机器学习算法评价指标第5页

机器学习综述（考试整理的）

3.机器学习算法：在1980年之前，这些机器学习算法都是零碎化的，不成体系。从1980年开始，机器学习才真正成为一个独立的方向。在这之后，各种机器

wyn20001128·2024-01-31 01:53

特征选择综述论文阅读笔记

当数据挖掘和机器学习算法应用于高维数据时，一个关键问题被称为维数诅咒：数据在高维空间中变得更加稀疏，对为低维空间设计的算法产生不利影响的现象。

wyn20001128·2024-01-31 01:23

压力过大的表现之一：睡眠质量差

图片发自App一说到压力，很多人会觉得没有什么评价指标，同样的压力，也许你觉得太大了，而有些人觉得是小儿科呢。事实上，压力会通过你的生理反应，心理状态，以及行为特征表现出来。

林何凤·2024-01-30 18:35

Orion-14B-Chat-Plugin本地部署的解决方案

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·2024-01-30 16:43

Docker：Python环境Docker镜像瘦身

关键字：Docker，Python原始镜像封装一个Python3.7的环境并且安装Python依赖包实现一个机器学习算法预测任务，Dockerfile如下FROMpython:3.7MAINTAINERxxxENVPIPURL"https

xiaogp·2024-01-30 15:52

sklearn调包侠之学习曲线和Pipeline

今天不单独讲解某个机器学习算法，而是讲解机器学习中常用的工具或者说是方法。一是绘制学习曲线，看模型的好坏程度（过拟合还是欠拟合）；而是减少代码量，利用pipeline构造算法流水线。

罗罗攀·2024-01-30 14:22

物流服务质量评价指标体系的研究--以顺丰控股为例

随着我国经济的高速发展，物流业在国民经济和社会生活中的地位正在不断提高，各企业逐渐意识到物流在企业发展中发挥的重要作用，物流是企业的第三利润源。而服务质量是物流企业的生命线。现如今中国物流业的服务质量逐步受到全社会的重视，但对此的研究和实践工作还比较少，尚处于国外先进理论的介绍引进，实践经验的积累分析的初步阶段。对物流企业服务质量评价体系的研究更是相对缺乏。在这样的背景下，本文通过文献分析，综述国

毕业论文辅导老师·2024-01-30 13:58

sklearn.preprocessing中的标准化StandardScaler与scale的区别

StandardScaler与scale1、标准化概述2、两种标准化的区别1、标准化概述标准化主要用于对样本数据在不同特征维度进行伸缩变换，目的是使得不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分布一些机器学习算法对输入数据的规模和量纲非常敏感

对许·2024-01-30 12:54

激光雷达（一）：原理和评价指标

前言激光雷达——在智能驾驶领域已经不再是陌生的传感器，被大部分车企和智能驾驶公司看作“实现高级别自动驾驶的必要传感器”。因为，其特有的3维感知信息，可以弥补摄像头等其它传感器在极特殊场景下的感知盲区———补盲。激光雷达火起来的原因主要有两个：车企对高阶辅助驾驶的迫切需求；激光雷达价格有所下降；目前，国内搭载激光雷达的车型有：小鹏P5、蔚来ET7、极狐阿尔法S、奥迪、宝马、智己、哪吒等等。1激光雷达

努力弹琴的大风天·2024-01-30 11:56

【机器学习】工程实践问题概述

机器学习实际应用时的工程问题与面临的挑战一、实现细节问题1.1训练样本训练样本与标注对各类机器学习算法和模型的精度影响训练样本的选择对各类机器学习算法和模型的影响训练样本的优化如何进行数据增强？

十年一梦实验室·2024-01-30 11:12

机器学习算法实现刑事案件文本分类

一、背景随着我国法制建设不断健全，法规日趋完善，人们的法律意识也越来越强。当前，随着越来越多的法律文本公开，为犯罪案件审理这个方面的挖掘积累了大量的文本内容。因此，通过收集法律与犯罪领域文本，构建起司法领域语料库，使用自然语言处理技术进行挖掘，实现文本分类，并利用机器学习等技术实现对法律案件的预测具有重要意义。文本分类算法，是计算机对文本集合按照事先定义好的类别体系进行自动分类标记的技术，它根据一

deleteeee·2024-01-30 08:23

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

目前，基于机器学习的无损缺陷检测技术研究主要集中在以下几个方面：缺陷特征提取：利用机器学习算法对无损检测数据进行处理，提取出能够反映缺陷特征的信息，如缺陷的形状、大小、位置等。这些信息可以作为

matlabgoodboy·2024-01-30 07:00

机器学习系列 16：使用 scikit-learn 的 Pipeline

在机器学习项目中，我们经常需要进行大量的数据预处理步骤，最后用处理干净的数据集来拟合机器学习算法得到一个合适的机器学习模型。

加百力·2024-01-30 07:28

随机森林和决策树区别

随机森林（RandomForest）和决策树（DecisionTree）是两种不同的机器学习算法，其中随机森林是基于决策树构建的一种集成学习方法。

Recursions·2024-01-30 06:13

应用python实现k近邻算法（学生活跃表现数据实战）

SKlearn中包含有很多现成的机器学习算法包，可大幅度降低使用者1编程难度与复杂度，节省项目开发时间与人力成本。如上图所示的案例，进行KNN分类回归模型计算。

樱落辰`·2024-01-29 20:12

实战案例：使用 Python 机器学习预测外卖送餐时间

其中有一个办法就是，基于外卖员之前的配送信息，使用机器学习算法来预测外卖的配送时间。今天我就给大家来介绍一下，基于Python机器学习预测外卖送餐时间。

Python数据挖掘·2024-01-29 20:10

有关机器学习的两种算法特点

机器学习算法主要有三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习：使用预定义的“训练示例”集合，训练系统，便于其在新数据被馈送

轻雨科技·2024-01-29 17:49

数学建模笔记——评价类模型之熵权法

嗯，这次讲一讲熵权法，一种通过样本数据确定评价指标权重的方法。熵权法之前我们提到了TOPSIS方法，用来处理有数据的评价类模型。TOPSIS方法还蛮简单的，大概就三步。将原始数据矩阵正向化。

陨落的小白·2024-01-29 16:07

【机器学习】欠拟合与过拟合

（2）添加多项式特征，这个在机器学习算法里用得很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。

WEL测试·2024-01-29 16:36

可解释的知识图谱推理概述

目录1、可解释的知识图谱推理概述1.1可解释性的定义1.2知识图谱及相关推理任务1.3基于知识图谱的可解释知识推理1.4知识推理任务的评价指标2、可解释的知识图谱推理方法2.1符号主义中的可解释知识图谱推理方法

山科智能信息处理实验室·2024-01-29 11:18

机器学习_集成学习之Stacking/Blending(以预测结果作为新特征)

然而这些大多是基于同一种机器学习算法的集成，而且基本都是在集成决策树。

you_are_my_sunshine*·2024-01-29 08:00

图像分割——基础——学习笔记

常见数据集：PASCALVOC、MSCOCO评价指标：根据真实标签和预测标签得到混淆矩阵根据混淆矩阵的数值计算得到global_accura

海浪在开花·2024-01-29 08:11

CEC2022：12种算法跑CEC2022测试集输出和自动保存评价指标(matlab代码)

12种算法跑CEC2022测试集并且输出评价指标，自动创建文件夹并且保存为excel文件，这里以F1到F3为例，跑出来的实验结果如下，当然也可以改成F1到F12，一次性跑完所有算法、测试函数、维度并且自动保存全部评价指标和收敛曲线

树洞优码·2024-01-29 06:39

CEC2021：12种算法跑CEC2021测试集输出和自动保存评价指标(matlab代码)

12种算法跑CEC2021测试集并且输出评价指标，该测试集虽然只有10个测试函数，但是添加旋转和平移后相当于50个测试函数，这里调用基础的CEC2021，程序自动创建文件夹并且保存为excel文件，这里以

树洞优码·2024-01-29 06:38

CEC2005：12种算法跑23个经典基准函数输出和自动保存评价指标(matlab代码)

本期整理了12种受欢迎的算法跑CEC2005测试集并且输出评价指标，CEC2005是最经典的测试集，包括23个经典基准测试函数。

树洞优码·2024-01-29 06:08

使用机器学习算法检测交易中的异常行为

AI知识图谱大本营·2024-01-29 01:05

【机器学习笔记】1 线性回归

其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化（点越靠近这条线越好）线性回归的符号约定如上表所示m行记录，标签（房价）是y，前面几列列名是特征x，有n=4个特征线性回归-算法流程训练数据利用机器学习算法得到模型

RIKI_1·2024-01-28 23:13

深度学习参数调整—学习笔记

文章目录概念参数和超参数超参数分类欠拟合和过拟合学习率（learningrate）epoch批次大小（batch_size）step参考资料概念训练机器学习算法的主要目的是调整权重以最小化损失或成本。

studyeboy·2024-01-28 21:32

线性回归+回归算法的评价指标

线性回归+回归算法的评价指标回归问题的判定目标值是连续性的值，而分类问题的目标值是离散型的值。

浅笑_7cad·2024-01-28 16:43

[MOT Challenge]官方生成多目标跟踪算法性能评价指标结果，解决test数据集没有gt文件和官网注册问题

文章目录⭐⭐⭐内容修正前言一、账号注册1.不要用QQ或163或gmail邮箱2.正常注册流程二、上传测试结果的流程1.使用步骤总结⭐⭐⭐内容修正我先前于2023/4/5日的时候在文章里提到：“提交到官网的文件需要包含测试后的训练集结果和测试后的测试集结果”，该结论经过测试后发现有误。个人于2023/12/8日在评论区的提醒下对MOTChallenge的内容提交进行了重新测试，发现提交到官网的文件并

Bartender_Jill·2024-01-28 13:12

最优化方法之梯度下降法和牛顿法

大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。

thatway1989·2024-01-28 12:00

机器学习---可能近似正确（PAC）、出错界限框架

1.计算学习理论概述从理论上刻画了若干类型的机器学习问题中的困难和若干类型的机器学习算法的能力这个理论要回答的问题是：在什么样的条件下成功的学习是可能的？在什么条件下某个特定的学习算法可保证成功运行？

三月七꧁ ꧂·2024-01-28 10:35

加密域可逆信息隐藏算法分类及评价指标

一、加密域可逆信息隐藏算法框架分类加密图像可逆信息隐藏(RDHEI)是将图像加密和信息隐藏结合使用的一种技术。图像拥有者先对原始图像使用加密密钥keyc进行加密，信息隐藏者根据隐藏密钥keyd将秘密信息嵌入到密文图像中去。在接收端，接收者根据密钥keyc和keyd可以提取出秘密信息并恢复原始图像。按图像解密和信息提取与图像恢复是否可分离，可分为联合的RDHEI算法和可分离的RDHEI算法。1、联合

凌峰的博客·2024-01-28 08:00

python-scikit-learn基础

scikit-learn模型调用1.调用模型2.代入数据训练3.模型预测6.scikit-learn结果评价7.scikit-learn过程可视化（以决策树为例）前言scikit-learn是python实现的机器学习算法库

木心心以向荣·2024-01-28 06:11

机器学习库选型

：https://www.080910t.com/2018/02/23/choosing-an-open-source-machine-learning-library/机器学习库选型1.编程模式2.机器学习算法

Francis_Ye·2024-01-28 04:17

Java入门高频考查基础知识5（扎实技术基础应变一切变化-45题4.2万字参考答案）

技术变革裁员影响的因素：自动化替代简单重复性工作：随着技术的发展，一些简单、重复性的编码任务可能被自动化工具或者机器学习算法取代。这可能导致一些岗位的需求减少或者消失，从而可能导致部分人员裁员。

danci_·2024-01-28 01:37

人工智能在教学领域中有哪些运用？

2.自适应评估：通过分析学生的学习数据，利用机器学习算法和模型，实现对学生学习成果的自动评估和反馈，提供针对性的学习建议和指导。

金鸣识别·2024-01-28 00:06

使用 Databricks+Mlflow 进行机器学习模型的训练和部署

机器学习算法中有大量可配置参数，在做机器学习实验时，很难追踪到哪些参数、哪个版本的代码以及哪个版本的数据会产生特定的结果。其次，机器学习实验的结果难以复现。

阿里云云栖号·2024-01-27 17:18

huggingface高速下载模型的实战代码

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·2024-01-27 15:21

生成对抗网络简介

长路漫漫2021·2024-01-27 11:10

2021-11-17读书笔记

许多不同类型的机器学习算法被组合运用以获得最佳回报。❤️机器学习正在被用于改进贷款信用评估，准确地提供业

静待花开20·2024-01-27 10:36

机器学习 | Python算法XGBoost

机器学习|Python算法XGBoostXGBoost是一种基于梯度提升树的机器学习算法，其性能很大程度上依赖于模型参数的选择。

天天酷科研·2024-01-27 07:22

机器学习 | Python算法LightGBM

LightGBM（LightGradientBoostingMachine）是一种基于梯度提升框架的机器学习算法，专门用于解决分类和回归等问题。

天天酷科研·2024-01-27 07:52

评价指标包括:R2、MAE

%%清空变量clc;clear;closeall;formatcompact;warningoff%%读取数据data=xlsread('数据集.xlsx')';[x,y]=data_process(data,6);%步长为12n=size(x,1);m=round(n*0.7);%前70%训练，对最后30%进行预测PP_train=x(1:m,:)';PP_test=x(m+1:end,:)';

机器学习-深度学习·2024-01-27 06:14

评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%restoredefaultpath%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test