http://m.elecfans.com/article/736801.html https://blog.csdn.net/xyz1584172808/article/details/81839230 https://www.jianshu.com/p/2ca96fce7e81…

这里主要讲的是对分类模型的评估. 1.准确率(Accuracy) 准确率的定义是:[分类正确的样本] / [总样本个数],其中分类正确的样本是不分正负样本的 优点:简单粗暴 缺点:当正负样本分布不均衡的情况(假设一种极端情况,正样本1个,负样本99个),此时即使一个比较差的模型(只会将所用的样本预测成负样本),那它也有99%的准确率. 总结一下就是 当样本分布不均匀,该指标意义不大 改进方案: 1.在不同样本分类下求它的准确率,然后取平均值 2.选取其他评价指标 2.PR曲线 Precision…

ROC曲线 在网上有很多地方都有说ROC曲线对于正负样本比例不敏感,即正负样本比例的变化不会改变ROC曲线.但是对于PR曲线就不一样了.PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化.但是没有一个有十分具体和严谨地对此做出过分析和论证(至少我没有找到). 此处记为结论1: 结论1:PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化:但是ROC曲线不会. 此处我就这一问题进行了详细的分析论证,并在这个过程中引发了很多思考. 首先,如何分析这个问题呢? 看下ROC曲线是由TPR和FPR组成的 下面我们这样来分析这个问题…

这篇论文的作者是张康教授为首的团队,联合国内外众多医院及科研机构,合力完成,最后发表在cell上,实至名归. 从方法的角度上来说,与上一篇博客中的论文很相似,采用的都是InceptionV3模型,同时都用了海量的数据,而海量的数据,也是我认为这两篇文章的最主要贡献. [论文出发点]视网膜疾病困扰着成千上万人,而针对视网膜疾病的OCT技术有着大量数据,这为医生诊断带来巨大工作量,研制可媲美专业医师水平的AI系统可带来巨大便利 [论文核心]在两种不可逆的常见致盲性眼病:黄斑变性和糖尿病性视网膜病中,…

 下面一文章就总结几点关键: 1.要学会观察,尤其是输入数据的特征提取时,看各输入数据和输出的关系,用绘图看! 2.训练后,看测试数据和训练数据误差,确定是否过拟合还是欠拟合: 3.欠拟合的话,说明模型不准确或者特征提取不够,对于特征提取不够问题,可以根据模型的反馈来看其和数据的相关性,如果相关系数是0,则放弃特征,如果过低,说明特征需要再次提炼! 4.用集成学习,bagging等通常可以获得更高的准确度! 5.缺失数据可以使用决策树回归进行预测! 转自:http://blog.csdn.net…

在解决分类问题的时候,可以选择的评价指标简直不要太多.但基本可以分成两2大类,我们今分别来说道说道 基于一个概率阈值判断在该阈值下预测的准确率 衡量模型整体表现(在各个阈值下)的评价指标 在说指标之前,咱先把分类问题中会遇到的所有情况简单过一遍.36度的北京让我们举个凉快一点的例子-我们预测会不会下雨!横轴是预测概率从0-1,红色的部分是没下雨的日子(负样本),蓝色的部分是下雨的日子(正样本).在真实情况下我们很难找到能对正负样本进行完美分割的分类器,所以我们看到在预测概率靠中间的部分,正负样本…

[论文笔记]Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior 论文基本信息 会议: IEEE(2016 IEEE 40th Annual Computer Software and Applications Conference) 单位: Nagoya University(名古屋大学).NTT Secure Platform Laboratories(NTT安全平台实验室) 方法概述 数据:81个恶意软件日志文件…

1.准备数据 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras import models,layers dftrain_raw = pd.read_csv('./data/titanic/train.csv') dftest_raw = pd.read_csv('./data/titanic/test.csv')…

本项目参考: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5012408?contributionType=1 *一.正题篇:DeepWalk.word2vec.node2vec 其它相关项目: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 图机器学习(GML)&am…

本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 mulberryAR是我业余时间弄的一个AR引擎,目前主要支持单目视觉SLAM+3D渲染,并且支持iOS端,但是该引擎也能很方便地移植到Android端.slam模块使用的是ORB-SLAM2,3d渲染模块使用的是VVSION渲染引擎.该引擎目前实现的功能为简单的3D模型摆放,用户可以对3D模型进行平移.旋转和缩放. 先放两张mulberryAR的效果图. 0x01 - 单目视觉SLAM模块 单目视觉SLAM模块…