上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类，分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集。在上周的实验表现中，经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右，这个结果差强人意，毕竟是二十年前写的网络 ...
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2017-12-06 14:35:54
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jieba介绍： 一、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。 二、jieba自带了一个叫做dict.t ...
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2017-12-03 21:53:45
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本章包含以下内容： 首先看一下实战中的推荐系统 推荐引擎的精度评价 评价一个引擎的准确率和召回率 在真实数据集：GroupLens 上评价推荐系统 我们每天都会对喜欢的、不喜欢的、甚至不关心的事情有很多观点。这些事情往往发生的不知不觉。你在收音机上听歌，因为它容易记住或者因为听起来可怕而关注它 — ...
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2017-12-01 15:14:36
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归纳卷积神经网络的常用算法在卷积算法之前，是有很多图片分类和识别的机器学习算法，像SVM向量机的原理特别复杂，卷积算法还是比较易懂，一方面避免全连接带来的庞大参数，主要通过提取特征值，算法准确率也是最高的，几乎可以跟人工识别相提并论了。 经典算法： 1，LeNet算法： LeNet算法的流程是： I ...
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2017-11-22 15:21:34
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项目地址：。。。。 模块测试: 可以查询及格成绩，最终成绩，准确率达90%。 其他补充说明： 不知道该完善页面设计 ...
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2017-11-15 22:07:39
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决策树（Decision Tree） 决策树是监督学习(supervised learning)的一种。 机器学习中分类和预测算法的评估： 1.准确率 2.速度 3.强壮型 4.可规模性 5.可解释性 什么是决策树？ 决策树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分 ...
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2017-11-04 23:32:46
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总结： 模型条件放宽，负类被误判为正类的可能性就变大（即FP变大）精确率和准确率会受影响（变小） 模型条件变严格，正类有可能被误判为负类（即FN变大）召回率会变小 F-measure是一种统计量，F-Measure又称为F-Score，F-Measure是Precision和Recall加权调和平均 ...
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2017-11-04 13:35:13
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个性化推荐系统评价有两个重要指标，一个是召回率一个是准确率。召回率就是：召回率=提取正确信息条数/样本中信息条数。准确率就是：准确率=提取出正确信息条数/提取信息条数。召回率大小直接影响准确率，直接影响机器学习模型、深度学习模型线上效果。 模型实时计算第一步是模型上线，将spark、TensorFl ...
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2017-11-02 14:31:44
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BloomFilter算法，是一种大数据排重算法。在一个数据量很大的集合里，能准确断定一个对象不在集合里；判断一个对象有可能在集合里，而且占用的空间不大。它不适合那种要求准确率很高的情况，零错误的场景。通过牺牲部分准确率达到高效利用空间的目的。 场景一：假如有一个很大的表，通过字段key查询数据，操 ...
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2017-10-24 11:16:39
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文章链接： http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50624471 训练结果准确率为0.9318 训练优化方法修改为梯度下降算法： 训练结果准确率为0.9925 ...
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2017-10-18 23:11:40
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