对于深度学习的网络模型，希望其速度快，内存小，精度高。因此需要量化指标来评价这些性能，常用的指标有：mAP（平均准确度均值，精度指标）， FPS（每秒处理的图片数量或每张图片处理需要时间，同样硬件条件下的速度指标） ， 模型参数大小（内存大小指标）。 1.mAP (mean Avearage Pre ...
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2019-10-03 20:12:53
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精准率和召回率是两个不同的评价指标，很多时候它们之间存在着差异，具体在使用的时候如何解读精准率和召回率，应该视具体使用场景而定 有些场景，人们可能更注重精准率，如股票预测系统，我们定义股票升为1，股票降为0，我们更关心的是未来升的股票的比例，而在另外一些场景中，人们更加注重召回率，如癌症预测系统，定 ...
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2019-09-29 20:17:27
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最近做了一些分类模型，所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录，说一下自己的理解。使用何种评价指标，完全取决于应用场景及数据分析人员关注点，不同评价指标之间并没有优劣之分，只是各指标侧重反映的信息不同。为了便于后续的说明，先建立一个二分类的混淆矩阵 ，以下各参数的说明都是针对二元分类 1.准确率 ...
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2019-09-02 17:41:15
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分类结果混淆矩阵（confusion matrix）： 1.准确率--accuracy 定义：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。计算方法： 2.精确率--precision（P）定义：被判定为正例（反例）的样本中，真正的正例样本（反例样本）的比例。计算方法： 3.召回率-- ...
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2019-09-01 01:31:12
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对于大并发量的系统，有几个可能需要优化的点，下面我们要一步步测试来优化这个系统。 测试目标 对于一个系统，几个常用的评价指标是：平均响应时间、吞吐率、qps等。我的测试主要测试3个接口 主页（访问根路径，没有数据库交互）秒杀接口暴露（暴露秒杀接口，有后台数据交互）执行秒杀操作（插入秒杀成功记录和减库 ...
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2019-08-30 22:36:49
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在机器学习的实践中，我们通常会遇到实际数据中正负样本比例不平衡的情况，也叫数据倾斜。对于数据倾斜的情况，如果选取的算法不合适，或者评价指标不合适，那么对于实际应用线上时效果往往会不尽人意，所以如何解决数据不平衡问题是实际生产中非常常见且重要的问题。 什么是类别不平衡问题 我们拿到一份数据时，如果是二 ...
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2019-08-27 12:27:14
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1、评价指标 mean Average Precision(mAP) https://blog.csdn.net/zl3090/article/details/82740727 https://www.cnblogs.com/eilearn/p/9071440.html https://blog.c ...
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2019-08-18 09:28:57
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之前介绍了这么多分类模型的性能评价指标（《分类模型的性能评价指标（Classification Model Performance Evaluation Metric）》），那么到底应该选择哪些指标来评估自己的模型呢？答案是应根据应用场景进行选择。 查全率（Recall）：recall是相对真实的情 ...
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2019-07-24 20:48:26
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回归模型的评价指标有以下几种：SSE(误差平方和)：The sum of squares due to errorR-square(决定系数)：Coefficient of determinationAdjusted R-square：Degree-of-freedom adjusted coeff ...
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2019-07-15 10:47:21
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┣━━51实践专题一_城市空间数据的视觉表达 [298.6M] ┃ ┣━━51.1数据工作流及软件须知.mp4 [57M] ┃ ┣━━51.23D_Bar立体动态图表展现.mp4 [40.6M] ┃ ┣━━51.33D_City_Map城市综合地图.mp4 [38.6M] ┃ ┣━━51.4Glob ...
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2019-07-04 11:18:06
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