https://blog.csdn.net/u014313009/article/details/38944687 SIGIR的一篇推荐算法论文中提到用NDCG和AUC作为比较效果的指标,之前没了解过这两个指标,便查找相关概念,整理如下. 一.NDCG1.DCG       首先,介绍一下DCG.DCG的全称是Discounted Cumulative Gain,它是衡量搜索引擎算法的一个指标.搜索引擎一般采用PI(per item)的方式进行评测,即逐条对搜索结果进行等级的打分.比如在Goog

在IJCAI 于2015年举办的竞赛:Repeat Buyers Prediction Competition 中, 很多参赛队伍在最终的Slides展示中都表示使用了 AUC 作为评估指标:     那么,AUC是什么呢? AUC是一个机器学习性能度量指标,只能用于二分类模型的评价.(拓展二分类模型的其他评价指标:logloss.accuracy.precision)   对于二分类问题,可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例(true positive).假正例(false

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)

从storm到spark streaming,再到flink,流式计算得到长足发展, 依托于spark平台的spark streaming走出了一条自己的路,其借鉴了spark批处理架构,通过批处理方式实现了实时处理框架.为进一步了解spark streaming的相关内容,飞马网于3月20日晚邀请到历任百度大数据的高级工程师-王富平,在线上直播中,王老师针对spark streaming高级特性以及ndcg计算实践进行了分享. 以下是本次直播的主要内容: 一.Spark Streaming简介

  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

背景 近几年以深度学习技术为核心的人工智能得到广泛的关注,无论是学术界还是工业界,它们都把深度学习作为研究应用的焦点.而深度学习技术突飞猛进的发展离不开海量数据的积累.计算能力的提升和算法模型的改进.本文主要介绍深度学习技术在文本领域的应用,文本领域大致可分为4个维度:词.句子.篇章.系统级应用. 词.分词方面,从最经典的前后向匹配到条件随机场(Conditional Random Field,CRF)序列标注,到现在Bi-LSTM+CRF模型,已经不需要设计特征,从字粒度就能做到最好的序列标注

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

方案概述 近年来,互联网金融已经是当今社会上的一个金融发展趋势.在金融领域,无论是投资理财还是借贷放款,风险控制永远是业务的核心基础.对于消费金融来说,其主要服务对象的特点是:额度小.人群大.周期短,这个特性导致其被公认为是风险最高的细分领域. 以借贷为例,相比于传统的金融行业需要用户自己提供的资产资料的较单一途径,互联网金融更能将用户线下的资产情况,以及线上的网络消费行为进行资料整合,来进行综合分析,以便为用户提供更好的服务体验,为金融商家提供用户更全面的了解和评估. 随着人工智能和大数据等技

定义模型两种方法:  1.sequential 类仅用于层的线性堆叠,这是目前最常用的网络架构 2.函数式API,用于层组成的有向无环图,让你可以构建任意形式的架构 from keras import models from keras import layers model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(32,activation='relu',input_shape=(784,))) model.add(layers.Dense(1

转自:http://blog.csdn.net/u014374284/article/details/49385065, 感谢分享! LamdaMart 介绍见博客http://blog.csdn.net/huagong_adu/article/details/40710305,感谢分享! 在使用搜索引擎的过程中,对于某一Query(或关键字),搜索引擎会找出许多与Query相关的URL,然后根据每个URL的特征向量对该URL与主题的相关性进行打分并决定最终URL的排序,其流程如下: 排序的好坏

一.XGBoost参数解释 XGBoost的参数一共分为三类: 通用参数:宏观函数控制. Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression).booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价.我们所说的调参,很这是大程度上都是在调整booster参数. 学习目标参数:控制训练目标的表现.我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上.比如我们要做分类还是回归,做二分类还是多分类,这都是目标参数所提供的. Note: 我下面介绍的参数都是我觉得比较重要的, 完整参数请戳

AI 科技评论编者按:现在,越来越多的企业.高校以及学术组织机构通过举办各种类型的数据竞赛来「物色」数据科学领域的优秀人才,并借此激励他们为某一数据领域或应用场景找到具有突破性意义的方案,也为之后的数据研究者留下有价值的经验. Smilexuhc 在 GitHub 社区对各大数据竞赛名列前茅的解决方案进行了整理,包括纯数据竞赛.自然语言处理(NLP)领域数据赛事的 Top 解决方案.对这些赛事感兴趣的小伙伴可以一起来看一下这篇干货满满的汇总贴: 纯数据竞赛 1.2018 科大讯飞 AI 营销算法

有视频:https://www.youtube.com/watch?v=BFaadIqWlAg 有代码:https://github.com/jem1031/pandas-pipelines-custom-transformers 幼儿级模型 一.模型训练 简单的preprocessing后,仅使用一个“属性”做预测,看看结果如何? #%% import pandas as pd import numpy as np import os from sklearn.model_selection

原文地址: https://blog.csdn.net/linxid/article/details/81189154 -------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.Python实现自动贝叶斯调整超参数 [导读]机器学习中,调参是一项繁琐但至关重要的任务,因为它很大程度上影响了算法的性能.手动调参十分耗时,网格和随机搜索不需要人力,但需要很长

论文:推荐系统评价指标综述 发表时间:2012 发表作者:朱郁筱,吕琳媛 论文链接:论文链接 本文对现有的推荐系统评价指标进行了系统的回顾,总结了推荐系统评价指标的最新研究进展,从准确度. 多样性.新颖性及覆盖率等方面进行多角度阐述,并对各自的优缺点以及适用环境进行了深入的分析.特别讨论了基于排序加权的指标,强调了推荐列表中商品排序对推荐评价的影响.最后对以用户体验为中心的推荐系统进行了详细的讨论,并指出了一些可能的发展方向. 目前的推荐算法主要包括协同过滤算法.基于内容的推荐算法.谱分析.基于

摘要:阿里云开放搜索(OpenSearch)是一款结构化数据搜索托管服务,其能够提供简单.高效.稳定.低成本和可扩展的搜索解决方案.OpenSearch以平台服务化的形式,将专业搜索技术简单化.低门槛化和低成本化,让搜索引擎技术不再成为客户的业务瓶颈,以低成本实现产品搜索功能并快速迭代.本文将为大家介绍OpenSearch的最新推出的电商查询语义理解和搜索算法平台两个新功能. 本文整理自直播分享以及PPT. 本次分享将主要围绕以下三个方面: OpenSearch产品简介 新功能介绍-电商查询语义

Relation Structure-Aware Heterogeneous Information Network Embedding(RHINE) (AAAI 2019) 本文结构 (1) 解决问题 (2) 主要贡献 (3) 算法原理 (4) 实验结果 (5) 参考文献 在文献阅读的基础上加入了自己的理解,为文献阅读笔记,如有错误望不吝指出. (1) 解决问题 现存的HIN表征算法通常一个模型用到底,没有对不同关系进行区分,这不可避免地会影响网络表征的能力. (2) 主要贡献 Contrib

目录 概 主要内容 LID LID估计 算法 实验 1 2 3 4 5 Ma X, Li B, Wang Y, et al. Characterizing Adversarial Subspaces Using Local Intrinsic Dimensionality[J]. arXiv: Learning, 2018. @article{ma2018characterizing, title={Characterizing Adversarial Subspaces Using Local

12 Inductive Representation Learning on Temporal Graphs link:https://arxiv.org/abs/2002.07962 本文提出了时间图注意(TGAT)层,以有效地聚合时间-拓扑邻域特征,并学习时间-特征之间的相互作用.对于TGAT,本文采用自注意机制作为构建模块,并基于调和分析中的经典Bochner定理(又是没见过的定理QAQ)发展了一种新的函数时间编码技术. Conclusion 本文提出了一种新颖的时间感知图注意网络,用于

分类问题 分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一,掌握合适的评价指标,对模型进行恰当的评价,是至关重要的. 同样地,分割问题是像素级别的分类,除了mAcc.mIoU之外,也可以采用分类问题的一些指标来评价. 本文对分类问题的常见评价指标进行介绍,并附上利用sklearn库的python实现. 将从以下三个方面分别介绍: 常用评价指标 混淆矩阵绘制及评价指标计算 ROC曲线绘制及AUC计算 1. 常用评价指标 混淆矩阵(confusion matrix) 一般用来描述一个分类器分类的准确程度