精确率 精确率 指标尝试回答以下问题： 精确率的定义如下： $$\text{Precision} = \frac{TP}{TP+FP}$$ 注意：如果模型的预测结果中没有假正例，则模型的精确率为 1.0。 让我们来计算一下上一部分中用于分析肿瘤的机器学习模型的精确率： 真正例 (TP)：1 假正例 ...
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2018-03-25 12:03:04
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Author 和PointNet是同一批作者，这是对PointNet的一个改进版本 Abstract PointNet不能很好的捕捉由度量空间引入的局部结构，也就限制了它识别细粒度类别的能力以及对复杂场景的泛化能力 本文提出一个层级的神经网络递归地应用在嵌套划分的输入点云集。 通过探索度量空间的距离 ...
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2018-03-22 19:12:50
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深度网络既然在图像识别方面有很高的准确率，那将某一层网络输出数据作为图像特征也应该是可行的。该程序给出了使用Alexnet第七层作为激活层提取图像特征的示例。代码如下：clear;trainPath=fullfile(pwd,‘image‘);trainData=imageDatastore(trainPath,...‘IncludeSubfolders‘,true,‘LabelSource‘,‘
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2018-03-14 11:22:48
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由于可用的特征提取和分类器构造方法较多，为了确定选取方法。现在从视频提取的图像上进行算法验证，取这些图像的一部分进行训练，剩余部分进行测试，并进行交叉验证。找到准确率最高的方法后再将其用于测试集。以reco_toolbox为例，下面给出方法选取的代码：clc,closeall,clear,drawnowdatabase_name={‘JDPig‘};database_ext={‘jpg‘,‘jpg
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2018-03-13 14:03:43
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在前面几个章节，我们一直使用准确率(accuracy)来评价模型的性能，通常这是一个不错的选择。除此之外，还有不少评价指标哦，比如查准率(precision)、查全率(recall)和F1值(F1-score). 混淆矩阵 在讲解不同的评价指标之前，我们先来学习一个概念：混淆矩阵(confusio... ...
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2018-03-12 13:34:28
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本节来介绍一下使用 RNN 的 LSTM 来做 MNIST 分类的方法，RNN 相比 CNN 来说，速度可能会慢，但可以节省更多的内存空间。 初始化 首先我们可以先初始化一些变量，如学习率、节点单元数、RNN 层数等： learning_rate = 1e-3 num_units = 256 num ...
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2018-03-10 11:58:00
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TensorFlow训练神经网络的4个步骤： 1、定义算法公式，即训练神经网络的forward时的计算 2、定义损失函数和选择优化器来优化loss 3、训练步骤 4、对模型进行准确率评测 附Multi-Layer Perceptron代码： 1 from tensorflow.examples.tu ...
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2018-03-06 21:47:21
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混淆矩阵是一个矩阵，类别个数可以有多个，a[i][j]表示将类别i的样本误判为类别j的个数。 classification_report用来分析不同类别的准确率，召回率，F1值等，从而便于按照类别查看准确率、召回率。 总体的正确率跟classification_report中的正确率是不一样。 ...
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2018-03-04 22:13:12
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支持三种分词模式： ? 精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析； ? 全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义； ? 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。 http://www.cnblogs.com/to ...
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2018-02-26 13:28:43
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主要知识点 1、什么是分词器 分词器就是把一个文档切分成词语，也就是es中所做的normalization（提升recall召回率） recall，召回率：搜索的时候，增加能够搜索到的结果的数量。 经过分词器分词之后，es才能建立倒排索引 2、内置分词器的介绍 es内置种分词器，他们分别是、stan... ...
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2018-02-25 19:18:16
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