1 定义 百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] \(p_0\)是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就

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的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2

在进行Lucene的搜索过程解析之前,有必要单独的一张把Lucene score公式的推导,各部分的意义阐述一下.因为Lucene的搜索过程,很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数. Lucene的打分公式非常复杂,如下: 在推导之前,先逐个介绍每部分的意义: t:Term,这里的Term是指包含域信息的Term,也即title:hello和content:hello是不同的Term coord(q,d):一次搜索可能包含多个搜索词,而一篇文档中也可能包含多个搜索词,此项表示,当一篇文档中包

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原文出自:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/03/07/1680007.html 在进行Lucene的搜索过程解析之前,有必要单独的一张把Lucene score公式的推导,各部分的意义阐述一下.因为Lucene的搜索过程,很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数. Lucene的打分公式非常复杂,如下: 在推导之前,先逐个介绍每部分的意义: t:Term,这里的Term是指包含域信息的Term,也即title:hello和co

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Detecting diabetic retinopathy in eye images The past almost four months I have been competing in a Kaggle competition about diabetic retinopathy grading based on high-resolution eye images. In this post I try to reconstruct my progression through th

CrowdFlower Winner's Interview: 1st place, Chenglong Chen The Crowdflower Search Results Relevance competition asked Kagglers to evaluate the accuracy of e-commerce search engines on a scale of 1-4 using a dataset of queries & results. Chenglong Chen

方法 public static Query TermWeighting(Query tquery,Map<String,Float>term2weight){ BooleanQuery nquery = new BooleanQuery(); Set<Term> terms = new HashSet<Term>(); for(Term itr : terms){ float weight = term2weight.get(itr.text()); Query q

Solr相似性算法 介绍 Solr 4及之前的版本默认采用VSM(向量空间模型)进行相似度的计算(或打分).之后的版本,则采用Okapi BM25(一种二元独立模型的扩展),属于概率模型. 检索模型通常分为: 二元模型 向量空间模型(VSM) tfidf 基于关键词的检索 概率模型 Okapi BM25 机器学习模型 similarity标签 <similarity>用于声明相似度计算模型,可以由用户定制. 示例如下: <similarity class="solr.DFRSi

1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量: estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题. Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略.见下. Metric函数:metrics模块实现了一些函数,用来评估预测误差.见下. 2. scoring参数 模型选择和评估工具,例如: grid_search.GridSearchCV 和 cross

http://www.cnblogs.com/forfuture1978/category/300665.html Lucene 4.X 倒排索引原理与实现: (3) Term Dictionary和Index文件 (FST详细解析) 摘要: 我们来看最复杂的部分,就是Term Dictionary和Term Index文件,Term Dictionary文件的后缀名为tim,Term Index文件的后缀名是tip,格式如图所示.Term Dictionary文件首先是一个Header,接下来

一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3,9,9,8,5,8] y_true = [0, 1, 2, 3,2,6,3,5,9] accuracy_score(y_true, y_pred) Out[127]: 0.33333333333333331 acc

之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0,

垂直搜索结果的优化包括对搜索结果的控制和排序优化两方面,其中排序又是重中之重.本文将全面深入探讨垂直搜索的排序模型的演化过程,最后推导出BM25模型的排序.然后将演示如何修改lucene的排序源代码,下一篇将深入解读目前比较火热的机器学习排序在垂直搜索中的应用.本文的结构如下: 一.VSM模型简单介绍: 二.lucene默认的评分公式介绍: 三.概率语言模型中的二元独立模型BIM介绍: 四.BM25介绍: 五.lucene中的edismax解析器介绍以及评分公式源代码介绍: 六.修改排序源代码:

介绍 大多数激光匹配算法都是基于点或者线的特征匹配,该论文提出一种2D激光扫描匹配算法,方法类似于占据栅格,将2D平面分为一个个cell,对于每个cell,设定其一个正态分布,表示该网格测量到每个点的概率.则前后两帧激光转化为一些分段连续(可微)概率密度,通过牛顿法进行匹配,因此不需要建立任何点线对应.该算法在室内环境即使没有里程计数据也能表现很好.前后帧相互匹配转换为最大化前后帧对应点概率密度之和. 作者认为该算法的最大特点在于不需要建立对应点的匹配. NDT构建: 将2D空间分为一个个cel

首先,需要学习Lucene的评分计算公式—— 分值计算方式为查询语句q中每个项t与文档d的匹配分值之和,当然还有权重的因素.其中每一项的意思如下表所示: 表3.5 评分公式中的因子 评分因子 描 述 tf(t in d) 项频率因子——文档(d)中出现项(t)的频率 idf(t) 项在倒排文档中出现的频率:它被用来衡量项的“唯一”性.出现频率较高的term具有较低的idf,出现较少的term具有较高的idf boost(t.field in d) 域和文档的加权,在索引期间设置.你可以用该方法

Lucene在进行关键词查询的时候,默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性,用这个数据排序 TF:词频,IDF:逆向文档频率,TF-IDF是一种统计方法,或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂,但是它其实只包含了两个简单规则 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多,越相关 整个文档集合中包含某个词的文档数量越少,这个词越重要 所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF 这两个规则非常简单,这就是TF-IDF的核心规则,第二个的规则其实有缺陷的,他单纯地认为文本频率小的

0. 文件夹 文件夹 前言 表格 1 表格 2 表格对齐方式 公式 1 行内公式 2 陈列公式displayed formulas 3 MathJax语法 深入 声明 1. 前言 Markdown是一种轻量级的标记语言,把作者从繁杂的排版工作中解放出来,实现易读易写的文章写作,已经逐渐成为其实的行业标准.CSDN博客支持Markdown能够让广大博友更加专注于博客内容,大赞.可是,不少博友可能对Markdown比較生疏,本博接下来用一个系列文章<Markdown简明教程>扼要介绍Markdow

概述 score在ES中有着很重要的作用,有了它才有了rank,是验证文档相关性的关键数据,score越大代表匹配到的文档相关性越大 官方解释 查询的时候可以用explain来展示score的计算过程,也可以增加format=yaml来讲json转成yaml方便阅读 类似xxx/_search?explain&format=yaml 下图是通过explain看到的一部分json,其实这个解释中就展示出了计算公式,不得不说ES在这点上还是很人性化的 计算方式 常说的相关性是指计算一个全文(full

一.公式使用参考 1．如何插入公式 行中公式(放在文中与其它文字混编)可以用如下方法表示:$ 数学公式 $ 独立公式可以用如下方法表示:$$ 数学公式 $$ 自动编号的公式可以用如下方法表示: 若需要手动编号,参见大括号和行标的使用 \begin{equation} 数学公式 \label{eq:当前公式名} \end{equation} 自动编号后的公式可在全文任意处使用 \eqref{eq:公式名} 语句引用. 例子: $ J_\alpha(x) = \sum_{m=0}^\infty \f