下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率:召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率. 一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档.网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 正确率.召回

package Spark_MLlib import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.{BinaryLogisticRegressionSummary, LogisticRegression, LogisticRegressionModel} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator i

一.Sigmoid 函数 1.1 Sigmoid函数原型 1.2 sigmoid函数波形: 由图形可看出在-10时已经接近于0,一般取值区间在[-5,5]. 1.3 sigmoid函数的导数 转载CSDN https://blog.csdn.net/zhangyingjie09/article/details/82180199 导数波形如下,可见在横轴取值0时,导数达到最大. 1.4将函数应用到步进电机速度控制上 将Sigmoid函数 在y轴上,x轴上变换得 其中FH为频率上限,FL为频率下限,

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录:AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址:SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN,在图片的行和列上做信息传递.可以有效的识别强先验结构的目标.论文提出了一个大型的车道检测数据集,用于进一步推动自动驾驶发展. 代码: 官方-torch Abstract 现今的CNN模型通常是由卷积

Learning to Promote Saliency Detectors 原本放在了思否上, 但是公式支持不好, csdn广告太多, 在博客园/掘金上发一下 https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning 缩写标注: SD: Saliency Detection ZSL: Zero-Shot Learning 关键内容: 没有训练直接将图像映射到标签中的DNN.相反,将DNN拟合为一个嵌入函数,以将像素和显著/背景区域的属性映射到度量空间.

https://www.weixin765.com/doc/gmlxlfqf.html 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学**算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测因此,机器学**算法常常被要求应用在平衡数据集上那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强 本文会介绍处理非

常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例(true positives/(true positives + true negatives)). 一般情况下模型不够理想,准确率高.召回率低,或者召回率低.准确率高.如果做疾病监测.反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回率.如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率.1

Precision & Recall 先看下面这张图来理解了,后面再具体分析.下面用P代表Precision,R代表Recall 通俗的讲,Precision 就是检索出来的条目中(比如网页)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 下面这张图介绍True Positive,False Negative等常见的概念,P和R也往往和它们联系起来. 我们当然希望检索的结果P越高越好,R也越高越好,但事实上这两者在某些情况下是矛盾的.比如极端情况下,我们只搜出了一个结果,且是

============================================================== This aritcle came from here ==================================================================== http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b59de070100ehl7.html 最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作,召回率与准确率这两个概念偶尔会遇

摘要: 利用软件中的历史缺陷数据来建立分类器,进行软件缺陷的检测. 多核学习(Multiple kernel learning):把历史缺陷数据映射到高维特征空间,使得数据能够更好地表达: 集成学习(ensemble learning):使用一系列的分类器来减少由主类带来的分类误差,使具有更好的检测结果. 本文采用集成学习的方法构建一个多核分类器,集多核学习和集成学习的优点,提出方法: propose a multiple kernel ensemble learning (MKEL) appr

背景: Level Set方法是美国数学家Osher(加州大学洛杉矶分校)和Sethian(加州大学伯克利分校)合作提出的.后者因为对Level Set的贡献获得了去年美国数学会与工业应用数学会联合颁发的维纳奖.遗憾的是这两位Level Set的开创者现在正为争夺Level Set的名誉而对簿公堂. 年文章"Front Propagation with Curvature Depedent Speed: Algorithms Based on Hamilton-Jacobi Formulatio

转自:彬彬有礼. 压缩感知中的lp球:p范数最优化为什么总会导致一个稀疏的解的原因 http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/40268943 题目:  压缩感知中的lp球:p范数最优化为什么总会导致一个稀疏的解的原因 ================问题的引出================ 压缩感知中为了解释0范数或1范数最优化为什么总会导致一个稀疏解的原因在解释时经常使用lp球与直线的交点去解释,下面论文中就是这样子解释的: 戴琼海,付长军,

实验十二  图形程序设计 实验时间 2018-11-14 1.实验目的与要求 (1) 掌握Java GUI中框架创建及属性设置中常用类的API: 创建空框架 . 在Java中,常采用框架(Frame)创建初始界面,即GUI的顶层窗口 . AWT库中有一个基于对等体的Frame类.. 该类的Swing版本为JFrame,JFrame是Frame子类. 框架定位与框架属性定位: 常用Component类的setLocation和setBounds方法常用属性 Title:框架标题 IconImage

第一部分:理论知识学习部分 用户界面:用户与计算机系统(各种程序)交互的接口 图形用户界面:以图形方式呈现的用户界面 AET:Java 的抽象窗口工具箱包含在java.awt包中,它提供了许多用来设计GUI的组件类和容器类. Swing:用户界面库是非基于对等体的GUI工具箱,具有更丰富并且更方便的用户界面元素集合. Swing组件层次关系: 大部分AWT组件都有其Swing的等价组件. 组件:构成图形用户界面的元素,拿来即用.通常把由Component类的子类或间接子类创建的对象称为一个组件.

一.理论与知识学习部分 Java的抽象窗口工具箱(Abstract Window Toolkit, AWT)包含在java.awt包中,它提供了许多用来设计GUI的组件类和容器类. 大部分AWT组件都有其Swing的等价组件,Swing组件的名字一般是在AWT组件名前面添加一个字母“J”. 通常把由Component类的子类或间接子类创建的对象称为一个组件. 组件类的常用API: boolean isVisible() 检查组件是否可见 void setVisible(boolean b) 设置

实验十二  图形程序设计 实验时间 2018-11-14 1.实验目的与要求 (1) 掌握Java GUI中框架创建及属性设置中常用类的API: (2) 掌握Java GUI中2D图形绘制常用类的API: (3) 了解Java GUI中2D图形中字体与颜色的设置方法: (4) 了解Java GUI中2D图像的载入方法. 2.实验内容和步骤 实验1: 导入第10章示例程序,测试程序并进行代码注释. 测试程序1: l 运行下列程序,观察程序运行结果. import javax.swing.*; pu

文章摘自github,本次测试选用 HanLP 1.6.0 , LTP 3.4.0 测试思路 使用同一份语料训练两个分词库,同一份测试数据测试两个分词库的性能. 语料库选取1998年01月的人民日报语料库.199801人民日报语料 该词库带有词性标注,为了遵循LTP的训练数据集格式,需要处理掉词性标注. 测试数据选择SIGHan2005提供的开放测试集. SIGHan2005的使用可以参见其附带的readme. HanLP java -cp libs/hanlp-1.6.0.jar com.ha

1.实验目的与要求 (1) 掌握Java GUI中框架创建及属性设置中常用类的API: (2) 掌握Java GUI中2D图形绘制常用类的API: (3) 了解Java GUI中2D图形中字体与颜色的设置方法: (4) 了解Java GUI中2D图像的载入方法. 2.实验内容和步骤 实验1: 导入第10章示例程序,测试程序并进行代码注释. 测试程序1: l  运行下列程序,观察程序运行结果. import javax.swing.*; public class SimpleFrameTest {

第十二周学习总结 第一部分:理论知识 内容概要: AWT与Swing简介:框架的创建:图形程序设计: 显示图像: 1.AWT组件: 2.Swing 组件层次关系 3 .AWT与Swing的关系:大部分AWT组件都有其Swing的等价组件; Swing组件的名字一般是在AWT组件名前面添加一个字母“J”,如:JButton,JFrame,JPanel等. 4.组件:通常把由Component类的子类或间接子类创建的对象称为一个组件. 例:Button button = new Button();T

scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 0.20.0 documentation https://scikit-learn.org/stable/index.html Simple and efficient tools for data mining and data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on Nu

第九次Scrum  meeting 任务及完成度: 成员 12.31 1.1 陈谋 任务1040:完成stackoverflow的数据处理后的json处理(99%) 任务1114-1:完成对网页数据的处理和整合(100%) 任务1114-2:完成对pdf.ppt数据的处理和整合(50%) 由于最近一段时间比较忙,所以对于交流方面不是很畅通. 对于ppt的处理遇到了一定的麻烦,但是在后面的处理中应该可以比较快地解决这个问题 卢惠明 任务1042-2:测试关键词的正确率.召回率和F值(100%) 任