来自: https://www.zhihu.com/question/41540197 https://www.douban.com/note/518998773/ 作者:水哥链接:https://www.zhihu.com/question/41540197/answer/91698989来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 在图像中,尤其是分类问题中应用AP,是一种评价ranking方式好不好的指标: 举例来说,我有一个两类分类问题,分别5个样本,如

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)          

转自:http://blog.csdn.net/t710smgtwoshima/article/details/8215037   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,介于语言翻译上的原因理解难免出现误差,下面介绍下自己对他们的理解.   首先来个定义: 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: Reca

原文:http://blog.csdn.net/t710smgtwoshima/article/details/8215037   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,介于语言翻译上的原因理解难免出现误差,下面介绍下自己对他们的理解.   首先来个定义: 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: Reca

preision与recall之间的权衡 依然是cancer prediction的例子,预测为cancer时,y=1;一般来说做为logistic regression我们是当hθ(x)>=0.5时,y=1; 当我们想要在预测cancer更确信时(因给病人说他们有cancer会给他们带来很重大的影响,让他们去治疗,所以想要更确信时再告诉病人cancer的预测): 我们可以将阀值设为0.7,这时我们将有一个高的precision(因为标注出有cancer的都是很确信的),和一个低值的recall

在信息检索和自然语言处理中经常会使用这些参数,下面简单介绍如下: 准确率与召回率(Precision & Recall) 我们先看下面这张图来加深对概念的理解,然后再具体分析.其中,用P代表Precision,R代表Recall 一般来说,Precision 就是检索出来的条目中(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. 下面这张表介绍了True Positive,False Negative等常见的概念,P和R也往往和它们联系起来.   Relev

转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年

7 Machine Learning System Design Content 7 Machine Learning System Design 7.1 Prioritizing What to Work On 7.2 Error Analysis 7.3 Error Metrics for Skewed Classed 7.3.1 Precision/Recall 7.3.2 Trading off precision and recall: F1 Score 7.4 Data for ma

https://en.wikipedia.org/wiki/Information_retrieval 信息检索 (一种信息技术) 信息检索(Information Retrieval)是指信息按一定的方式组织起来, 并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术.狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分,即从信息集合中找出所需要的信息的过程,也就是我们常说的 信息查寻(Information Search 或Information Seek).一般情况下,信息检索指的就是广义的信息检索. 信息

代码基本来自项亮的<推荐系统实践>,把书上的伪代码具体实现,还参考了https://www.douban.com/note/336280497/ 还可以加入对用户相似性的归一化操作,效果会更好. 数据集为MovieLens的10万条数据. 链接:MoiveLens #coding:utf-8 import random,math from operator import itemgetter class UserBasedCF: def __init__(self,trainDataFile=

转自:用户推荐系统_python 代码-豆瓣书籍:项亮的<推荐系统实践> import random import math class UserBasedCF: def __init__(self,train = None,test = None): self.trainfile = train self.testfile = test self.readData() def readData(self,train = None,test = None): self.trainfile =

from : http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41551797 在本系列文章中提到过用Python开始机器学习(3:数据拟合与广义线性回归)中提到过回归算法来进行数值预测.逻辑回归算法本质还是回归,只是其引入了逻辑函数来帮助其分类.实践发现,逻辑回归在文本分类领域表现的也很优秀.现在让我们来一探究竟. 1.逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征.常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小

原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179 一.概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”,就算不懂得其中各算法理论,叫你喊上一两个著名算法的名字,你也能昂首挺胸脱口而出.当然了,算法之林虽大,但能者还是有限,能适应某些环境并取得较好效果的算法会脱颖而出,而表现平平者则被历史所淡忘.随着机器学习社区的发展和实践验证,这群脱颖而出者也逐渐被人所认可和青睐,同时获得了更多社区力量的支持.改进和推广. 以

原博文出自于: http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ 感谢! Posted: Oct 21, 2013 Tags: itemCFknnMahoutrecommendationSlope OneTree ClusterUserCF Comments: 35 Comments Mahout推荐算法API详解 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, M

传说,硅谷的公司在和微软的竞争中一直处于下风,不论在市场,人才,还是在打官司上,直到婴儿巨人Baby Giant谷歌的出现,历史才出现前所未有的改变.Google以一个强大的挑战者的身份出现在人们的视野中,现如今其发展之辉煌是有目共睹的.在这里我不想讲太多成功学,只想浅谈一下成功挑战者背后的故事! 1.历史上最轰动的IPO 2004年4月28日,这是一个令所有谷歌人都难忘的一天,令人无比振奋,无比激动的一天.Google上市了,而且获得了2 718 281 828美元的融资,成为当时历史上最大的

利用用户行为数据 简介: 用户在网站上最简单存在形式就是日志. 原始日志(raw log)------>会话日志(session log)-->展示日志或点击日志 用户行一般分为两种: 1显性反馈:包括用户明确表示对物品喜好的行为(数据量小) 2隐形反馈:网页浏览等(数据量大) 用户行为的统一标准如下: 协同滤波与实验设计: 本文参考<推荐系统实践>这本书,但细节和书中略有不同,因为个人把书中代码组合到一起有些小问题,所以自己小修改了一番,可以运行,与大家分享. 实验数据集: 采用

Paper reading. #@author: gr #@date: 2014-03-11 #@email: forgerui@gmail.com Early Detection Abstract: Structured Output SVM Processing Sequential Data Detecing Facial Expressions, Hand Gestures, Human Acctivities 1. Introduction 1.1. potential applica

正好在参加携程的比赛,用的xgboost的算法,但携程比赛的测评函数比较奇怪,不是传统的那些,而是取precision≥0.97的情况下,recall的最大值.那无疑这个测评函数是要自己写的(官方没给),可是我怎么把它放进xgboost里呢?这样我设置silent=1时,我每一步都能看到train和eval上的结果. 起初以为在param里定义了就行,但屡屡报错,后来终于找到了方法. 首先是metric的写法(直接拿携程比赛那个来说吧): def maxRecall(preds,dtrain):

原文来自我的独立blog:http://www.yuanyong.org/blog/cv/lsh-itq-sklsh-compliment 这两天寻找idea,想来思去也没想到好点的方法,于是把前段时间下过来的一篇<Iterative Quantization: A Procrustean Approach to Learning Binary Codes>和代码拿出来又细读了一番,希望可以从中获得点启发. Iterative Quantization: A Procrustean Appro

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52250760 模型评估Model evaluation: quantifying the quality of predictions 3 different approaches to evaluate the quality of predictions of a model: Estimator score method: Estimators have a score method prov

整理自Andrew Ng的machine learning课程week6. 目录: Advice for applying machine learning (Decide what to do next) Debugging a learning algorithm machine learning diagnostic Evaluating a hypothesis Model selection and Train / validation / test set Bias and Vari