在实际的聚类应用中,通常使用k-均值和k-中心化算法来进行聚类分析,这两种算法都需要输入簇数,为了保证聚类的质量,应该首先确定最佳的簇数,并使用轮廓系数来评估聚类的结果. 一,k-均值法确定最佳的簇数 通常情况下,使用肘方法(elbow)以确定聚类的最佳的簇数,肘方法之所以是有效的,是基于以下观察:增加簇数有助于降低每个簇的簇内方差之和,给定k>0,计算簇内方差和var(k),绘制var关于k的曲线,曲线的第一个(或最显著的)拐点暗示正确的簇数. 1,使用sjc.elbow()函数计算肘值 sj

1 离线指标 1.1 LogLoss 1.1.1 KL散度 logloss使用KL散度来计算.设样本的真实分布为P,预测分布为Q,则KL散度定义如下: 这里可以通俗地把KL散度理解为相同事件空间里两个概率分布的相异情况.KL散度越小,预测分布越接近真实分布. KL散度的物理意义是:使用分布Q来对真实分布为P的事件进行编码,导致平均编码长度增加了多少.具体解释可见百度和知乎. 1.1.2 CTR中KL散度的计算 CTR预估中,上面的概率分布为二项分布.设真实的点击率是tctr,预测的点击率是pct

IR的评价指标-MAP,NDCG和MRR   MAP(Mean Average Precision): 单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0.例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页,主题2有5个相关网页.某系统对于主题1检索出4个相关网页,其rank分别

很多时候,我们希望对一个二值分类器的性能进行评价,AUC正是这样一种用来度量分类模型好坏的一个标准.现实中样本在不同类别上的不均衡分布(class distribution imbalance problem),使得accuracy这样的传统的度量标准不能恰当的反应分类器的性能.举个例子:测试样本中有A类样本90个,B 类样本10个.若某个分类器简单的将所有样本都划分成A类,那么在这个测试样本中,它的准确率仍为90%,这显示是不合理的.为了解决上述问题,人们从医疗分析领域引入了一种新的分类模型p

在图像处理算法研究中,很多时候需要有客观评价指标来对算法的性能进行评价. 比如,在图像复原.图像滤波算法研究中,需要采用客观评价指标来定量的来测试算法恢复出的图像相对于参考图像的好坏程度. 本文介绍文献中提到到三个比较好的客观评价指标——峰值性噪比PSNR.模糊系数K.质量因素Q,其定义分别是: 这三个指标的详细定义见参考文献[1]~[3],下面给出这三个评价指标的MatLab实现. %说明:本文件为计算两幅视频图象相对于高清晰图象的质量,其中: %eyechart1.bmp为未处理前质量较差图

Recall(召回率);Precision(准确率);F1-Meature(综合评价指标);在信息检索(如搜索引擎).自然语言处理和检测分类中经常会使用这些参数. Precision:被检测出来的信息当中正确的或者相关的(也就是你想要的)信息中所占的比例(TP占预测总正样本的比例): Recall:所有正确的信息或者相关的信息(wanted)被检测出来的比例(TP占真实总正样本数的比例).     表格中的翻译比较重要,可以帮助理解. true positives (纳真)          

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的

机器学习策略 ML strategy 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.4 满足和优化指标 Stisficing and optimizing metrics 有时候把你要考虑的所有事情组合成单实数评估指标,有时候并不容易,这时候使用满足和优化指标很重要. 假设以下是一个猫分类器,在我们已经考虑准确度的情况下,我们还要考虑运行时间(即区分一张猫图片所用的时间) 我们的做法是在满足运行时间的条件下,最大限度的提高准确度.例如我们这里选取运行时间必须满足小于100ms的条件

相关评价指标在这片文章里有很好介绍 信息检索(IR)的评价指标介绍 - 准确率.召回率.F1.mAP.ROC.AUC:http://blog.csdn.net/marising/article/details/6543943 ROC曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic) 比较分类模型的可视工具,曲线上各点反映着对同一信号刺激的感受性. 纵轴:真正率(击中率)true positive rate ,TPR,称为灵敏度.所有实际正例中,正确识别的正例

1,概述 机器翻译中常用的自动评价指标是 $BLEU$ 算法,除了在机器翻译中的应用,在其他的 $seq2seq$ 任务中也会使用,例如对话系统. 2 $BLEU$算法详解 假定人工给出的译文为$reference$,机器翻译的译文为$candidate$. 1)最早的$BLEU$算法 最早的$BLEU$算法是直接统计$cadinate$中的单词有多少个出现在$reference$中,具体的式子是: $BLEU = \frac {出现在reference中的candinate的单词的个数} {c

ROC 曲线:接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,roc 曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 对于分类器或者说分类算法,评价指标主要有precision,recall,F1 score等,以及这里要讨论的ROC和AUC.下图是一个 ROC 曲线的示例: 横坐标:Sensitivity,伪正类率(False positive rate, FPR),预测为正但实际为负的样本占所有负例样本

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

转:http://blog.csdn.net/hanchengxi/article/details/19089589 一.磁盘 I/O 的概念 I/O 的概念,从字义来理解就是输入输出.操作系统从上层到底层,各个层次之间均存在 I/O.比如,CPU 有 I/O,内存有 I/O, VMM 有 I/O, 底层磁盘上也有 I/O,这是广义上的 I/O.通常来讲,一个上层的 I/O 可能会产生针对磁盘的多个 I/O,也就是说,上层的 I/O 是稀疏的,下层的 I/O 是密集的. 磁盘的 I/O,顾名思义

目录 1. MOT评价指标 2. 实现思路 3. 计算指标 1. MOT评价指标 MOT:multiple object tracking 评价出发点: 所有出现的目标都要及时能够找到: 目标位置要尽可能与真实目标位置一致: 每个目标都应该被分配一个独一无二的ID,并且该目标分配的这个ID在整个序列中保持不变. 评价指标数学模型: 评价过程的步骤: 建立 目标与假设最优间的最优一一对应关系,称为correspondence 对所有的correspondence,计算位置偏移误差 累积结构误差 a

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 /

KMenas算法比较简单,不详细介绍了,直接上代码. import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors import org.apache.spark.mllib.clustering._ /** * Created by Administrator on 2017/7/11.

1.目标函数 (1)mean_squared_error / mse 均方误差,常用的目标函数,公式为((y_pred-y_true)**2).mean()(2)mean_absolute_error / mae 绝对值均差,公式为(|y_pred-y_true|).mean()(3) mean_absolute_percentage_error / mape公式为:(|(y_true - y_pred) / clip((|y_true|),epsilon, infinite)|).mean(a

分类问题的评价指标是准确率,那么回归算法的评价指标就是MSE,RMSE,MAE.R-Squared. MSE和MAE适用于误差相对明显的时候,大的误差也有比较高的权重,RMSE则是针对误差不是很明显的时候:MAE是一个线性的指标,所有个体差异在平均值上均等加权,所以它更加凸显出异常值,相比MSE: RMSLE: 主要针对数据集中有一个特别大的异常值,这种情况下,data会被skew,RMSE会被明显拉大,这时候就需要先对数据log下,再求RMSE,这个过程就是RMSLE.对低估值(under-p

原文连接 https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/56966200 1. 简介 BLEU(Bilingual Evaluation Understudy),相信大家对这个评价指标的概念已经很熟悉,随便百度谷歌就有相关介绍.原论文为BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation,IBM出品. 本文通过一个例子详细介绍BLEU是如何计算以及NLTKnltk.a

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

  一.准确率(Precision)和召回率(Recall)  (令R(u)是根据用户在训练集上的行为给用户作出的推荐列表,而T(u)是用户在测试集上的行为列表.) 对用户u推荐N个物品(记为R(u)),令用户u在测试集上喜欢的物品集合为T(u),然后可以通过准确率/召回率评测推荐算法的精度: 准确率描述最终的推荐列表中有多少比例是发生过的用户—物品评分记录: 召回率描述有多少比例的用户—物品评分记录包含在最终的推荐列表中.   准确率和召回率计算方法的Python代码如下: def Recal