机器学习算法评价指标第11页

选择和训练模型（Machine Learning 研习之十一）

是啊，在之前的文章中，我们对数据进行了探索，以及对一个训练集和一个测试集进行了采样，也编写了一个预处理管道来自动清理，准备您的数据用于机器学习算法，然而现在，我们可以选择并训练模型了。

甄齐才·2024-01-17 21:39

Python文本向量化入门（三）：查看默认词袋

这有助于我们利用机器学习算法进行更高效的数据分析。Scikit-learn库中的CountVectorizer类是一个非常有用的工具，它可以将文本数据转换为词频矩阵。

Dxy1239310216·2024-01-17 17:04

Python文本向量化入门（四）：中文词袋问题

这有助于我们利用机器学习算法进行高效的数据分析。

Dxy1239310216·2024-01-17 17:04

一文带你了解机器学习算法

1.常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等2.什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好

AAI机器之心·2024-01-17 15:03

【机器学习入门】机器学习基础概念与原理

2、常见机器学习算法和模型3、使用Python编程语言进行机器学习实践4、机器学习的应用领域二、机器学习算法1、有监督学习算法（1）线性回归a.基本概念b.应用案例c.代码示例（2）逻辑回归a.基本概念

代码骑士·2024-01-17 12:10

机器学习算法实战案例：Informer 源码详解与代码实战

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1源码解析1.1文件结构1.2mian_informer.py文件1.3模型训练1.4模型测试1.5模型预测2Informer模型2.1process_one_batch2.2Informer

Python算法实战·2024-01-17 11:28

机器学习算法实战案例：Informer实现多变量负荷预测

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1实验数据集2如何运行自己的数据集3报错分析机器学习算法实战案例系列机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

Python算法实战·2024-01-17 11:28

部署大模型API的实战教程

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。

herosunly·2024-01-17 08:30

【Maching Learning】深度学习常用评价指标（分类+回归）

深度学习分类、回归问题评价指标一、分类评价指标1.1混淆矩阵1.2准确率（Accuracy）1.3精确率（Precision）1.4召回率（Recall）1.5F1{F}_{1}F1分数（F-Score

Ω snow·2024-01-17 07:11

循环神经网络-单变量序列预测详解（pytorch）

参考博客文章目录（1）导入所需要的包（2）读取数据并展示（3）数据预处理（4）划分训练集和测试集（5）构建RNN回归模型（6）构造训练函数（7）对整个数据集进行预测（8）可视化展示（9）MSE为评价指标

heibut不相信眼泪·2024-01-17 06:46

python学习笔记9（程序的描述方式、程序的组织结构、顺序结构、选择结构1）

条件写法12、如果只有一个判断的写法3、注意冒号和缩进数合建模，数据建模可视化工具，除了传统的数据分析外，算法模型部分通过python进行数据库和算法的交互，内置K近邻、多层感知器、弹性网络正则化等9种机器学习算法的成熟模型支撑相关场景

贾庆华·2024-01-17 00:30

深度研究：回归模型评价指标R2_score

回归模型的性能的评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。

统计学家·2024-01-16 22:09

特征工程-特征处理（二）

不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，

alstonlou·2024-01-16 21:33

XGBoost系列1——XGBoost简介与入门

写在开头XGBoost（eXtremeGradientBoosting）是一种被广泛使用的机器学习算法，由陈天奇博士于2014年提出，以其卓越的性能在数据科学竞赛中备受瞩目。

theskylife·2024-01-16 20:35

常见机器学习算法总结

基本算法总结正面.jpeg图的左半部分列出了常用的机器学习算法与它们之间的演化关系，分为有监督学习，无监督学习，强化学习3大类。

婉妃·2024-01-16 20:39

Alink 使用技巧：如何使用批式 CSV 数据读取？

Alink是基于Flink的机器学习算法平台，欢迎访问Alink的GitHub获取更多信息。本文主要分享Alink的使用技巧之一，如何使用批式CSV进行数据读取。

流计算Alink·2024-01-16 19:39

机器学习算法实战案例：VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(升级版)

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2VMD经验模态分解2.1VMD分解实验2.2VMD-LSTM预测思路3构造训练数据4LSTM模型训练

Python算法实战·2024-01-16 15:12

机器学习算法实战案例：BiLSTM实现多变量多步光伏预测

文章目录1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2构造训练数据3模型训练3.1BiLSTM网络3.2模型训练4模型预测答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1导入库文件1.2

Python算法实战·2024-01-16 15:12

机器学习算法实战案例：CNN-LSTM实现多变量多步光伏预测

文章目录1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2构造训练数据3模型训练3.1CNN-LSTM网络3.2模型训练4模型预测答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1导入库文件

Python算法实战·2024-01-16 15:11

机器学习算法实战案例：LSTM实现单变量滚动风电预测

文章目录1数据处理1.1数据集简介1.2数据集处理2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型滚动预测2.3结果可视化答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1数据集简介实验数据集采用数据集5：

Python算法实战·2024-01-16 15:41

机器学习算法实战案例：LSTM实现多变量多步负荷预测

文章目录1数据处理1.1数据集简介1.2数据集处理2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型多步预测2.3结果可视化答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1数据集简介实验数据集采用数据集6：

Python算法实战·2024-01-16 15:41

机器学习算法实战案例：GRU 实现多变量多步光伏预测

文章目录1数据处理1.1数据集简介1.2导入库文件1.3数据集处理1.4训练数据构造2模型训练与预测2.1模型训练2.2模型多步预测2.3预测可视化答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1

Python算法实战·2024-01-16 15:40

机器学习算法实战案例：确实可以封神了，时间序列预测算法最全总结！

技术交流2、时间序列预测分类3、时间序列数据的特性4、时序预测评价指标5、基于深度学习的时间序列预测方法5.1统计学习方法5.2机器学习方法5.3卷积神经网络5.4循环神经网络5.5Transformer

Python算法实战·2024-01-16 15:10

机器学习算法实战案例：时间序列数据最全的预处理方法总结

文章目录1缺失值处理1.1统计缺失值1.2删除缺失值1.3指定值填充1.4均值/中位数/众数填充1.5前后项填充2异常值处理2.13σ原则分析2.2箱型图分析3重复值处理3.1重复值计数3.2drop_duplicates重复值处理3数据归一化/标准化3.10-1标准化3.2Z-score标准化技术交流1缺失值处理数据缺失主要包括记录缺失和字段信息缺失等情况，其对数据分析会有较大影响，导致结果不确

Python算法实战·2024-01-16 15:10

机器学习算法实战案例：VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测

文章目录机器学习算法实战案例系列答疑&技术交流1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2VMD经验模态分解3构造训练数据4LSTM模型训练5预测机器学习算法实战案例系列机器学习算法实战案例

Python算法实战·2024-01-16 15:06

信号处理基础之噪声与降噪(二）| 时域降噪方法（平滑降噪、SVD降噪）python代码实现

接上期信号处理基础之噪声与降噪(一)|噪声分类及python代码实现，本期为大家介绍噪声评价指标，并且讲解两种降噪方法——平滑降噪、SVD降噪，并给出python代码。

故障诊断与python学习·2024-01-16 15:26

2022-03-07

、敏感性强，必须要研究和把握组织工作的内在规律、组织工作与经济社会发展之间的内在联系，完善体现科学发展观要求的干部考核评价体系，探索科学规范的考核评价办法，形成系统配套、操作性强、适用有效的选拔和考核评价指标体系

你咋不上天·2024-01-16 15:44

最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)-KNN算法(day03)

概念K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

JavaHub·2024-01-16 12:05

20240105金融读报1分钟小得

该模型对企业发展进行量化评价，选用事实类评价指标，包含行业地位、科技创新、知识奖补、核心人才、地方科技部门创新积分制评价结果等多个维度金融服务在产业升级与结构转型过程的重要性就显现出来

墨_浅-·2024-01-16 10:18

机器学习中的准确率，敏感性，特异性，阳性预测值，阴性预测值，假阳率，假阴率 -九五小庞

机器学习中常用的评价指标包括准确率（Accuracy）、敏感性（Sensitivity）、特异性（Specificity）、阳性预测值（PositivePredictiveValue，PPV）、阴性预测值

Up九五小庞·2024-01-16 10:03

机器学习算法——KNN算法

1.KNN算法基本概念1.1KNN（K-NearestNeighbors，K个最近的邻居）算法是一种基本的机器学习算法，它主要用于分类和回归问题。

AI天任·2024-01-16 07:10

探索sklearn中SVM模型的原理及使用案例

大家好，支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）是一种经典的机器学习算法，被广泛应用于分类和回归任务中。

python慕遥·2024-01-16 07:12

机器学习之协同过滤算法

贾斯汀玛尔斯·2024-01-16 07:56

XGBoost eXtreme Gradient Boosting

二、XGBoost的优点和缺点三、XGBoost的应用场景四、构建XGBoost模型的注意事项五、XGBoost模型的实现类库六、XGBoost模型的评价指标七、类库xgboost实现XGBoost的例子八

JasonH2021·2024-01-16 07:17

机器学习-集成学习XGBoost

文章目录前言基本原理常见应用特征选择参数调整XGBoost优缺点模型集成并行计算代码结论前言XGBoost(eXtremeGradientBoosting)是一种流行的机器学习算法，用于解决各种预测问题

太阳是白的·2024-01-16 07:16

机器学习算法 - 马尔可夫链

马尔可夫链（MarkovChain）可以说是机器学习和人工智能的基石，在强化学习、自然语言处理、金融领域、天气预测、语音识别方面都有着极其广泛的应用>Thefutureisindependentofthepastgiventhepresent未来独立于过去，只基于当下。这句人生哲理的话也代表了马尔科夫链的思想：过去所有的信息都已经被保存到了现在的状态，基于现在就可以预测未来。虽然这么说可能有些极端

想做后端的前端·2024-01-16 03:26

Spark MLlib ----- ALS算法

LS算法是ALS的基础，是一种数优化技术，也是一种常用的机器学习算法，他通过最小化误差平方和寻找数据的最佳匹配，利用最小二乘法寻找最优的未知数据，保证求的数据与已知的数据误差最小。

创作者mateo·2024-01-16 02:54

OS进程管理

共享存储基于存储区共享基于数据结构的共享消息传递直接通信方式间接通信方式管道通信线程实现方式用户级线程内核级线程多线程模式状态与转换组织与控制处理机调度概念高级调度中级调度低级调度调度时机调度方式三层调度之间的对比与联系补充调度程序闲逛进程调度算法的评价指标

Onism_DreamBoat·2024-01-15 21:56

层次分析法（APH）：评价类问题（数学建模清风笔记）

评价类问题确定评价指标、形成评价体系评价的目标有哪几种评价的方案评价的标准/指标：题目中的背景资料、常识、网上（知网、万方、百度学术、谷歌学术）搜到的参考资料等结合虫部落‐快搜：https://search.chongbuluo.com

沐尘.affluent·2024-01-15 20:10

Information Sciences 2022 | 利用图嵌入和图神经网络实现社交网络中的影响力最大化

目录前言1.影响力最大化2.SGNN2.1标签生成2.2struc2vec2.3GNN特征处理2.4回归预测2.5整体框架3.实验3.1数据集3.2评价指标前言题目：Influencemaximizationinsocialnetworksusinggraphembeddingandgraphneuralnetwork

Cyril_KI·2024-01-15 19:15

高级分布式系统-第15讲分布式机器学习--分布式机器学习算法

分布式机器学习算法按照通信步调，大致可以分为同步算法和异步算法两大类。同步算法下，通信过程中有一个显式的全局同步状态，称之为同步屏障。

十有久诚·2024-01-15 19:01

【霹雳吧啦】手把手带你入门语义分割1：语义分割的定义 & 常见数据集 & 评价指标 & 标注工具

目录前言一、常见的分割任务二、语义分割的网络模型三、语义分割的常见数据集格式四、语义分割所得结果具体形式五、语义分割的常见评价指标六、语义分割的常用标注工具前言这篇文章是我根据B站霹雳吧啦Wz的《深度学习

作者正在煮茶·2024-01-15 12:14

基于机器学习的高考志愿高校及专业分析系统

本项目在“基于Python的高考志愿高校及专业分析系统”基础上补充添加了机器学习算法对高考总问进行预测；项目采用了网络爬虫技术，从指定的高考信息网站上抓取了各大高校的历年录取分数线数据。

八块腹肌的小胖·2024-01-15 08:24

时间序列数据预处理：归一化和标准化等方法

当您的时间序列数据具有不同比例的输入值时，归一化可能是有用的，甚至在某些机器学习算法中也是必需的。对于算法，例如k-最近邻，它使用距离计算和线性回归和人工神经网络可能需要归一化。重量输入值。

ManRock·2024-01-15 07:27

进化材料基因：机器学习如何推动下一代新材料的发现

机器学习利用化学和材料数据正在改变材料发现和设计领域，但要充分利用机器学习算法、工具和方法仍需要大量工作。

PaperWeekly·2024-01-15 04:17

SOTA和baseline的区别+benchmark的含义

也可以指特定的评价数据集和评价指标。baseline指的是一个基准，也叫基线，简单来说就是用来对比的一个参照对象。在机

只要开始永远不晚·2024-01-15 00:30

2024/1/14周报

文章目录摘要Abstract文献阅读题目问题与创新方法A.CEMDAN方法B.LSTM网络C.CEEMDAN-LSTM模型实验过程数据集与数据预处理参数设置评价指标和参数实验结果深度学习GRUGRU前向传播

user_s1·2024-01-14 23:22

RSIC-V“一芯”学习笔记（一）——概述

考研的文章和资料之后想写的时候再写怕趴文章目录一、阶段设计二、环境、开发语言和工具三、最重要的两个观念四、处理器芯片设计五、处理器芯片设计包含很多软件问题六、处理器芯片的评价指标七、复杂系统的构建和维护八

周末不下雨·2024-01-14 21:28

机器学习算法理论：线性回归

线性回归回归的理论解释：回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。使用线性回归时，需要

缘起性空、·2024-01-14 15:43

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