文章来自:一个宝藏微信公众号[机器学习炼丹术] 基本概念 首先,要背住的几个概念就是:accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FN TP:true positive.预测是正确的正样本 FP:false positive.预测是错误的正样本 TN:true negative.预测是正确的负样本 FP:false positive.预测是错误的负样本 通常我们会做出这样的一个混淆矩阵: 左边的positive,negative表示样本真实值,表格上边的positive

F1 score,micro F1score,macro F1score 的定义 2018年09月28日 19:30:08 wanglei_1996 阅读数 976   本篇博客可能会继续更新 最近在文献中经常看到precesion,recall,常常忘记了他们的定义,在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1score和macro F2score.决定再把F1 score一并加进来把定义写清楚,忘记了再来看看. F1score F1score(以下简称F1)是用来评价二元

事件循环的基本概念 JS执行的过程中,由JS引擎控制的函数调用栈来控制时间循环 定时器线程,事件触发线程,异步http请求线程控制异步的任务队列 任务分为macro task,micro task 对应都有不同的任务队列 macro task:script正常代码,setTimeout,setInterval,I/O,UI rendering 由事件触发线程维护 micro task:process.nextTick,promise,mutationObserve  由JS引擎线程维护 最终在函

在我看来理解好JS引擎的执行机制对于理解JS引擎至关重要,今天将要好好梳理下JS引擎的执行机制. 首先解释下题目中的名词:(阅读本文后你会对这些概念掌握了解) Event Loop:事件循环Micro Task:微任务Macro Task:宏任务 阅读本文前,我们要知道两个重点. (1) JS是单线程语言 (2) JS的Event Loop是JS的执行机制.深入了解JS的执行,就等于深入了解JS里的event loop 一.JS为什么是单线程语言. javascript是一门单线程语言,在最新的

1● macro 宏大,规模大   2● mis 错误,坏   3● mal 坏,错误   4● micro 小,微小  

macrotask在一些文章中也被直接称为task. 一个宿主环境只有一个事件循环,但可以有多个任务队列.宏任务队列(macro task)与微任务队列(micro task)就是其中之二. 每次事件循环的时候,微任务优先级高于宏任务. 宏任务:script(全局任务), setTimeout, setInterval, setImmediate, postMessage, MessageChannel, I/O, UI rendering.微任务:process.nextTick, Promi

数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集 数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载 转成csv载入数据 import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False import pandas as pd import numpy as

根据前面几篇文章我们可以知道,当我们为模型泛化性能选择评估指标时,要根据问题本身以及数据集等因素来做选择．本篇博客主要是解释Micro Average,Macro Average,Weighted Average．这三者常用于多分类任务,他们的计算方法有细微的差别,因此在各自表示的含义和适用场景上也有细微的差别 Micro Average Micro Average会考虑到所有类别的贡献．举个例子, 假设我们有四个类A,B,C,D. 通过模型预测得到了预测值: 真实值:A, A, A, A, B

tf.keras.metric 里面竟然没有实现 F1 score.recall.precision 等指标,一开始觉得真不可思议.但这是有原因的,这些指标在 batch-wise 上计算都没有意义,需要在整个验证集上计算,而 tf.keras 在训练过程中计算 acc.loss 都是一个 batch 计算一次的,最后再平均起来.Keras 2.0 版本将 precision, recall, fbeta_score, fmeasure 等 metrics 移除了. 虽然 tf.keras.me

原文地址:http://blog.csdn.net/pkueecser/article/details/8229166 在信息检索.分类体系中,有一系列的指标,搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要,因此最近根据网友的博客做了一个汇总. 准确率.召回率.F1 信息检索.分类.识别.翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate),召回率也叫查全率,准确率也叫查准率,概念公式: 召回率(Recall)      =  系统检索到的相关文件 /

怎么来的? 我们平时用的精度accuracy,也就是整体的正确率 acc = predict_right_num / predict_num 这个虽然常用,但不能满足所有任务的需求.比如,因为香蕉太多了,也不能拨开人工的一个一个的看它的好坏(我爱吃啊,想想就心疼),此时我们就需要有一种方法,代替拨开香蕉这种粗鲁的手段.这时我们需要通过一些测试,看看哪种方法能更加准确的预测.我们可以通过 “准”:预测的准确度,就是我预测的结果中真正好的香蕉要越多越好: “全”:就是所有的好的香蕉预测出来的越多越好

F1是Google开发的分布式关系型数据库,主要服务于Google的广告系统.Google的广告系统以前使用MySQL,广告系统的用户经常需要使用复杂的query和join操作,这就需要设计shard规则时格外注意,尽量将相关数据shard到同一台MySQL上.扩容时对数据reshard时也需要尽量保证这一点,广告系统扩容比较艰难.在可用性方面老的广告系统做的也不够,尤其是整个数据中心挂掉的情况,部分服务将不可用或者丢数据.对于广告系统来说,短暂的宕机服务不可用将带来重大的损失.为了解决扩容/高

F1是Google开发的分布式关系型数据库,主要服务于Google的广告系统.Google的广告系统以前使用MySQL,广告系统的用户经常需要使用复杂的query和join操作,这就需要设计shard规则时格外注意,尽量将相关数据shard到同一台MySQL上.扩容时对数据reshard时也需要尽量保证这一点,广告系统扩容比较艰难.在可用性方面老的广告系统做的也不够,尤其是整个数据中心挂掉的情况,部分服务将不可用或者丢数据.对于广告系统来说,短暂的宕机服务不可用将带来重大的损失.为了解决扩容/高

11. 机器学习系统的设计 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 11.3 偏斜类的误差度量 Error Metrics for Skewed Classes 偏斜类 Skewed Classes 类偏斜情况表现为训练集中有非常多的同一种类的实例,只有很少或没有其他类的实例 示例 例如我们希望用算法来预测癌症是否是恶性的,在我们的训练集中,只有0.5%的实例是恶性肿瘤.假设我们编写一个非学习而来的算法,在所有情

   1.算法功能简介 监督分类,也叫训练场地法.训练分类法,是遥感图像分类的一种,用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程.监督分类算法有平行算法.平行六面体法.最小距离法.最大似然法.马氏距离法.二值编码分类法等算法. 最小距离法是一种原理简单,应用方便的分类方法,它利用训练样本中各类别在各波段的均值,根据各像元离训练样本平均值的距离大小来决定其类别,其在遥感分类中应用并不广泛,主要缺点是此方法没有考虑不同类别内部方差的不同,从而造成一些类别在其边界上的重叠,引起分类误差,因此需要

1.什么是多分类? 参考:https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel classification.multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别.multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块. 无论是multiclass,还

分类模型的F1分值.Precision和Recall 计算过程 引入 通常,我们在评价classifier的性能时使用的是accuracy 考虑在多类分类的背景下 accuracy = (分类正确的样本个数) / (分类的所有样本个数) 这样做其实看上去也挺不错的,不过可能会出现一个很严重的问题:例如某一个不透明的袋子里面装了1000台手机,其中有600台iphone6, 300台galaxy s6, 50台华为mate7,50台mx4(当然,这些信息分类器是不知道的...).如果分类器只是简单

轉自 https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/80258619 四个基本概念TP.True Positive   真阳性:预测为正,实际也为正 FP.False Positive  假阳性:预测为正,实际为负 FN.False Negative 假阴性:预测与负.实际为正 TN.True Negative 真阴性:预测为负.实际也为负. [一致判真假,预测判阴阳.] 以分类问题为例: 首先看真阳性:真阳性的定义是“预测为正,实际也

一对多(One-vs-Rest classifier) 将只能用于二分问题的分类(如Logistic回归.SVM)方法扩展到多类. 参考:http://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5265959.html “一对多”方法 训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类,这样k个类别的样 本就构造出了k个binary分类器.分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类. 假如我有四类要划分(也就是4个Label),他们是A.B.C.D. 于是我在抽取训练集

转载学习: #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <algorithm> #include <cmath> using namespace std; ; ; struct Point3 //空间点 { double x, y, z; Point3( , , ): x(x), y(y), z(z) { } Point3( const Point3&