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0、摘要 （1）为了解决什么问题，提出什么方法，得到什么结论？ 问题：例如，为了提高系统的准确率，为了降低系统复杂度，为了提高系统自适应能力等 方法：例如，通过降维，特征选择的方法，减少无用数据，从提高系统准确度，并且降低系统复杂度 结论：找到一个评价指标，例如，accuracy, F1 score ...
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2019-01-14 00:23:19
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face_recognition 基础接口 face_recognition使用世界上最简单的人脸识别库，在Python或命令行中识别和操作人脸。 使用dlib最先进的人脸识别技术构建而成，并具有深度学习功能。 该模型在 Labeled Faces in the Wild 基准中的准确率为99.38 ...
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2019-01-11 20:12:17
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三、训练识别模型 首先先拷贝一个nets文件夹，主要使用的是文件夹下的两个文件nets_factory.py、alexnet.py，用于导入训练使用的网络alexnet。 nets_factory.py alexnet.py 对源码做出一定的修改，前面的卷积和池化作为共享层保持不变，主要就是修改最后 ...
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2019-01-08 16:40:17
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