性能评估

目标检测算法的性能评估

目录IoU和mAPAP的计算方法（VOC2012）另一种计算AP的方法（P-R图）F1-ScoreIoU和mAP1.IoU假设输入图像中只有一个物体，那么当我们对这个物体进行定位时，输出的结果应该是这个物体的长方形边界框。在下图中狗的实际位置是方形框B（面积定位B），如果定位不准可能是方形框A（面积定为A）。而判断只有一个物体的图像定位的准确性，通常用交并比作为评价指标。IoU就是用A和B的交集，
Yaoo_1·2023-01-28 08:55

前端性能优化--测试工具

`LightHouse``LightHouse测试结果`Performance中各类别的含义：2.FrameRate3.瀑布图NetWork4.使用Performance监听dom加载5.使用性能评估网站进行测试
顽皮宝·2023-01-26 19:13

模型性能评估之 Friedman 检验与 Nemenyi 后续检验

前言当我们提出一种算法，需要知道我们的算法和现在已有的算法相比，性能是否更优的时候，就需要用到模型性能评估的方法。本篇博客介绍一种模型性能评估的方法：Friedman检验与Nemenyi后续检验。
蕾欧娜等等·2023-01-26 14:24

Friedman test Nemanyi test CD图绘制

CD图：criticaldiffrence图PYTHON转下备份：python实现临界图(cd图，Criticalitydiagram)的绘制参考：模型检验方法模型的性能评估-比较检验
lgl123ok·2023-01-26 14:53

＜Rasa实战＞使用rasa test指令来评估nlu,core模型性能

目录参考:评估NLU模型参考:脚本执行步骤:步骤一:先划分测试与训练数据步骤二:执行rasatestnlu指令为了更有效率的进行nlu模型评估,可以直接执行以下指令还能比较不同的管道配置性能评估core
wind.liao·2023-01-26 08:55

机器学习笔记三：经典算法

sparkAPI:二、朴素贝叶斯分类算法原理：应用场景：优缺点：API:三、决策树分类原理：API优缺点：四、随机森林原理：API：优缺点：五、线性回归原理：目标：损失函数：最小二乘法优化方法：API：回归性能评估方法
roykingw·2023-01-25 15:42

人工智能辅助药物发现(2)苗头化合物筛选

目录AI辅助苗头化合物筛选概述AI辅助CPICPI数据库蛋白质和化合物的特征表示深度学习CPI预测经典Y型架构基于注意力的架构基于复合物的架构CPI性能评估苗头化合物筛选的发展前景挑战与趋势实际应用AI
tzc_fly·2023-01-25 07:44

Cadence PCB仿真使用Allegro PCB SI生成反射仿真报告及报告导读图文教程

  《Cadence开发合集目录》  《CadencePCB仿真宝典目录》目录1，概述2，生成报告3，报告导读4，总结1，概述    本文简单介绍使用AllegroPCBSI生成网络的反射性能评估的报告的方法
硬小二·2023-01-23 06:20

电动汽车时空双层调度 研究了发电机、电动汽车和风力发电的协同优化调度问题

以10单元输电网和IEEE33母线配电网为基准，对提出的双层优化策略进行了性能评估。分析了电价分布、电动汽
「已注销」·2023-01-22 08:19

心跳信号分类预测Task04建模与调参

建模与调参1.学习目标2.学习内容3.模型原理3.1逻辑回归模型3.2决策树模型3.3GBDT模型3.4XGBoost模型3.5LightGBM模型3.6Catboost模型3.7时间序列模型4模型对比与性能评估
l852131652·2023-01-15 01:35

实战五十：基于机器学习朴素贝叶斯的微博评论情感分析实战（毕设项目 完整的代码+数据集）

之后利用分类算法，如朴素贝叶斯、SVM等，针对训练集的特征向量以及类标签进行训练，得到分类模型，并通过计算在测试集上的预测准确率、召回率等对分类器的分类效果以及不同参数影响进行性能评估。
甜辣uu·2023-01-14 21:04

机器学习梯度下降法应用波士顿房价预测

目录1线性回归api介绍小结2波士顿房价预测2.1案例背景介绍2.2案例分析2.3回归性能评估2.4代码实现2.4.1正规方程2.4.2梯度下降法2.5小结1线性回归api介绍机器学习梯度下降算法：https
赵广陆·2023-01-14 08:28

梯度下降法介绍（ 案列：波士顿放假预测）

2.1全梯度下降算法(FG)2.2随机梯度下降算法(SG)2.3小批量梯度下降算法(mini-batch)2.4随机平均梯度下降算法(SAG)三、案列：波士顿房价预测3.1案列背景3.2案列分析3.3回归性能评估
莱维贝贝、·2023-01-14 08:27

机器学习性能评估指标

文章目录1、Accuracy：准确率2、Precision：精确率/查准率3、Recall：召回率/查全率4、F-Score：F值5、ROC曲线6、曲线下面积AUC混淆矩阵：TruePositive(TP)：真正例，正类预测为正类数；FalseNegative(FN)：假反例，正类预测为反类数；FalsePositive(FP)：假正例，反类预测为正类数；TrueNegative(TN)：真反例，
soohoo123·2023-01-13 10:28

机器学习中的性能评估度量

背景机器学习方法（监督学习、无监督学习、强化学习）通常认为由模型、策略和算法三个部分构成。例如在监督学习，模型需要从数据中学习条件概率分布（概率模型）或者决策函数（非概率模型）。而模型的假设空间（hypothesisspace）就是所有可能的条件概率分布或者决策函数的总体（集合）。假设空间通常是庞大的，例如深度神经网络结构能够表示一大类输入层到输出层的函数集合。这样就需要我们设定一个可以量化评测假
数据科学和工程·2023-01-13 10:27

图解机器学习：分类模型性能评估指标

人间出现一种怪病，患病人群平时正常，但偶尔暴饮暴食，这种病从外观和现有医学手段无法分辨。为了应对疫情，准备派齐天大圣去下界了解情况。事先神官从人间挑选了一些健康人和患病者来对大圣的业务能力进行测试，按下面规则来区分人群：健康人站在绿色区域患病者站在橙色区域齐天大圣出场用他的火眼金睛识别哪些是健康人，哪些又是患病者。随后画一个圈，告诉神官：圈里的是我认为健康的人，圈外的就是患病者。接下来，我们画个图
白墨石·2023-01-13 10:24

基于机器学习算法的微博评论情感分析实战（毕设项目）

之后利用分类算法，如朴素贝叶斯、SVM等，针对训练集的特征向量以及类标签进行训练，得到分类模型，并通过计算在测试集上的预测准确率、召回率等对分类器的分类效果以及不同参数影响进行性能评估。
数学是算法的灵魂·2023-01-13 10:21

【Python绘图】如何绘制交叉验证的AUC和AUPR曲线

PythonPython绘制交叉验证AUROC\rm{}AUROCAUROC3Python\rm{}PythonPython绘制交叉验证AURR\rm{}AURRAURR4参考文献1交叉验证  在进行模型性能评估的时候
一穷二白到年薪百万·2023-01-12 14:40

【论文笔记】ICML2016 ＆ Cornell | (IPS-MF) Recommendations as treatments: Debiasing learning and evaluation

研究目标2.背景3.逆倾向评分（IPS,Inverse-Propensity-Scoring）3.1IPS评价指标3.2Task1：评分预测准确性的评价3.3Task2：推荐质量的评价3.4基于倾向评分的性能评估
·2023-01-11 10:51

Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。
·2023-01-10 22:49

【数据挖掘】分类器模型性能评估讲解及iris数据集评估实战（超详细 附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~构建的分类器总是希望有较好的性能，如何评估分类器性能，需要一些客观的指标进行评判。比如，如何评估分类器的准确率（模型评估）以及如何在多个分类器中选择“最好的”一个分类器性能的度量训练分类器的目的是使学习到的模型对已知数据和未知数据都有很好的预测能力，不同的学习方法会给出不同的模型，当给定损失函数时，基于损失函数的模型的训练误差和模型的测试误差则成为学习方
showswoller·2023-01-10 09:56

Deep Learning for Image Super-resolution:A Survey

此外，我们还讨论了一些其他重要问题，如公共可用的基准数据集和性能评估度量。最后，我们在总结这项调查时，强调了几
Adagrad·2023-01-10 06:41

【联邦学习实战】基于同态加密和差分隐私混合加密机制的FedAvg

联邦学习实战——基于同态加密和差分隐私混合加密机制的FedAvg前言1.FedAvg1.1getData.py1.2Models.py1.3client.py1.4server.py1.5性能评估1.5.1Non-IID
HERODING23·2023-01-09 15:43

机器学习-基础知识 - PR、ROC曲线与AUC

PR曲线与ROC曲线都是机器学习中性能评估的重要指标，本文主要讲这两个曲线。预备知识熟悉基础定义TP,FN,FP,TN。
苍蓝儿·2023-01-09 12:18

机器学习性能评估——PR曲线与ROC曲线

1、PR曲线P-R曲线是精确率precision与召回率recall曲线，以recall作为横坐标轴，precision作为纵坐标轴。在介绍精确率和召回率之前，先来看下如下的混淆矩阵：真实情况\预测结果正负正TPFN负FPTN把正例正确分类为正例，表示为TP（truepositive），把正例错误分类为负例，表示为FN（falsenegative）把负例正确分类为负例，表示为TN（truenega
Coding_Qi·2023-01-09 12:47

机器学习_第四天（非监督学习+思维导图）

文章目录1、非监督学习（无目标值）1.1k-means聚类API1.2Kmeans性能评估指标1.2.1KmeansAPI1.3Kmeans总结2、机器学习基础--思维导图1、非监督学习（无目标值）k-means
迷茫中奋斗·2023-01-08 10:49

毕业设计 - 题目：基于深度学习的中文汉字识别 - 深度学习 卷积神经网络 机器视觉 OCR

文章目录0简介1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0简介最近在帮一位同学做中文汉字识别项目，学长在这记录和发布一些项目相关知识基础和部分实现，欢迎同学们讨论学习1数据集合学长手有
DanCheng-studio·2023-01-08 06:26

准确率、召回率及mAP

最近在看毕业设计相关的论文，mAP这个性能评估指标多次出现，因此谈谈自己对mAP的理解。
清风与归_G·2023-01-05 14:39

第二章：神经网络的数学基础

文章目录补充关于类和标签的说明MNIST数据集初识神经网络加载Keras中的MNIST数据集准备图像数据准备标签网络架构编译运行性能评估神经网络的数据表示标量（0D张量）向量（1D张量）矩阵（2D张量）
hliu1307·2023-01-04 11:59

分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例

(1):混淆矩阵2008/12/25数据挖掘与机器学习、生物与医学统计、统计软件ConfusionMatrix、Logistic回归、SAS、Sensitiveity、Specificity、分类模型、命中率、数据挖掘、混淆矩阵、覆盖率胡江堂跑完分类模型（Logistic回归、决策树、神经网络等），我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标，如ConfusionMatrix、ROC、Lift、Gini
伙伴几时见·2023-01-03 09:30

分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(2): ROC和AUC

ROC上回我们提到，ROC曲线就是不同的阈值下，以下两个变量的组合（如果对Sensitivity和Specificity两个术语没有概念，不妨返回，《分类模型的性能评估——以SASLogistic回归为例
GarfieldEr007·2023-01-03 09:29

sklearn预测评估指标：混淆矩阵计算详解-附Python计算代码

目录前言混淆矩阵python代码前言很多时候需要对自己模型进行性能评估，对于一些理论上面的知识我想基本不用说明太多，关于校验模型准确度的指标主要有混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1score。
fanstuck·2022-12-30 19:50

深度学习笔记：在小数据集上从头训练卷积神经网络

目录0.前言1.数据下载和预处理¶2.搭建一个小的卷积网络3.数据预处理4.模型训练¶5.在测试集进行模型性能评估6.小结¶0.前言本文（以及接下来的几篇）介绍如何搭建一个卷积神经网络用于图像分类的深度学习问题
笨牛慢耕·2022-12-29 16:10

深度学习笔记：利用预训练模型之特征提取训练小数据集上的图像分类器

1.1特征提取1.2模型微调2.加载预训练模型3.特征提取4.训练以及评估4.1训练4.2loss和accuracy曲线4.3.在测试集进行模型性能评估5.小结0.前言本文（以及接下来的几篇）介绍如何搭建一个卷积神经网络用于图像分类的深度学习问题
笨牛慢耕·2022-12-29 16:10

目标检测模型的性能评估--MAP（Mean Average Precision）

转自：目标检测模型的性能评估–MAP（MeanAveragePrecision）目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度，精确度和召回率。
洛北辰南·2022-12-29 13:19

机器算法基础——回归分析

内容大纲1、回归算法-线性回归分析2、线性回归实例3、回归性能评估4、分类算法-逻辑回归5、逻辑回归实例6、聚类算法-kmeans7、k-means实例Q：如何判断是分类算法还是回归算法由目标值特征来决定使用分类
咸鱼2K·2022-12-26 23:42

线性回归模型-误差分析

误差分析作用我们在做机器学习模型的时候，训练完模型后，往往需要对模型进行性能评估，进行选择，数值预测模型的评估，有以下的常用评估指标：均方误差：是最常见的指标，但是容易受到奇异值的影响平均绝对误差方均根差
TES·Rooike·2022-12-23 15:09

Linux 硬件性能评估

下面的命令操作以及示例主要是针对Ubuntu系统CPU常见概念与查询时钟速度CPU时钟速度越高，CPU运行速度越快时钟速度则测量CPU每秒执行的周期数，以GHz（千兆赫）为单位周期是由内部振荡器同步的脉冲，举例，时钟速度为3.2GHz的CPU每秒执行32亿个周期CPU规格中会列出最大睿频和处理器基本频率，处理器基本频率是指CPU的正常运行速度，而最大睿频是指处理器采用睿频加速技术后可以达到的最高速
·2022-12-23 14:11

机器学习模型性能评估指标总结以及python实现

模型性能评估指标总结混淆矩阵（ConfusionMatrix）ROC/AUCKSGINI系数Lift/GainPSI关于作者混淆矩阵（ConfusionMatrix）混淆矩阵是衡量分类型模型准确度中最基本
爱喝水的lrr·2022-12-23 09:13

02-机器学习中的模型评估

其实在面对不同的问题是，不同的算法有不同的性能评估，比如分类问题与回归问题，它们的评价指标就不能用同一个。
努力学AI的小曾·2022-12-23 06:27

WdgM02-WdgM的功能概述和实例解析

文章目录1受监管实体SE2检查点Checkpoint3转移Transitions4规则Rule5性能评估6程序流程监控6.1程序流程监控示例6.2ISO26262中规定的软件设计中安全检测方法的要求6.3
汽车电子与软件开发·2022-12-22 09:01

第5章【思考与练习1】 延续回归模型的性能评估，计算使用全部数据学习得到的回归模型linreg在测试集上的性能。从例5-2训练集中取出前100条、200条样本，学习得到回归模型，并在测试集上预测分析

P96思考与练习11.延续回归模型的性能评估，计算使用全部数据学习得到的回归模型linreg在测试集上的性能，与只使用训练集的模型linregTr进行比较，并对结果进行分析。
是学数据分析的阿龙·2022-12-22 08:57

机器学习性能评估指标

混淆矩阵TruePositive(真正,TP)：将正类预测为正类数.TrueNegative(真负,TN)：将负类预测为负类数.FalsePositive(假正,FP)：将负类预测为正类数→→误报(TypeIerror).FalseNegative(假负,FN)：将正类预测为负类数→→漏报(TypeIIerror).1.准确率(precision)：预测为正的样本中有多少是真正的正样本（你认为的该
小时不识月123·2022-12-21 15:34

SPDK中常用的性能测试工具

本文主要介绍磁盘性能评估的方法，针对用户态驱动Kernel与SPDK中各种IO测试工具的使用方法做出总结。
DPDK技术员·2022-12-21 11:23

基于SPDK的NVMe SSD性能评估指南（文末有福利）

本文主要介绍磁盘性能评估的方法，针对用户态驱动SPDK与Kernel，并且对常见问题做出总结。
weixin_37097605·2022-12-21 11:21

linux查看nvme磁盘io性能,高手在民间，NVMe SSD性能评估秘籍

本文主要介绍磁盘性能评估的方法，针对用户态驱动SPDK与Kernel，并且对常见问题做出总结。
数据与算法DEV·2022-12-21 11:50

一文评估基于SPDK的NVMe SSD性能

本文主要介绍磁盘性能评估的方法，针对用户态驱动SPDK与Kernel，并且对常见问题做出总结。
lingshengxiyou·2022-12-21 10:44

（C1-4）目标检测算法评价指标

2.2精确率和召回率2.3PR曲线、ROC曲线性能评估之PR曲线与ROC曲线按照这个意思，目标检测问题应该没法画ROC曲线。
木槿qwer·2022-12-19 14:39

案例：线性回归-波士顿房价预测

python编程快速上手（持续更新中…）文章目录python编程快速上手（持续更新中…）数据介绍1分析2回归性能评估3线性回归-正规方程代码4线性回归-梯度下降代码5线性回归-岭回归代码6.模型的保存和加载数据介绍给定的这些特征
IT瘾君·2022-12-18 11:57

人脸识别系统设计 -- 基于J2判据和FLDA的多分类器的人脸识别系统设计论文报告（一）

其识别过程包括：特征选取（基于欧氏距离J2判据）、分类器（SVM）、分类器性能评估（交叉验证）三部
对不起，我还只是小孩·2022-12-18 09:37
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