机器学习算法评价指标

（课程笔记）深度学习入门 - 1 - OverView

一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集（DataSet），既然是标签化，那应该是监督学习模式，而且此处的数据集应该分化为训练用集（TrainSet）和测试用集（TestSet），训练用集用于训练最终的算法模型
牛顿第八定律·2024-02-05 05:55

WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测

评价指标包括:R2、MAE和MAPE等，图很多，出图结果如图所示，可完全满足您的需求[cool]2.直接替换Excel数据即可用，适合新手小白[
前程算法屋·2024-02-04 21:53

深度学习零基础入门书单

深度学习零基础入门书单简介为了做项目我搜集和购买了一些电子版的书，下面是书单参考首先明确一下学习主要内容，主要是以下三个部分编程语言，主要是python和c++数学基础包括微积分、线性代数和概率论内容，要求不高，能看懂书就行，用到现学机器学习算法
MachinePlay·2024-02-04 19:23

ANN(MLP) 三种预测

MlpforMulticlassClassification数据：模型：预测：三、MLPforRegression数据：模型：预测：介绍：多层感知器（MultilayerPerceptron，MLP）是一种基于人工神经网络的机器学习算法
取名真难.·2024-02-04 17:17

XGB-1：XGBoost安装及快速上手

XGBoost是“ExtremeGradientBoosting”的缩写，是一种高效的机器学习算法，用于分类、回归和排序问题。
uncle_ll·2024-02-04 16:57

2018-12-16

学科教学评价指标适用于心育活动课吗？心育活动课的课堂进程是按团体动力的发展规律，再加以组织的。评课不要怕讲真话。讲真话肯定会触动开课教师的灵魂，但无论
韩静_340c·2024-02-04 13:12

指标体系构建整理

1.定义评价指标体系是指表征评价对象各方面特性及相互联系的多个指标，所构成的具有内在结构的有机整体指标体系：从不同维度梳理业务，把指标有系统地组织起来。
八克牙·2024-02-04 12:44

机器学习-基础分类算法-KNN详解

KNN-k近邻算法k-NearestNeighbors思想极度简单应用数学只是少效果好可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程创建简单测试用例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltraw_data_X
小旺不正经·2024-02-04 11:10

机器学习算法之支持向量机（SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种广泛用于分类、回归和其他学习任务的强大的监督学习算法。SVM的目标是找到一个超平面，以最大化地分隔不同类别的数据点。在二维空间中，这个超平面可以被看作是一条直线，但在更高维度的空间中，它可能是一个平面或者更复杂的决策边界。SVM特别擅长处理高维数据和非线性问题，通过使用核技巧（kerneltrick），它能够在高维空间中有效地
迎风斯黄·2024-02-04 09:07

利用回归模型预测数值型数据

回归机器学习算法按照目标变量的类型，分为标称型数据和连续型数据。标称型数据类似于标签型的数据，而对于它的预测方法称为分类，连续型数据类似于预测的结果为一定范围内的连续值，对于它的预测方法称为回归。
AIOPstack·2024-02-04 09:40

机器学习算法之决策树（DT）

决策树（DecisionTree）算法是一种直观且广泛应用的机器学习方法，用于解决分类和回归问题。通过模拟决策过程构造树形结构，决策树既简单又强大，适合入门者深入了解。本文将全面介绍决策树算法的原理、特点、优缺点，并通过一个Python示例展示如何使用决策树进行数据分类。决策树算法原理决策树通过递归地选择最优特征并对数据集进行分割，形成树形结构，直至达到停止条件。每个内部节点代表一个特征上的测试，
迎风斯黄·2024-02-04 08:58

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）

【MATLAB第96期】基于MATLAB的SVM(线性)、SVM(高斯)、决策树、KNN等机器学习算法回归及分类Boost集成学习模型（含不同模型权重）引言文章使用Boost集成学习方法，对多个机器学习模型进行融合
随风飘摇的土木狗·2024-02-04 08:26

机器学习算法之分类和回归树（CART）

分类和回归树（ClassificationandRegressionTrees，CART）是一种强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。
迎风斯黄·2024-02-04 05:14

机器学习算法之学习向量量化（LVQ）

学习向量量化（LearningVectorQuantization，LVQ）是一种监督学习算法，用于解决分类问题。它是向量量化（VectorQuantization，VQ）的一种扩展，通过在输入数据中学习和调整一组原型向量来进行分类。本篇博文将详细介绍LVQ算法的工作原理、应用领域以及Python示例。算法背景学习向量量化（LVQ）是一种基于原型的分类算法，最早由Kohonen等人于1984年提出
迎风斯黄·2024-02-03 20:22

SPSS 27 下载安装教程，保姆级教程，小白也能轻松搞的，附安装包

前言IBMSPSSStatistics简称为SPSS，是全球领先的统计分析、数据挖掘、预测建模产品及解决方案，提供高级统计分析、丰富的机器学习算法、文本分析、开源可扩展性、与大数据的集成以及无缝部署到应用程序中等功能
石用软件·2024-02-03 20:20

机器学习算法加强——数据清洗

3.数据清洗Pandas—FuzzywuzzyFuzzuwuzzy—Levenshteindistance（模糊查询与替换）考虑降维后的样本方差PCA——寻找样本的主方向u：将m和样本值投射到某直线L上，得到m个位于L上的点，计算m个投影的方差。认为方差最大的直线方向是主方向数据——>数据清洗——>特征选择——>特征分析——>模型计算（管道）importoperatorimportnumpyasn
Grateful_Dead424·2024-02-03 17:11

目标检测任务的调研与概述

1.2.1类别损失：1.2.2位置损失：1.3目标检测的评价指标都有那些？1.4目标检测有那些常见的数据集？
Alexa2077·2024-02-03 16:56

2022-06-27

开发机器学习算法，可自动从开放在线讨论论坛上的消息中提取和汇总副作用。研究表明，患者论坛数据可以为哪些ADE对生活质量影响最大提供建议：对于许多副作用，相对报告率与注
朗月斋主·2024-02-03 12:51

统计学|Python|主成分分析主成分得分系数计算

整理了一下用于计算主成分得分系数的代码主成分分析原理先略，后面再补主成分分析代码需要用到的库及文件读取，以下以读取csv文件为例，pandas还可以读取excel、sav（spss常用的数据集格式）等格式案例数据：全国重点水泥企业某年的经济效益分析，评价指标有
lightteng·2024-02-03 10:57

主成分分析PCA、KPCA，贡献度计算，特征降维，散点图，从入门到精通，Matlab程序，一键运行！

这种降维的操作可以帮助我们更好地理解和处理数据，并且可以降低计算的复杂度，提高机器学习算法的效率和准确率。降维方法：PCA和KPCA都是降维技术，用于从高维数据中提取主要特征或进行非线性降维。
预测及优化·2024-02-03 09:42

机器学习-线性回归【手撕】

回归算法源于统计学理论，它可能是机器学习算法中产生最早的算法之一，其在现实中的应用非常广泛，包括使用其他经济指标预测股票市场指数，根据喷射
alstonlou·2024-02-03 07:23

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

近年来，随着机器学习技术的不断发展，越来越多的研究人员开始探索如何利用机器学习算法来进行无损缺陷检测。机器学习算法在无损缺陷检测中具有很多优势。
matlabgoodboy·2024-02-03 07:51

（四）互联网创业学习心得

从这个角度来说，评价指标有三个：01个人成长1，技能提升。四个月来我系统学习高效沟通力和社群运营相关知识，
书凡聊创业·2024-02-03 04:27

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（1）

2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法的发展，启发了人工智能的发展。MORE：自2006年以来，深度学习成为了机器学习领域的一个重要分支，引领了人工智能的飞速发展。
giszz·2024-02-03 03:34

K-means 算法的原理简介

1.K-means是一种流行的用于聚类的无监督机器学习算法。它是用于客户细分、库存分类、市场细分甚至异常检测的核心算法。2.无监督：K-means是一种无监督算法，用于没有标签或预定义结果的数据。
GIS工具-gistools2021·2024-02-02 22:26

【SparkML实践4】Pipeline实战scala版

Pipeline中的主要概念MLlib标准化了机器学习算法的API，使得将多个算法组合成单一的管道或工作流程变得更加容易。
周润发的弟弟·2024-02-02 13:36

机器学习算法决策树

决策树的介绍决策树是一种常见的分类模型，在金融风控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中，女方通常会先询问男方是否有房产，如果有房产再了解是否有车产，如果有车产再看是否有稳定工作……最后得出是否要深入了解的判断。决策树的主要优点：具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。可以发现特征的重要程度
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:27

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记

回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归，也称为多类逻辑回归，是一种用于解决多分类问题的机器学习算法
砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

超参数搜索matlab,MATLAB中与算法无关的超参数网格搜索

我想比较不同的机器学习算法.作为其中的一部分,我需要能够执行gridsearchforoptimalhyperparameters.但是,我并没有真正想到为每个固定算法和其超参数的固定子集编写单独的网格搜索实现
徐聪瓜要努力·2024-02-02 08:42

技术科普 | 机器视觉5大关键技术及其常见应用

随着人工智能和机器学习算法进入了与产业深度融合的阶段，机器视觉技术已广泛应用于人脸识别、自动驾驶、无人机、医学影像分析、工业生产等场景，主要运用到以下六大主流机器视觉技术，一起来了解一下~
英码科技·2024-02-02 08:22

Python 机器学习 K-近邻算法

1、理解KNN算法K-最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种基本且易于实现的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。
weixin_42098295·2024-02-02 03:25

机器学习驱动的精密缺陷检测技术研究

机器学习驱动的精密缺陷检测技术是一种基于机器学习算法的技术，它可以在各种应用场景中自动、准确地检测缺陷。
matlabgoodboy·2024-02-01 18:59

欧洲安全研究计划——DiSIEM项目

（1）DiSIEM项目的基础是使用可伸缩的信息提取和机器学习算法和工具，从多个大数据源(监控基础设施、开源智能、社交网络、安全新闻提要、咨询
Threathunter·2024-02-01 16:05

故障诊断 | 一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）

支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是两种常用的机器学习算法
机器学习之心·2024-02-01 14:01

我本科金融毕业，有基金，证券，期货的从业资格证，会python编程，会点爬虫，可我为什么还是不好找工作？

在学习自己搭建量化交易系统，数据分析，人工智能和机器学习算法。但我为什么感觉，我还是不好找工作。这是我最近逛脉脉职言，看到的一则动态。
程序媛_lisa·2024-02-01 11:14

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型第1步：将您的机器学习项目置于情境中第2步：探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步：数据收集第4步：选择模型评估方法维护保留验证集
jcfszxc·2024-02-01 11:59

2023年 MCM美赛 C题 Wordle预测问题 求解！

问题一读取数据数据预处理数据分析数据变化趋势数据分布数据统计——均值、方差、极大极小值....数据相关性回归预测模型——XGBoost评价指标XGBoost框架使用划分数据集，80%训练数据和20%测试数据使用训练数据训练参数绘制决策树交叉验证问题二时间特征转换数据标准化集成学习
HHHTTY-·2024-02-01 10:08

OpenCV与机器学习：使用opencv实现KNN

opencv实现KNN前言OpenCV实现KNN生成随机数据使用matplotlib绘制数据OpenCV用于KNN训练生成新数据并观察预测前言KNN算法，即K-NearestNeighbor，是一种简单的机器学习算法
艾醒(AiXing-w)·2024-02-01 10:13

人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑

写在前面前言人工智能与机器学习的概述监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理监督学习：无监督学习：强化学习：机器学习的算法和方法常见的机器学习算法和方法线性回归：决策树：支持向量机：神经网络：人工智能与机器学习的应用领域人工智能与机器学习的未来发展结论
洁洁！·2024-02-01 01:32

机器学习-3降低损失(Reducing Loss)

hl=zh-cn本文作为学习记录1.降低损失：迭代方法迭代学习下图展示了机器学习算法用于训练模型的迭代试错过程：迭代策略在机器学习中很常见，主
喜乐00·2024-02-01 00:47

知识蒸馏（paper翻译）

paper：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork摘要：提高几乎所有机器学习算法性能的一个非常简单的方法是在相同的数据上训练许多不同的模型，然后对它们的预测进行平均
蓝羽飞鸟·2024-01-31 23:18

【机器学习】常见算法详解第2篇：KNN之kd树介绍（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。
程序员一诺·2024-01-31 12:45

机器学习入门笔记06：逻辑回归

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#因为逻辑回归是分类问题，因此需要对评价指标进行更改
劳斯Laus·2024-01-31 08:05

奠定基础：用于机器学习的微积分、数学和线性代数

然而，在幕后，有一个坚实的数学和线性代数基础，构成了机器学习算法的支柱。在本文中，我们将探讨在深入研究机器学习之前应该熟悉的关键数学概念和线性代数基础知识。
无水先生·2024-01-31 07:54

阿里云——学生成长计划领取资格考试

Anythingasaservice4.以下常见的通讯协议中，不属于应用层协议的是（）TCP/IP5.云计算时代，客户应该如何应对互网联的安全风险建立完善的安全体系6.单机时代，保护电脑安全的主要方式是（）杀毒软件7.软件系统的可维护性评价指标不包括可扩展性
水母哟 (￣^￣)ゞ·2024-01-31 07:39

搜索引擎（二）-- 预测评价指标

文章目录一、简介二、二元检测评估指标2.1精确率Precision&召回率Recall2.2PR曲线2.3AUC-ROC2.4平均精确率AP2.5MAP2.5综合评价指标三、连续值的评估指标3.1NDCG
黄杨峻·2024-01-31 07:08

搜索排序评价指标

信息检索中常用的评价指标：MAP,NDCG,ERR,F-measure一.NDCG:NormalizedDiscountedCumulativeGain;rel是相关度(Gain)；i是排名位置（Discounted
smartcat2010·2024-01-31 07:38

深入理解搜索引擎——搜索评价指标

搜索引擎，在做好query理解、索引召回以及排序模型之后，就能直接推上线了吗？答案是否定的，还需对其性能和质量进行评测。性能无非是对时间和空间的运行效率作评测，不细讲，今天讲讲搜索引擎的质量评测。通过质量评测，可根据评测结果不断的进行改进和研究，也可以验证搜索引擎在真实环境中运行时的实际效果。因此，搜索引擎的质量评测对于整个系统的研制和发展是至关重要的。那么有哪些指标可以评估搜索引擎的结果质量呢？
我是药老·2024-01-31 07:06

搜索引擎评价指标及指标间的关系

目录二分类模型的评价指标准确率(Accuracy,ACC)精确率(Precision,P)——预测为正的样本召回率(Recall,R)——正样本注意事项P和R的关系——成反比F值F1值F值和F1值的关系
水母哟 (￣^￣)ゞ·2024-01-31 07:03

使用Gensim库对文本进行词袋、TF-IDF和n-gram方法向量化处理

Gensim库简介机器学习算法需要使用向量化后的数据进行预测，对于文本数据来说，因为算法执行的是关于矩形的数学运算，这意味着我们必须将字符串转换为向量。
Yuki_lsq·2024-01-31 03:02
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