对于新建的模型，如何评价其好坏，以及自身的泛化能力，是机器学习中一个关键性问题。对于二分类模型，因原始数据可能是非平衡的，因此仅通过最后的预测准确率并不能评价模型的效果，对于机器学习中的分类与回归两大类模型，需采用不同的模型评价指标。 一?分类模型 1．混淆矩阵及F1分数 混淆矩阵（confusio ...
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2020-03-09 00:46:58
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MAC 上 使用lightgbm遇到image not found 解决办法总结
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2020-03-08 23:17:42
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大数据分析处理评测方法 效果与效率 （以分类模型为例） 效果 准确率 模型对未标注数据做作出的判断中，正确的比例 例子： 准确率看行，召回率看列 召回率 它是对于某个类别，模型正确判断的该样本个数占该类样本总数的比例 F值 效率 时间复杂度 空间复杂度 吞吐率 加速比 ...
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2020-03-07 09:48:25
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AlexeyAB（darknet yolov3）训练自己的数据时，在命令行中加入-map 和 -dont_show。-map 是为了把loss曲线和测试的准确率打印出来；-dont_show 是在训练中图像显示给隐藏了； @https://blog.csdn.net/qq_43487391/arti ...
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2020-03-03 10:51:27
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模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。常用的聚类模型评价指标有ARI评价法（兰德系数）、AMI评价法（互信息）、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。常用的分类模型评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision） ...
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2020-03-02 01:02:14
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4. XGBoost的优势XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升。当我对它的表现有更多了解的时候，当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候，我发现它具有很多优势： 4.1 正则化标准GBM的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤。正则化对减少过拟合也是有帮助的。实际上，XGBoost以 ...
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2020-02-28 21:08:07
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所谓车牌识别，即当车辆通过入口处时，自动识别车牌号等信息，通过集成到停车管理系统之中，从而实现车辆的智能管理。车牌识别，可对车辆车牌进行自动识别登记，也是交通领域重要的识别手段。文通目前已获得几十余项专利、软著、奖项等，在行业中有口皆碑。自主研发核心OCR技术，识别准确率高、识别速度快，并广泛应用于智能交通、智能无人值守称重、智能无人值守洗车、智能充电桩、4S店汽保、智慧加油站、智慧停车等行业领域
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2020-02-27 15:50:12
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简书 原作者 skullfang https://www.jianshu.com/p/9ee85fdad150 分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R Squared 1.均方误差（MSE） MSE （Mean Squared Error）叫做均方误差。看 ...
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2020-02-27 00:41:01
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目录 scitit-learn SVM API说明 鸢尾花SVM特征分类 鸢尾花数据不同分类器准确率比较 不同SVM核函数效果比较 异常值检测(OneClassSVM) 分类问题总结 一、scitit-learn SVM API说明 1.1 算法库概述分类算法 svm.SVC API说明：也可见另一... ...
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2020-02-24 00:20:34
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梯度消失和梯度爆炸其实是一种情况：均是在神经网络中，当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。 梯度消失产生的原因： （1）隐藏层的层数过多; （2）采用了不合适的激活函数（更容易产生梯度消失，但是也有可能产生梯度爆炸） 梯度爆炸产生的原因： （1 ...
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2020-02-23 21:55:31
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