概念理解：一、理解查准率（precision）& 查全率（recall） 我们在平时常用到的模型评估指标是精度（accuracy）和错误率（error rate），错误率是：分类错误的样本数站样本总数的比例，即E=n/m（如果在m个样本中有n个样本分类错误），那么1-a/m就是精度。除此之外，还会有查准率和查全率，下面举例解释。按照周志华《机器学习》中的例子，以西瓜问题为例。错误率：有多少
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2023-12-02 16:24:25
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当python2.0的Sort()进化到python3.0
1.Sorted (可迭代对象) or 可迭代对象.sort()
2.Key para : key为一个函数，此函数只有一个参数且返回一个值用来比较。每个元素在比较前被调用。也就是每一个被比较元素被扔进去比较。
3.Reverse 升序or降序
4.在python2.4前没有key参数而是CMP参数用来指定比较函数，和C++中的使用方法
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2024-06-04 13:58:30
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禁用 Recall(管理员 cmd)：
Dism /Online /Disable-Feature /Featurename:Recall
启用 Recall(管理员 cmd)：
Dism /Online /Enable-Feature /Featurename:Recall
原创
2024-10-22 15:13:25
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本文出自Simmy的个人blog：西米在线 http://simmyonline.com/archives/74.html
"recall" function may not work if it was sending to the internet. Since this function will
depend on customer's email
原创
2009-01-07 08:38:05
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//分为负例 //分为正例//所有负例 654 603//所有正例 209 1517t_t = 1437;t_f
原创
2023-07-11 00:00:27
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一、混淆矩阵TP = True Postive真阳性；FP = False Positive假阳性 ；FN = False Negative假阴性；TN = True Negative真阴性① 精度 / 差准率(precision, 或者PPV, positive predictive value) = TP / (TP + FP)精度 = 5 / (5+4) = 0.556，你认为是True的样
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2023-12-25 13:04:15
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Precisionprecision=TP/(TP+FP)真阳对预测为阳的占比。Recallrecall=TP/(TP+FN)真阳对真实为阳的占比。
原创
2021-06-10 16:46:49
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Precisionprecision=TP/(TP+FP)真阳对预测为阳的占比。Recallrecall=TP/(TP+FN)真阳对真实为阳的占比。
原创
2022-03-02 09:26:53
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1. iouiou由预测的包围盒与truth包围盒的交集，除以它们之间的联合区域（p代表预测=
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2022-12-03 00:01:07
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PyTorch入门PyTorch基础forward 的使用与解释反向传播批训练数据常用优化器模型保存和加载预训练模型的使用GPU加速线性模型单变量线性回归分类问题二元分类问题多分类问题 PyTorch基础forward 的使用与解释类的 __call __() 函数当把类当做函数调用进行使用时，会自动调用该类的 __call __() 函数。例子如下：class A():
def __c
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2023-08-12 15:56:38
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#省略……from sklearn.model_selection import train_test_splittrain_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(feature_matrix, labels, random_state=0)import xgboost as xgbdtrain=xgb.DMatrix(train...
原创
2022-07-19 11:47:05
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如果想要得到较高的精度，则需要较长的编码。编码长度m增长的话，则item碰撞的概率会成倍的减小，从而导致召回率下降。为了得到较高的召回率，则需要多个哈希表。 参考http://yongyuan.name/blog/approximate-nearest-neighbor-search.html
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2015-05-26 23:37:00
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本文目录前馈计算反向传播过程Tensor in PyTorch课堂练习：线性模型 Linear Model实现代码结果课后练习学习资料系列文章索引
前馈计算权重维度增加，层数增加，模型变得复杂但是化简后仍是线性，因此增加层数意义不大引入激活函数，从而增加非线性反向传播计算梯度，使用链式法则反向传播过程Tensor in PyTorchTenso(张量)：PyTorch中存储数据的基本元素
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2023-12-13 22:03:45
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摘要 本文探讨了多分类任务中的召回率指标及其计算方法（宏平均召回率与微平均召回率），并分析了准确率、F1-score等指标在二分类与多分类中的统一性。针对音频疾病识别任务，提出"参考领域惯例+核心指标全覆盖"的评估策略，建议优先采用宏F1作为核心指标，同时补充准确率和宏召回率以确保全面性。以《Speech Emotion Recognition using wav2vec 2.0 Embeddings》为例，说明实际研究中如何通过平均召回率等指标进行模型对比，强调指标选择需兼顾领域惯例与
一、正样本和负样本正样本就是使系统得出正确结论的例子,负样本相反。 比如你要从一堆猫狗图片中检测出狗的图片，那么狗就是正样本，猫就
原创
2022-08-04 17:35:03
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主要涉及的知识点：混淆矩阵、Precision(精准率)、Recall(召回率)、Accuracy(准确率)、F1-score （包括二分类和多分类问题）ROC、AUC 【一】众所周知，机器学习分类模型常用评价指标有Accuracy, Precision, Recall和F1-score，而回归模型最常用指标有MAE和RMSE。但是我们真正了解这些评价指标的意义
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2024-05-06 12:43:45
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这两个方面是模式识别和信息检索使用措施值。浅显易懂的理解，用以下的图片和公式最好只是。那么- 召回率R：用检索到相关文档数作为分子。全部相关文档总数作为分母。即R = A / ( A + C )-准确率P：用检索到相关文档数作为分子。全部检索到的文档总数作为分母．即P = A / ( A + B )...
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2015-07-01 08:54:00
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召回率是机器学习中的一个关键参数，因为它评估分类器识别成功案例的能力。它经常与另一个称为精度的指标一起使用，该指标定
原创
2024-04-30 10:39:47
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