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

最近做了一些分类模型,所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录,说一下自己的理解.使用何种评价指标,完全取决于应用场景及数据分析人员关注点,不同评价指标之间并没有优劣之分,只是各指标侧重反映的信息不同.为了便于后续的说明,先建立一个二分类的混淆矩阵 ,以下各参数的说明都是针对二元分类                                                              1.准确率  accuracy 准确率:样本中类别预测正确的比例,即 准确率反映模型类别预

目录 一.线性回归 1,假设函数.代价函数,梯度下降 2,特征处理 3,代价函数和学习速率 4,特征和多项式回归 5,正规方程 二.逻辑回归(Logistic Regression,LR) 1,假设函数 2,代价函数 3,梯度下降算法 4,高级算法 三.正则化 1,过拟合 2,正则化 3,正则化线性回归 4,正则化逻辑回归 四.神经网络 1,正向传播算法 2,反向传播算法 3,梯度检验.随机初始化 五.应用机器学习的建议 六.支持向量机SVM 1,代价函数 2,核函数 3,参数的影响,其他核函数

教学目标:1.使学生了解JAVA课程的性质.定位.作用:为什么要学习JAVA?让学生知道如何学好JAVA: 教学内容: 一.        问几个问题 1.             你们到这里来干什么的? 来学习JAVA程序设计 为什么要来学习JAVA呢? 找个好工作,拿到高薪水 2.             怎么样才能达到你们的目标呢? 有的同学说学好JAVA就可以了,但是如何才能学好呢? 学好JAVA的几个关键 1.             认认真真上课 2.             按时按

0 序言 比赛已经过去一段时间,现在才来写总结似乎有点儿晚,但是挡不住内心发出的强烈呼唤的声音,所以决定静下心来梳理一遍,查缺补漏. 参赛契机: 2017年9月偶然在学校的官方微信推送中看到2017年CCF大数据与计算智能大赛正式启动的信息,仔细阅读了参加规则后就决定找队友一起参赛,试一试自己的能力. 有想法就立即行动,及时把比赛信息分享出去.经过不断宣传.沟通,最终与2位同门成功组队,开启我们的首次竞赛之旅. 成绩/排名: 136/796 1 赛题(引自大赛官网) 基于主题的文本情感分析 以网

一.ROC,AUC ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣 . ROC曲线一般的横轴是FPR,纵轴是FPR.AUC为曲线下面的面积,作为评估指标,AUC值越大,说明模型越好.如下图: 二.Precision.Recall.F1-score Terminology and derivationsfrom a confusion matrix true positive (TP)

在机器学习,模式识别中,我们做分类的时候,会用到一些指标来评判算法的优劣,最常用的就是识别率,简单来说,就是 Acc=Npre/Ntotal 这里的 Npre表示预测对的样本数,Ntotal表示测试集总的样本数. 识别率有的时候过于简单, 不能全面反应算法的性能,除了识别率,还有一些常用的指标,就是我们要介绍的 F1-score, recall, precision. 在介绍这些概念之前,我们先来看一个二分类的问题,给定一组训练集: D={(xi,yi)|xi∈Rn,yi∈{0,1}}Ni=1

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 解决方案(Solution) 搬迁步骤(Procedure) 搬迁脚本(SQL Codes) 注意事项(Attention) 疑问(Questions) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 有一个数据库大概在700G左右,需要从服务器A搬迁到服务器B,两台服务器网络传输速度可以达到8MB/s,怎么做才能更快的搬迁并且宕机时间最短呢? 数据库业务逻辑概述:这个数据库

背景 在网站开发中,文件上传是很常见的一个功能.相信很多人都会遇到这种情况,想传一个文件上去,然后网页提示"该文件过大".因为一般情况下,我们都需要对上传的文件大小做限制,防止出现意外的情况. 但是在有些业务场景中,大文件上传又是必须的,比如邮箱附件,或者内部OA等等. 问题 服务端为什么不能直接传大文件?跟php.ini里面的几个配置有关 upload_max_filesize = 2M //PHP最大能接受的文件大小 post_max_size = 8M //PHP能收到的最大PO

准备来一波新技术,待续.... Old: 联系源码:https://github.com/dunitian/LoTHTML5 文档下载:https://github.com/dunitian/LoTDotNet/ 思维导图(不断更新): 图片:http://dnt.dkill.net/DNT/HTML5/index.jpg 源码:http://dnt.dkill.net/DNT/HTML5/h5.zip 在线文档:http://dnt.dkill.net/DNT/HTML5 00.Web大前端时

Web大前端时代之:HTML5+CSS3入门系列:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5121725.html 源码:https://github.com/dunitian/LoTHTML5/tree/master/LoTHTML5/4.HTML5定位 定位类型 IP 定位 优点 任何位置都可用 在服务器端处理 缺点 不精确,一般精确到城市 运算代价大,可能出错 代理的时候就可能定位出错了 GPS定位 优点 定位精准 缺点 定位时间长,耗电量大 室内效果不好 需要

TPCx-BB是大数据基准测试工具,它通过模拟零售商的30个应用场景,执行30个查询来衡量基于Hadoop的大数据系统的包括硬件和软件的性能.其中一些场景还用到了机器学习算法(聚类.线性回归等).为了更好地了解被测试的系统的性能,需要对TPCx-BB整个测试流程深入了解.本文详细分析了整个TPCx-BB测试工具的源码,希望能够对大家理解TPCx-BB有所帮助. 代码结构 主目录($BENCH_MARK_HOME)下有: bin conf data-generator engines tools

string 与 String,大 S 与小 S 之间没有什么不可言说的秘密 目录 小写 string 与大写 String 声明与初始化 string string 的不可变性 正则 string 与原义 string string 的转义序列 格式化字符串 操作子字符串 字符串的 null 与 ""(空) 可提高性能的 StringBuilder 序 字符串是 String 类型的对象,它的值是文本. 在内部,文本被存储为 Char 对象的顺序只读集合. C# 字符串末尾没有以 n

本系列目录 CRL快速开发框架系列教程一(Code First数据表不需再关心) CRL快速开发框架系列教程二(基于Lambda表达式查询) CRL快速开发框架系列教程三(更新数据) CRL快速开发框架系列教程四(删除数据) CRL快速开发框架系列教程五(使用缓存) CRL快速开发框架系列教程六(分布式缓存解决方案) CRL快速开发框架系列教程七(使用事务) CRL快速开发框架系列教程八(使用CRL.Package) CRL快速开发框架系列教程九(导入/导出数据) CRL快速开发框架系列教程十(

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

                                    行为类模式大PK 行为类模式包括责任链模式.命令模式.解释器模式.迭代器模式.中介者模式.备忘录模式.观察者模式.状态模式.策略模式.模板方法模式.访问者模式.该组设计模式众多,如下我们着重介绍一下命令模式VS策略模式.状态模式VS策略模式.观察者模式VS责任链模式. 命令模式VS策略模式 命令模式和策略模式类图很相似,只是命令模式多了一个接收者(Receiver)角色,通过确切的Command类调用Receiver类,实现

                                  结构类模式大PK 结构类模式包括适配器模式.桥梁模式.组合模式.装饰模式.门面模式.享元模式和代理模式.之所以称其为结构类模式,是因为他们都是通过组合类或对象产生更大结构以适应更高成层次的逻辑需求.我们来分析一下装饰模式和代理模式.装饰模式和适配器模式. 装饰模式VS代理模式 首先要说明的是装饰模式是代理模式的特殊应用,两者的共同点是有相同的接口,不同点事代理模式着重对代理过程的控制,而装饰模式则是对类的功能进行加强或减弱,着重

                                    创建类模式大PK 创建类模式包括工厂方法模式.建造者模式.抽象工厂模式.单例模式和原型模式,他们能够提供对象的创建和管理职责.其中单例模式和原型模式模式非常容易理解,单例模式是要保持在内存中只有一个对象,原型模式是通过复制的方式产生一个新的对象.而工厂方法模式.抽象工厂模式和建造者模式,这三者之间有较大的相似性. 工厂方法模式VS建造者模式 工厂方法模式注重的是整体对象的创建方法,而建造者模式注重的是部件构建的过程,旨在通过

刘海峰:国内知名微软开源技术网站51Aspx 创始人,十年以上的Asp.net从业经验,微软MSDN特约讲师.Teched讲师.ImagineCup大赛评委.人大出版社研修班特约讲师,曾多次受邀访问美国西雅图的微软总部,2009年与业内知名MVP组建易纵互联(北京)科技有限公司并任运营总监.现专注于微软Azure技术领域,在Azure平台进行功能实践和传统Web平台迁移方面有诸多实战经验.陈锐:2002-2008 Visual Basic MVP魏滔序:2009-2011微软MVP,2007 C

首先需要声明的是"语法糖"这个词绝非贬义词,它可以给我带来方便,是一种便捷的写法,编译器会帮我们做转换:而且可以提高开发编码的效率,在性能上也不会带来损失.这让java开发人员羡慕不已,呵呵. 1．  经过简化的Property 早些时候我们这样声明Property 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 private string _myName;   public string MyName   {       get { return _myName; }       

平时工作的时候,经常会遇到这种事情,从一个大表A中,抽取字段a在一个相对较小B的表的数据,比如,从一个详单表中,抽取几万个用户号码的话单出来.这种时候,一般来说, 做关联查询: create table A1 as select A.* from 详单表 A,号码表 B wherea.号码 = b.号码 当然这个语句根据情况不一样有很多中写法,但是,不管是哪种写法,这个语句最大的问题是,如果数据量大,你非常纠结他到底能不能跑完,有时候一个事情,要求2个小时干完,现在跑了1个小时,你说到底要不要结