【导读】在机器学习研究或项目中使用分类精度、均方误差这些方法衡量模型的性能。当然，在进行实验的时候，一种或两种衡量指标并不能说明一个模型的好坏，因此我们需要了解常用的几种机器学习算法衡量指标。 本文整理介绍了7种最常用的机器学习算法衡量指标：分类精度、对数损失、混淆矩阵、曲线下面积、F1分数、平均绝对误差、均方误差。相信阅读之后你能对这些指标有系统的理解。 1.
'没有测量，就没有科学'这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学特别是机器学习领域中，对模型的评估同样至关重要，只有选择与问题相匹配的评估方法，才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题，迭代地对模型进行优化。模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。针对分类、排序、回归、序列预测等不同类型的机器学习问题，评估指标的选择也有所不同。知道每种评估指标的精确定义、有针对性地选择合适的评估指标、更具评
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2024-01-18 19:55:41
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Jaccard similarity coefficient（杰卡德相似系数）： 两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数Correlation coefficient（相关系数）：准确率、召回、Fscore： Hinge Loss：$L(y(wx + b)) = [1 - y(wx + b)]_+$Log Loss:$ Loss(y, f
# 如何实现算法模型架构图
作为一名刚入行的开发者，你可能会感到实现“算法模型架构图”是一项艰巨的任务。实际上，掌握这个过程相对简单，只要你跟随步骤来实现。同时，理解每一步的目的可以帮助你更加深入地掌握整体流程。下面，我们将通过一系列的步骤学习如何实现一个算法模型架构图。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定算法模型的需求和规格 |
一直以来总感觉手写体识别并不适合作为机器学习开篇的基础认知讲解。终究觉得它还不够那么的直观和形象的解释清楚机器学的过程和数据、算法以及模型之间的关系。引出一个象形直白简单的例子教大家如何区分数据、算法、模型之间的关系。希望能够帮到初学者。 相比于一上来就去理解手写体汉字的识别程序和过程，我觉得还是有必要
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2024-01-31 03:51:52
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在写论文的过程中，被老师批评过描述不清模型与算法。后来通过查找资料，才发现模型（Model）与算法（Algorithm）是两码事。通俗来讲，模型指代的是目标函数（最终要建立的函数），算法则是求解该目标函数的方法。模型=目标函数，算法=求解该目标函数的方法。比如很多人没搞清楚，到底Decision Tree里什么是模型什么是算法。Decision Tree里，其模型是二叉树模型（暂不讨论多叉树情况）
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2024-01-31 03:54:58
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AI越来越火热，人工智能已然成风！而人工智能最重要是各种算法，因此机器学习越来越受到追捧，算法越来越被重视。作为一个算法的研究者，写出一手高级算法当然是令人兴奋的一件事！但你是否有时会有这种感觉： 1. 写的算法很难通用于所有的数据类型！每来一个新类型的数据，又得改一下算法，或新加一个方法来支持这种类型。 2. 有时候多个算法需要灵活组合，甚至每个算法的顺序不一样都会产生不一样的效果；每一种组
AI模型压缩算法汇总
主要内容 本研究提出了一种新的结构正则化形式Out-In-Channel Sparsity Regularization (OICSR)来克服分离式结构正则化的缺陷。OICSR充分考虑了网络中连续层之间的关联关系，将结构正则化同时运用于连续网络层中相互对应的out-channels和in-channels，从而可以在更小的精度损失下移除更多的冗余通道。Out
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2024-08-11 17:20:06
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摘 要：随着世界科学技术水平的普遍提高，电子计算机技术逐渐发展成熟，其中计算机模拟算法在其他学科中有着十分广泛的应用，从而给这些学科的研究提供了算法基础。电子计算机技术中的计算机模拟算法是指安装在计算机系统中的模拟仿真的解算装置。本文立足于计算机模拟算法的相关概念，浅谈计算机模拟算法在数学建模中的应用，进一步研究计算机模拟算法的应用与意义。关键词：计算机 模拟算法 数学 建模 应用一、计算机模拟算
一、算法设计 1、问题描述：输入具有n个浮点数的向量x，输出是输入向量的任何连续子向量中的最大和。 有效解决方法： （1）分治算法：要解决规模为n的问题，可递归得解决两个规模近似为n/2的子问题，然后对他们的答案进行合并以得到整个问题的答案。 代码如下，最大子向量要么整个在a中，要么整个在b中，
建模是架构设计中非常重要的环节。本文将介绍中台架构设计过程中业务建模和数据建模的主要原理和方法。模型 什么是模型？模型就是所研究的系统、过程、事物或概念的一种表达形式。表达既可以是高度仿真的，就像建筑模型一样，也可以是高度抽象的，比如高达玩具模型，以及在软件开发中经常使用的对象模型、时序模型、用例模型，都是抽象的。建模 建模就是建立模型的过程，模型包括了组件以及构成关系。首先是要识别模型中组件，通
一、 ROC曲线1. 混淆矩阵针对二分类问题，将实例分成正类(postive)或者负类(negative)。但是实际中分类时，会出现四种情况. (1)若一个实例是正类并且被预测为正类，即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是正类，但是被预测成为负类，即为假负类(False Negative FN) (3)若一个实例是负类，但是被预测成为正类，即为假正类(False P
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2024-10-11 22:24:31
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# 大数据算法模型架构图详解
在如今的数据驱动时代，大数据算法模型正扮演着越来越重要的角色。它们被广泛应用于各个领域，从商业分析到社交网络再到医疗健康。这篇文章将简要介绍大数据算法模型的架构，以及一些基本的实现示例。
## 大数据算法模型的基本架构
大数据算法模型通常包含以下几个关键组件：
1. **数据采集**：通过各种渠道获取数据，例如日志文件、传感器、社交媒体等。
2. **数据存储
原创
2024-10-08 04:30:57
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一、基础题目1、UVA 11624 Fire！迷宫问题 多源BFS 题意：帮助joe走出一个大火蔓延的迷宫，其中joe每分钟可往上下左右四个方向之一走，所有着火的格子都会蔓延（空格与着火格有公共边，下一分钟这个空格也会着火）。迷宫中有一些障碍格，joe和火都无法进入，当joe走到一个边界的格子我们认为他走出了迷宫输出R行C列的迷宫，#表示墙，.表示空地，J表示joe，F是着火格如果能走出，输出最少
一.计算机系统概述 一个完整的计算机系统包括硬件系统和软件系统两大部分。硬件系统主要包括计算机的主机和外部设备，软件系统主要包括系统软件和应用软件。通常我们的系统软件作用于计算机硬件，即操作系统控制计算机的硬件工作，而我们可以通过安装应用软件来进行我们想要的计算机操作。应用软件
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系统软件
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计算机硬件二.计算机硬件系统 依照冯·诺依曼体系结构，计算机硬件系统由
电脑系统细致核心图形架构的问题每个人都有不同的操作门路，小编在大量的搜集细致核心图形架构的解法之后，总结出来一套比较简单的细致核心图形架构的处理措施，就是按照图形界面一直是Windows系统的核心，而从ghost xp开始，Windows就开始将提供一个富图形化的桌面图形界面作为要目，不仅仅是因为Vista和7的桌面本身就是一个3D应用程序，而是因为 Vista和7可以更好地发挥图形加速硬件的作用
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2024-06-23 11:23:03
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全国大学生数学建模竞赛中，常见的算法模型有以下30种：1.线性规划模型：用于寻找最优解的数学模型。线性规划（Linear Programming，简称 LP）是一种运筹学方法，用于在一定的约束条件下，求解线性目标函数的最优解。其数学模型可以表示为：Maximize (or Minimize) c₁x₁ + c₂x₂ + … + cnxn subject to a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + … +
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2023-12-26 22:39:52
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在软件工程中，系统架构图是一项至关重要的工作产物，它能够为项目的开发、实施和维护提供清晰的指导。而基于模型的系统架构图，更是在这一基础上，通过引入形式化的建模方法，进一步提高了系统设计的精确性和可靠性。在软考（软件水平考试）中，掌握基于模型的系统架构图设计方法和技能，对于考生来说具有十分重要的意义。
基于模型的系统架构图，顾名思义，是以某种特定的模型作为设计基础，通过图形化的方式展现出系统的整体
原创
2024-05-28 16:03:55
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转载：1、梯度下降算法的正确步骤，（正确步骤dcaeb）（梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值），这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程：网络初始化-输入to输出-期望输出与实际差值-根据误差计算更新权值-迭代进行。a.计算预测值和真实值之间的误差； b.重复迭代，直至得到网络
文章目录DAC介绍STM32 的 DAC 主要特点DAC输出电压计算DAC基本原理DAC框图DAC数字信号格式DAC触发配置步骤相关结构体代码示例DAC初始化 DAC介绍DAC：Digital-to-Analog Converter，指数/模转换器或者数字/模拟转换器。与ADC相反，或者说互补，是指将离散的数字信号转换为连续变量的模拟信号的器件。STM32学习笔记（18）ADC转换介绍STM32
