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搜索关键字:precision    ( 571个结果
SQL语言---3
数据库定义 一、基本域类型:char,varchar,int,smallint,nimeric,real,double precision,float,boolean,date,time 二、创建表 语句格式:CREAT TABLE<表名> ... 三、修改、删除表 1.修改:ALTER TABLE ...
分类:数据库   时间:2018-03-06 12:49:34    阅读次数:194
机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介
数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。 引言: 在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价。 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F- ...
分类:其他好文   时间:2018-02-10 11:15:07    阅读次数:1050
Python 字符串格式化%与format() 函数 九
这是12月规划的内容,2018年一月开篇~ 如果有什么错误,还请提出来~ 格式化这个在print已经提到一点,说实话和C语言非常类似 %的方法: %[(name)][flags][width].[precision]typecode (name) 可选,用于选择指定的key print("Year ...
分类:编程语言   时间:2018-02-06 14:20:36    阅读次数:339
428. Pow(x, n)【medium】
Implement pow(x, n). Notice You don't need to care about the precision of your answer, it's acceptable if the expected answer and your answer 's diffe ...
分类:其他好文   时间:2018-02-04 21:00:42    阅读次数:136
<知识库的构建> 2-2 检测 Evaluation
总结:有三个指数可以看出算法是否好,精确度precision,召回率recall和F1指数。所以本章重点为记忆这三种计算方式。 ...
分类:其他好文   时间:2018-01-29 19:16:26    阅读次数:144
ROC和AUC介绍以及如何计算AUC
ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,对两者的简单介绍见这里。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 ROC曲线 需要提前 ...
分类:其他好文   时间:2018-01-26 17:16:38    阅读次数:226
(61) 总结字段更新方法
前言: 当我们建立一个记录后,随着后面的流程,这个记录有些字段是要更改的 采用onchange更改 @api.onchange('sale_id')def onchange_sale_id(self): if self.sale_id: self.sale_order_site = self.sal... ...
分类:其他好文   时间:2018-01-26 14:02:10    阅读次数:194
【Henu ACM Round#15 D】Ilya and Escalator
【链接】 "我是链接,点我呀:)" 【题意】 在这里输入题意 【题解】 概率DP; 设f[i][j]表示前i个单位时间,j个人进入房间的概率是多少 然后想一下和i 1秒的时候要怎么转移就可以了。 i 1秒可能进入了一个人 f[i][j]+=f[i 1][j 1] p i 1秒没有人进去 ①已经有n个 ...
分类:其他好文   时间:2018-01-25 14:08:30    阅读次数:156
斯坦福大学公开课机器学习:machine learning system design | trading off precision and recall(F score公式的提出:学习算法中如何平衡(取舍)查准率和召回率的数值)
一般来说,召回率和查准率的关系如下:1、如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低;2、如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低。下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系。值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于 ...
分类:编程语言   时间:2018-01-21 21:29:16    阅读次数:271
斯坦福大学公开课机器学习:machine learning system design | error metrics for skewed classes(偏斜类问题的定义以及针对偏斜类问题的评估度量值:查准率(precision)和召回率(recall))
上篇文章提到了误差分析以及设定误差度量值的重要性。那就是设定某个实数来评估学习算法并衡量它的表现。有了算法的评估和误差度量值,有一件重要的事情要注意,就是使用一个合适的误差度量值,有时会对学习算法造成非常微妙的影响。这类问题就是偏斜类(skewed classes)的问题。什么意思呢。以癌症分类为例 ...
分类:系统相关   时间:2018-01-21 19:03:15    阅读次数:199
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