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搜索关键字:准确率    ( 609个结果
重温Naive Bayes
今天通过starford的机器学习课件,重温了下Naive Bayes算法,其中几个关键知识点记录如下: 1.Naive Bayes公式的推导过程 2.分类准确率的计算 (1)调和平均数(harmonic mean) 调和平均数用在计算相同距离但速度不同时,平均速度的计算;如一段路程,前半段时速60 ...
分类:其他好文   时间:2016-09-07 20:40:05    阅读次数:142
基于 trie 树的最长匹配分词测试
测试一个基于trie树的分词,没有应用任何统计模型,分词的效率估计会很高但是分词准确率很差。 reference ...
分类:其他好文   时间:2016-09-07 12:36:54    阅读次数:134
ip地址定位库
ip2region 1.2.1 发布了,新增 Python 内存查询+数据文件更新。 准确率99.9%的ip地址定位库,0.0x毫秒级查询,数据库文件大小只有1.5M,提供了java, php, c, python, nodejs查询绑定和Binary,B树,内存三种查询算法,妈妈再也不用担心我的i ...
分类:其他好文   时间:2016-08-22 12:35:35    阅读次数:129
4'.deploy.prototxt
1: 神经网络中,我们通过最小化神经网络来训练网络,所以在训练时最后一层是损失函数层(LOSS), 在测试时我们通过准确率来评价该网络的优劣,因此最后一层是准确率层(ACCURACY)。 但是当我们真正要使用训练好的数据时,我们需要的是网络给我们输入结果,对于分类问题,我们需要获得分类结果,如下右图 ...
分类:其他好文   时间:2016-08-17 13:40:09    阅读次数:543
准确率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)
转载自:http://blog.csdn.net/yechaodechuntian/article/details/37394967 https://www.zhihu.com/question/19645541 http://peghoty.blog.163.com/blog/static/493 ...
分类:其他好文   时间:2016-07-24 17:54:52    阅读次数:123
准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure
yu Code 15 Comments 机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。(注: 相对来 ...
分类:其他好文   时间:2016-07-22 21:07:15    阅读次数:940
windows 实时性
在硬件编程时,大部分非智能硬件并没有主动通知反馈功能,需要PC主动轮询状态寄存器去查询硬件状态。对于运动类控制器,查询的时机(间隔)在一定程度上影响着准确率与系统负载。即使不考虑系统负载,在1000Hz(1ms/次)查询状态时,windows并不一定能保证1ms的查询速率,或者说很困难。window ...
分类:Windows程序   时间:2016-07-20 10:17:10    阅读次数:278
航空业如何拥抱人工智能----案例一
近日,春秋航空正式接入人工智能技术。用户通过春秋航空手机客户端购买机票时,只需通过手机摄像头对身份证或护照拍照,证件信息就会被扫描存档,并通过智能OCR(光学字符识别)技术识别并自动填写身份证号、护照号。毫秒级的识别速度、99%以上的准确率,将用户填写信息所花费的时间大大缩短,有效避免手动输入出错。 ...
分类:其他好文   时间:2016-07-19 17:05:27    阅读次数:360
opencv-视频处理-实时的前景检测-Vibe算法
vibe算法是一种像素级的前景检测算法,实时性高,内存占有率低,前景检测准确率高。但是会出现“鬼影”。《 ViBe: a powerful random technique to estimate the background in video sequences》《Background Subtraction: Experiments and Improvements for ViBe. 》《V...
分类:编程语言   时间:2016-07-10 18:59:35    阅读次数:958
CAFFE中训练与使用阶段网络设计的不同
神经网络中,我们通过最小化神经网络来训练网络,所以在训练时最后一层是损失函数层(LOSS), 在测试时我们通过准确率来评价该网络的优劣,因此最后一层是准确率层(ACCURACY)。 但是当我们真正要使用训练好的数据时,我们需要的是网络给我们输入结果,对于分类问题,我们需要获得分类结果,如下右图最后一 ...
分类:其他好文   时间:2016-07-04 17:02:14    阅读次数:1259
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