机器学习算法评价指标

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

大多数用于解决医学问题的最新机器学习算法都依赖大型临床和生物医学数据集来有效地训练模型。然而，由于医疗数据的专有性质，数据伦理、保护和患者隐私保密等障碍常常出现，这阻碍了从业者获取这些数据集。
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
机器学习-深度学习·2024-01-27 06:14

可解释性AI （Explainable Artificial Intelligence，XAI）

传统的机器学习算法（如决策树、逻辑回归等）通常可以提供一定程度的解释性，因为它们的决策过程相对简单和
csdn_aspnet·2024-01-26 11:35

【Image captioning】论文阅读七—Efficient Image Captioning for Edge Devices_AAAI2023

引言2.相关工作3.方法3.1ModelArchitecture（模型结构）3.2ModelTraining(模型训练)3.3KnowledgeDistillation（知识蒸馏）4.实验4.1数据集和评价指标
安静到无声·2024-01-26 11:30

机器学习算法(一)

一、线性回归线性回归（LinearRegression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。
几两春秋梦_·2024-01-26 10:40

支持向量机(Support Vector Machines, SVM)

本文转载自：https://github.com/apachecn/MachineLearning支持向量机概述支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)：是一种机器学习算法。
Zziven·2024-01-26 06:02

机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)

在KNN和其他机器学习算法中，常用的距离计算公式包括欧氏距离和曼哈顿距离。两个向量之间，用不同的距离计算公式得出来的结果是不一样的。欧氏距
you_are_my_sunshine*·2024-01-26 06:25

机器学习算法

1、朴素贝叶斯分类器：https://www.cnblogs.com/csguo/p/7804355.html
Rainysong·2024-01-26 02:52

2024年，AIGC赛道专利文献和软著大全

发明人：周红伟;李凯;任伟;李庆;郭奇杰;周杨;刘川郁二、机器学习算法发表文献Simulationmodelanddropletejectionperformanceofathermal-bubblemicroejector
AI周红伟·2024-01-25 20:30

Redis面试题32

与传统机器学习算法相比，深度学习模型具有以下不同之处：多层结构：深度学习使用具有多个隐藏层的神经网络，这些隐藏层通过堆叠在一起的方式构成了深层结构。这使得深度学习
CrazyMax_zh·2024-01-25 19:21

评价指标包括:R2、MAE、M

%%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%%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=xlsread('data','te
机器学习-深度学习·2024-01-25 17:49

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder的详细用法

这在许多机器学习算法中是必要的，因为它们通常不能处理类别数据。1.用法说明#初始化：le=LabelEncoder()#转换标签：encoded_labels=le.fit_tra
小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:52

【数学建模】综合评价方法

文章目录综合评价的基本理论和数据预处理综合评价的基本概念综合评价体系的构建综合指标的预处理方法评价指标预处理示例常用的综合评价数学模型线性加权综合评价模型TOPSIS法灰色关联度分析熵值法秩和比（RSR
自律版光追·2024-01-25 14:07

机器学习算法之神经网络算法初识

神经网络算法初识感知机算法1.概述感知机由两层神经元组成，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称“阈值逻辑单元”（thresholdlogicunit）。其学习能力非常有限，若二分类数据集线性可分，即存在一个线性超平面能将它们分开，则感知机的学习过程一定会收敛而求得适当的权向量；否则感知机学习过程会发生振荡，难以稳定下来。要解决非线性可分问题，需考虑使用多层功能神经元，即
魔术师帽子里的兔子·2024-01-25 12:06

[Python] scikit-learn - accuracy_score(准确率分数)函数介绍和使用场景（案例）

Scikit-learn是一个用于机器学习和数据挖掘的Python库，提供了大量的机器学习算法和工具，使得机器学习任务更加便捷和高效。
老狼IT工作室·2024-01-25 11:31

大模型：人工智能的强大引擎

从简单的机器学习算法到深度学习，再到如今的大模型，AI技术正以前所未有的速度改变着我们的世界。在这篇文章中，我们将深入探讨大模型这一新兴领域，以及它对未来的影响。一、什么是大模型？
GT开发算法工程师·2024-01-25 05:57

云服务器性能怎么测,云服务器性能该怎么测试

远程服务器性能测试的关键一般包括2个部分:正确的测试步骤和正确的性能指标评价指标。测试步骤将告诉您使用什么例程来执行检测。性能指标告诉您如何使用数值来描述检测对象的性能指标。
JOIN于宙·2024-01-25 05:44

超分之SRGAN官方代码解读

原文解读链接文章目录1.主训练文件main.py2.自定义训练集、验证集、测试集文件data_tilis.py3.自定义GAN网络模型文件model.py4.自定义损失函数文件loss.py5.自定义评价指标
深度学习炼丹师-CXD·2024-01-25 01:04

评价指标：半峰全宽FWHM(MATLAB Field II仿真)

FWHM可以作为超声成像分辨率的评价指标代码请加QQ：2971319104
声场仿真·2024-01-24 22:23

AIGC时代高效阅读论文实操

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·2024-01-24 22:16

4.F1 评分机器学习模型性能的常用的评估指标

F1评分作为机器学习领域中的一个综合性评价指标，旨在在准确率和召回率之间寻求平衡，进而提供对模型性能全面评估的手段。
Algorithm_Engineer_·2024-01-24 17:19

2.精确度-机器学习模型性能常用的评估指标

一.精确度的定义精确度：机器学习领域中一项至关重要的评价指标，其专注于评估模型对正样本的预测准确性。相对于准确率而言，精确度更为细致，它关注的是模型在将实例预测为正样本的情况下，实际为正样本的比例。
Algorithm_Engineer_·2024-01-24 17:49

3.召回率-机器学习模型性能的常用的评估指标

一.召回率(Recall)的定义召回率是一个重要的评价指标，用于衡量模型对所有实际正样本的正确预测能力。具体来说，召回率计算的是模型预测为真阳性的实例与实际正
Algorithm_Engineer_·2024-01-24 17:48

【机器学习】机器学习8大调参技巧！

机器学习算法需要用户定义的输入来实现准确性和通用性之间的平衡。这个过程称为超参数调整。有多种工具和方法可用于调整超参数。
风度78·2024-01-24 16:55

机器学习入门基础-决策树

决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。决
风度78·2024-01-24 16:24

如何提高国际短信到达率？

短信到达率，是衡量短信发送质量最直接、最重要的评价指标，也是企业在使用短信服务时最关心的数字。
云片·2024-01-24 12:37

影像组学学习笔记(19)-数据标准化、归一化极简概述

1.机器学习算法的要求2.便于横向比较#标准化(影像组学中最常用)#z=(x-u)/s#异常值一般对结果影响不大fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerdata
北欧森林·2024-01-24 12:51

【大道至简】机器学习算法之隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)详解（3）---预测问题：维特比算法（Viterbi Algorithm）详解及Python代码实现

❤️本篇相关往期文章汇总：（1）HMM开篇：基本概念和几个要素（2）HMM计算问题：前后向算法（3）HMM学习问题：Baum-Welch算法❤️本文隶属专栏：大道至简之机器学习系列❤️更多精彩文章持续发布，敬请关注本人主页~目录写在前面一、从青蛙跳台阶问题引入动态规划思想二、从序列标注到维特比算法三、维特比算法四、代码实现五、总结写在前面其实到本篇文章，关于HMM三个基本问题中最难的部分已经在前两
五点钟科技·2024-01-24 12:34

多目标跟踪MOT16数据集和评价指标

最近要做一个有关多目标跟踪的项目，刚刚接触MOT，所以先来了解一下MOT16这个比较经典的数据集以及比较经典的评价标准。1.多目标跟踪多目标跟踪处理的对象是视频，从视频的第一帧到最后一帧，里边有多个目标在不断运动。多目标跟踪的目的就是将每个目标和其他目标进行区分开来，具体方法是给每个目标分配一个ID，并记录他们的轨迹。已开始接触，可能觉得直接将目标检测的算法应用在视频的每一帧就可以完成这个任务了。
pprpp·2024-01-24 07:57

评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，

%%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%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:28

评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方

%%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%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE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%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

评价指标包括:R2、MAE、M

%%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%%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=xlsread('data','te
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:16

DT浏览器的人工智能是如何学习知识的

2.机器学习算法：使用各种机器学习算法来处理和分析数据。这些算法可以帮助人工智能识别语言中的模式、规律和关系，并生成新的文本。3.深度学习模型：使用深度
悠然而为之·2024-01-24 05:58

python机器学习算法进阶视频教程 24课 适合进阶学习 高清课件代码全

课程介绍：机器学习是人工智能的一个分支。我们使用计算机设计一个条统，使它能够根据提供的训练数据按照一定的方式来学习；随着训练次数的增加，该条统可以在性能上不新学习和改进；通过参数优化的学习模型，能够用于预测相关问题的输出。授课时长：48小时授课环境：Python3配套资料：高清视频、课件讲义、源码课程目录：01.第一课：机器学习与数学分析02.第二课：概率论与贝叶斯先验03.第三课：矩阵和线性代数
花心五花肉·2024-01-24 02:45

AI 筛选电池材料，广州大学叶思宇院士开发可用于 P-SOC 材料预测的机器学习算法模型

作者：田小幺编辑：李宝珠，三羊封面图来源：摄图网广州大学的研究人员建立了一种基于极限梯度增强(XGBoost)算法的机器学习模型，可用于P-SOC空气电极的筛选。新能源现在有多火？据中汽协数据显示，2023年1-11月，新能源汽车在我国的市场占有率已达到30.8%，这背后带来的是锂电池行业的持续繁荣。然而，在锂电池技术之外，固态电池也是资本和企业追逐的方向，甚至被誉为「电动车的终点」。近年来，中美
HyperAI超神经·2024-01-24 00:04

语义分割常用评价指标

本文将主要评价指标的计算算法进行了详细说明,并加上注释解释每个指标的含义。这对理解各指标背后的数学原理以及能否在实践中应用或许有很大帮助。这对于进一步优化算法效率和质量也很重要。
Metaphysicist.·2024-01-23 23:30

机器学习基石第九讲：linear regression

Marcovaldo’sblog(http://marcovaldong.github.io/)机器学习基石第十讲介绍线性回归问题（linearregressionproblem），从这一讲开始课程介绍具体的机器学习算法
Marcovaldo·2024-01-23 22:52

机器学习 | 深入理解并掌握核心概念

我们将揭开机器学习背后的神秘面纱，解释监督学习、无监督学习、强化学习等不同类型的机器学习算法。目录初识人工智能机器学习概述机器学习算法分类模型评估深度学习概述Jupyt
亦世凡华、·2024-01-23 17:42

最好用的AI写作神器都在这了

伏案深思，提笔难落，灵感犹如挤牙膏般难寻，这是大多数文字工作者的常态，但是人工智能技术的不断发展，AI写作软件逐渐成为了现代写作的新宠，大大释放了大脑的压力，这些软件利用强大的自然语言处理和机器学习算法
bigfish5135·2024-01-23 15:55

AI自动写文章的软件有哪些？分享五款实用的

这些写作软件利用强大的自然语言处理和机器学习算法，能够自动生成文章，为写作工作提供了极大的便利。
bigfish5135·2024-01-23 15:24

机器学习：什么是监督学习和无监督学习

目录一、监督学习（一）回归（二）分类二、无监督学习聚类一、监督学习介绍：监督学习是指学习输入到输出（x->y）映射的机器学习算法，监督即理解为：已知正确答案对其学习结果进行监督原理：提供算法示例以供学习
带带琪宝·2024-01-23 09:59

机器学习分类模型评价指标总结（准确率、精确率、召回率、Fmax、TPR、FPR、ROC曲线、PR曲线，AUC，AUPR）

为了看懂论文，不得不先学一些预备知识（（55555主要概念解释见图TP、FP、TN、FN准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）真阳性率TPR、伪阳性率FPRF1-score=2TP/(2*TP+FP+FN)最大响应分数Fmax为F1-score的最大值（在最佳阈值的前提下）如下图：HR指标（命中率）：正确分类的样本数/样本总数ROC曲线、AUC指标：PR曲线、AUPR指标：AP指标（平均精确度
cqbzcsq·2024-01-23 09:57

机器学习算法实战案例：使用 Transformer 进行时间序列预测

自ChatGPT问世以来，大型语言模型（LLMs）已经引起巨大轰动，取得的成果令人印象深刻。LLMs成功的关键在于它们的核心构建模块，即transformers。在本文中，我们将提供一个在PyTorch中使用它们的完整指南，特别关注时间序列预测。在本文中，我们将从理论介绍transformers开始，然后转向在PyTorch中应用它们。为此，我们将讨论一个选定的例子，即预测正弦函数。我们将展示如何
Python算法实战·2024-01-23 09:56
上一页 5 6 7 8 9 10 11 12 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他