这两个方面是模式识别和信息检索使用措施值。浅显易懂的理解，用以下的图片和公式最好只是。那么- 召回率R：用检索到相关文档数作为分子。全部相关文档总数作为分母。即R = A / ( A + C )-准确率P：用检索到相关文档数作为分子。全部检索到的文档总数作为分母．即P = A / ( A + B )...
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2015-07-01 09:51:29
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对于分类问题，在给定数据集前提下，训练比较粗糙的弱分类器比精确的强分类器容易得多。另外，Schapire证明了强可学习与弱可学习是等价的，因此首先学习简单的弱分类器，并进行组合就可以得到强分类器，这就是组合方法的理论基础。
组合（Ensemble）方法是一种提高分类准确率的方法，是一个由多个弱分类器组合的复合模型，其中每个单个分类器都进行投票，组合分类器返回最终组合的结果，这样分类的结果比单个分类...
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2015-06-29 20:24:16
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为了能够更好的评价IR系统的性能，IR有一套完整的评价体系，通过评价体系可以了解不同信息系统的优劣，不同检索模型的特点，不同因素对信息检索的影响，从而对信息检索进一步优化。由于IR的目标是在较短时间内返回较全面和准确的信息，所以信息检索的评价指标通常从三个方面考虑：效率、效果和其他如数据规模。下面简...
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2015-06-28 15:22:29
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贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。
由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。...
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2015-06-23 00:54:23
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libSVM 参数选择[预测标签，准确率，决策值]=svmpredict(测试标签，测试数据，训练的模型);原文参考：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6539192关于SVM参数c&g选取的总结帖[matlab-libsvm]：http...
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2015-06-19 21:29:07
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最近碰到一个问题，其中的阳性数据比阴性数据少很多，这样的数据集在进行机器学习的时候会使得学习到的模型更偏向于预测结果为阴性。查找了相关的一些文献，了解了一些解决这个问题的一些方法和技术。首先，数据集不平衡会造成怎样的问题呢。一般的学习器都有下面的两个假设：一个是使得学习器的准确率最高，另外一个是学习...
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2015-06-16 10:46:39
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各路算法-Java代码算法示例图稍后呈现插入排序原理：每遍历数组里面一个元素，便遍历当前元素前面的所有元素特点：准确率高、效率低 1 int a[] = {2,4,1,8,9,20,11,34,12}; 2 //双重循环：外层进行数组长度次控制 3 for(int i...
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2015-06-12 18:57:17
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什么是浏览器指纹？ 其实这是 ?Electronic Frontier Foundation研究出来的技术，可以匿名识别 Web 浏览器，准确率高达94%。通过查询浏览器的代理字符串，屏幕色深，语言，插件安装与支持的 MIME 类型，时区偏移量...
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2015-06-06 12:12:38
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iOS的CoreImage已经内建了人脸检测的接口，检测准确率一般，尤其是侧脸，基本上就检测不到。不过跟其他同类产品比较，也还算是不相上下吧。用起来很简单：
CIImage* image = [CIImage imageWithCGImage:aImage.CGImage];
NSDictionary *opts = [NSDictionary dictionaryWi...
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2015-06-01 14:41:12
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AdaBoost 假设你是一名患者，有某些症状。你选择咨询多位医生，而不是一位。你根据医生现在的诊断准确率，对每位医生的诊断赋予一个权重。然后对每个医生的诊断结果，乘与他的诊断准确率。最终得出最大值结果的诊断作为最终的结果。在boosting方法中，权重赋予每个训练元组。迭代地学习k个分类器。学.....
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2015-05-23 11:18:55
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