召回 & 召回算法
召回 & 召回算法
recall


what's the meaning of recall in programming
https://stackoverflow.com/questions/14117997/what-does-recall-mean-in-machine-learning
https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall
精确率和召回率

编程-召回 API
数据分析,大数据处理
https://zhuanlan.zhihu.com/p/139256086

召回 & 召回算法的更多相关文章
- 推荐召回--基于内容的召回:Content Based
目录 1. 前言 2. 构建画像 3. 内容召回的算法 1. 前言 在之前总结过协同过滤的召回通路后,今天我们来总结下召回策略中的重头戏:基于内容的召回通路,也即我们常说的基于标签的召回.这里就要涉及 ...
- 机器学习 | 简介推荐场景中的协同过滤算法,以及SVD的使用
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第29篇文章,我们来聊聊SVD在上古时期的推荐场景当中的应用. 推荐的背后逻辑 有没有思考过一个问题,当我们在淘宝或者是 ...
- 斯坦福大学公开课机器学习:machine learning system design | trading off precision and recall(F score公式的提出:学习算法中如何平衡(取舍)查准率和召回率的数值)
一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中 ...
- 机器学习算法中的准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)
摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型 ...
- 个性化召回算法实践(一)——CF算法
协同过滤推荐(Collaborative Filtering Recommendation)主要包括基于用户的协同过滤算法与基于物品的协同过滤算法. 下面,以movielens数据集为例,分别实践这两 ...
- 二分类算法的评价指标:准确率、精准率、召回率、混淆矩阵、AUC
评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标. 以下为了方便讲解,都以二分类问题为前提进行介绍,其实多分类问题下这些概念都可以得到推广. ...
- 机器学习算法中的评价指标(准确率、召回率、F值、ROC、AUC等)
参考链接:https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章,写的非常详细~ 一.机器学习性能评估指标 1.准确率(Ac ...
- 个性化召回算法实践(五)——item2vec
item2vec将用户的行为序列转化成item组成的句子,模仿word2vec训练word embedding将item embedding.基本思想是把原来高维稀疏的表示方式(one_hot)映射到 ...
- 个性化召回算法实践(四)——ContentBased算法
ContentBased算法的思想非常简单:根据用户过去喜欢的物品(本文统称为 item),为用户推荐和他过去喜欢的物品相似的物品.而关键就在于这里的物品相似性的度量,这才是算法运用过程中的核心. C ...
随机推荐
- # Set the asyncio reactor's event loop as global # TODO: Should we instead pass the global one into the reactor?
daphne/server.py at master · django/daphne https://github.com/django/daphne/blob/master/daphne/serve ...
- “batteries included” philosophy
https://docs.djangoproject.com/en/2.2/ref/contrib/ contrib packages Django aims to follow Python's & ...
- (Sql Server)存储过程(转载)
SQL Server 存储过程 Transact-SQL中的存储过程,非常类似于Java语言中的方法,它可以重复调用.当存储过程执行一次后,可以将语句缓存中,这样下次执行的时候直接使用缓存中的语句.这 ...
- 小白的springboot之路(十九)、集成swagger(com.spring4all篇)
0-前言 集成swagger,有两种方式: 一种在前面已经介绍过了,直接集成官方的springfox-swagger2的方式,这种方式需要在配置类中配置 第二种方式是这里要介绍的方式,国人写的com. ...
- centos安装Qt
转:http://blog.csdn.net/wavelee/article/details/7855727 在编译Qt4.8.6版本的库时,在配置时 ./configure 出现了如下的错误: Ba ...
- KVM (虚拟机创建及管理,存储管理)
创建KVM虚拟机 1.图形化界面创建 第一步:查看软件包组 yum grouplist 第二步:下载GUI界面的软件包组 yum groupinstall "Server with GUI& ...
- python--基础3(流程语句)
资源池 链接:https://pan.baidu.com/s/1OGq0GaVcAuYEk4F71v0RWw 提取码:h2sd 本章内容: if判断语句 for循环语句 while循环语句 break ...
- 我用了半年的时间,把python学到了能出书的程度
Python难学吗?不难,我边做项目边学,过了半年就通过了出版社编辑的面试,接到了一本Python选题,并成功出版. 有同学会说,你有编程基础外带项目实践机会,所以学得快.这话不假,我之前的基础确实加 ...
- JAVA对象分析之偏向锁、轻量级锁、重量级锁升级过程
在HotSpot虚拟机里,对象在堆内存中的存储布局可以划分为三个部分: 对象头(Header) 实例数据(Instance Data) 对齐填充(Padding). 对象头 HotSpot虚拟机(后面 ...
- HDU6434 Count【欧拉函数 线性筛】
HDU6434 I. Count T次询问,每次询问\(\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n-1}[gcd(i-j,i+j)=1]\) \(T\le 1e5, n \le 2e7\) ...