我们在做的实验的时候，通常都需要计算实验结果的准确率。当时数据量较大时，依靠人工来计算是不现实的，不仅十分慢而极易出错。如果我们事先将实验结果文件进行合理的格式化，则可以利用EXCEL自动进行统计，不仅效率高，也不担心出错了。简单地，利用EXCEL中的自动筛选或分类汇总功能也可实现一些统计，但是当数据量特别大时，分类汇总很卡，易导致崩溃；而自动筛选则需要不停地滚来滚去或不断地切换表，也十分不方便。...
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2015-05-19 07:15:19
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我们在做的实验的时候，通常都需要计算实验结果的准确率。当时数据量较大时，依靠人工来计算是不现实的，不仅十分慢而极易出错。如果我们事先将实验结果文件进行合理的格式化，则可以利用EXCEL自动进行统计，不仅效率高，也不担心出错了。简单地，利用EXCEL中的自动筛选或分类汇总功能也可实现一些统计，但是当数...
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2015-05-19 07:11:46
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评价分类器性能的度量分类器评估度量包括准确率（又称“识别率”）、敏感度（或称为召回率recall）、特效性、精度（precision）F1和FΒ。
度量
公式 准确率、识别率
TP+TNP+N\dfrac{TP+TN}{P+N}
错误率、识分类率
FP+FNP+N\dfrac{FP+FN}{P+N}
敏感度
TPP\dfrac{TP}{P}
特效性、真负例率
T...
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2015-05-18 11:02:25
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聚类结果的好坏，有很多种指标，其中F-Measue即F值是常用的一种，其中包括precision(查准率或者准确率)和recall(查全率或者召回率)。F-Measue是信息检索中常用的评价标准。F-Measue的公式如下：\[{{F}_{\beta }}=\frac{\left( {{\beta ...
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2015-05-17 10:45:07
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很荣幸的担任“孩子妈妈”的角色，站在父母的角度去思考怎样的一个四则运算的APP才算是符合要求，可以受到广大家长的喜爱。不外乎有这样一些功能：1、可以随时的给孩子出题目，而且可以很快的得出正确答案。分析错在哪，怎么做才是对的；2、可以看到附近的孩子做题的准确率；3、孩子做四则运算的时候，父母应该做些什...
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2015-05-13 18:58:38
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引言 很多时候我们都用到ROC和AUC来评判一个二值分类器的优劣，其实AUC跟ROC息息相关，AUC就是ROC曲线下部分的面积，所以需要首先知道什么是ROC，ROC怎么得来的。然后我们要知道一般分类器会有个准确率ACC，那么既然有了ACC，为什么还要有ROC呢，ACC和ROC的区别又在哪儿，这是我喜...
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2015-04-28 22:34:53
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准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如...
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2015-04-22 11:04:11
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特征集分析
数据集为letter-recognition.data，一共为20000条数据，以逗号分隔，数据实例如下所示，第一列为字母标记，剩下的为不同的特征。
T,2,8,3,5,1,8,13,0,6,6,10,8,0,8,0,8
学习方法
1、读入数据，并去除分隔号2、将数据第一列作为标记，剩下的为训练数据3、初始化分类器并利用训练数据进行训练4、利用测试数据验证准确率...
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2015-04-20 15:01:11
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本人的毕设由于涉及到检索，需要使用准确率与召回率（precision-recall）指标衡量检索算法的有效性。众所周知，precision-recall曲线通常呈下降趋势，也即使用同一检索方法对不同检索用例进行检索，若检索结果的准确率越高，召回率总会反而越低。本人对这一现象表示好奇，一直想搞明白其中的道理，也在网上查过相关资料。但暂时未发现有人系统地讨论过原因，大多数都是炒冷饭式的描述：两者并无必...
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2015-04-16 09:06:41
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近期需要做一个TransferLearing的大作业，就先总结一下自己学习AdaBoost的一些思考
一直以来人们都想通过对分类器分错的样本构建单独的分类器来增加分类准确率，所以AdaBoost出现以前就有了boostrapping方法和bagging方法
AdaBoost历史：
1）bootstrapping方法的主要过程
主要步骤：
i)重...
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2015-04-15 13:42:37
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