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
2291阅读
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
192阅读
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
145阅读
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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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
70阅读
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
26阅读
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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2023-03-18 09:58:12
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阿里 2019 年的工作，多兴趣召回。
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2021-07-12 15:43:19
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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
74阅读
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
308阅读
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
593阅读
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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accuracy_score分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。形式：sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)normalize：默认值为True，返回正确分
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2024-06-19 11:49:26
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【帮助比较全】介绍|概述|--为什么用ultra recall|--什么是Ultra Recall|--Ultra Recall 为谁设计|--关键功能|--授权许可|--安装|快速入门|--基本概念|----信息数据库|----信息项|----属性|----关键字|----模板|----项目说明|----本地链接|----提醒|----标志|--创建信息数据库|--创建信息项|--例子使用Ult... Read More
原创
2022-01-13 12:01:25
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在机器学习，模式识别中，我们做分类的时候，会用到一些指标来评判算法的优劣，最常用的就是识别率，简单来说，就是
Acc=Npre/Ntotal
这里的 Npre表示预测对的样本数，Ntotal表示测试集总的样本数。
识别率有的时候过于简单， 不能全面反应算法的性能，除了识别率，还有一些常用的指标，就是我们要介绍的
F1-score, recall, precision.
在介绍这些概念
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2015-12-31 17:40:00
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1. 四种情况 Precision精确率， Recall召回率，是二分类问题常用的评价指标。混淆矩阵如下： T和F代表True和False，是形容词，代表预测是否正确。 P和N代表Positive和Negative，是预测结果。 | | 预测结果为阳性 Positive | 预测结果为假阳性 Neg
原创
2021-12-29 17:32:43
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