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人工智能（11）---AI产品经理需要了解的语音交互评价指标

AI产品经理需要了解的语音交互评价指标本文，具体介绍了下面5大方面的行业实战评价指标：一、语音识别二、自然语言处理三、语音合成四、对话系统五、整体用户数据指标1、语音识别ASR语音识别（AutomaticSpeechRecognition

zhangbijun1230·2020-09-16 09:50

多曝光图像融合的研究与实现

多曝光图像融合金字塔算法图像块分解方法图像评价指标输入多曝光图像融合序列输入序列可以是动态或者静态的，通过算法融合得到曝光度良好，细节表现清晰的多曝光图像融合序列上面的静态和动态都能够处理哟金字塔算法图像块分解方法图像块分解算法输入

在不张扬就老了·2020-09-16 06:00

【目标检测系列】非极大值抑制(NMS)的各类变体汇总

【导读】前面已经先后为大家详细介绍过了目标检测领域的基础知识：【目标检测基础积累】常用的评价指标和目标检测算法基础概念：边框回归和NMS。

深度学习技术前沿·2020-09-16 04:50

命名实体识别的评价指标

正确率、精确率、召回率、F1值命名实体识别的评判标准：实体的边界是否正确;实体的类型是否标注正确。主要错误类型包括文本正确,类型可能错误;反之,文本边界错误,而其包含的主要实体词和词类标记可能正确。准确率（正确率）=所有预测正确的样本/总的样本（TP+TN）/总精确率=将正类预测为正类/所有预测为正类TP/（TP+FP）召回率=将正类预测为正类/所有真正的正类TP/（TP+FN）F1值=(精确率*

李柒·2020-09-16 03:41

关于我国科技创新研究，以及创新成果的转化的思考

它是有很多评价指标和考核标准的，比如，国家的专利数量啊，科研人员的数量啊，科研成果数量啊，发表论文数量啊，科技向生产领域的转化

寒泉Hq·2020-09-15 23:57

中国高校计算机大数据挑战赛预选赛baseline

所提交的结果按照指定的评价指标使用在线评测数据进行评测，达到或超过规定的分数线即通过预选赛。这次比赛可以利用TF-IDE进行建模。以下是我用一个小时为本赛题建立的的baselineim

步步星愿·2020-09-15 23:59

混淆矩阵+F1score+ROC曲线+AUC

文章目录评价指标1例子评价指标2例子混淆矩阵F1scoreROC曲线例子AUC值代码计算评价指标1以下四个可以这样理解，第一个字母代表你预测的对错T/F，第二个字母代表你预测的是正还是负P/N。

cjavacjavacjava·2020-09-15 22:39

憨批的语义分割9——语义分割评价指标mIOU的计算

憨批的语义分割9——语义分割评价指标mIOU的计算注意事项学习前言什么是mIOUmIOU的计算1、计算混淆矩阵：2、计算IOU：3、计算mIOU：计算miou注意事项这是针对重构了的语义分割网络，而不是之前的那个

Bubbliiiing·2020-09-15 21:40

模型评估指标

0.前言模型的评价指标和评价体系是建模过程中的一个重要环节，针对不同类型的项目和模型，要合理选择不同的评价指标和体系。

asa1234889·2020-09-15 19:52

目标检测等相关评价指标（AP AR Average Precision和Average Recall）

https://cocodataset.org/#detection-evalCOCO提供了12种用于衡量目标检测器性能的评价指标.[1]-除非特别说明，AP和AR一般是在多个IoU(IntersectionoverUnion

SophiaCV·2020-09-15 19:25

scikit-learn中拟合结果的评价指标

在sklearn中包含四种评价尺度，分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score和r2_score。1、均方差（mean-squared-error）2、平均绝对值误差（mean_absolute_error）3、可释方差得分（explained_variance_score）explainedvariatio

zhangkaixuan456·2020-09-15 16:13

用户体验是一种态度

，无论是软件、IT还是任何其他行业都开始日益重视用户体验，例如：成立专门的用户体验部门/小组新增与用户体验相关的专职设计师、工程师甚至高层管理人员引入与用户体验相关的新开发设计流程用户体验以需求或主要评价指标的形式单独出现这场用户体验革命的浪潮让几乎所有人都意识到了重视用户体验的意义以及带来的价值

richardbao2000·2020-09-15 08:33

R语言ggplot2绘制分组箱型图和分组柱状图

抽象出来的数据即包含2个分类变量和1个连续变量，不同的方法（分类变量1）在不同的条件下（分类变量2）的一个评价指标（数值型，连续变量）上的结果，可进行方法比较，也可进行条件比较。

不知取啥名的7元·2020-09-15 08:12

机器学习中的一些评价指标

开篇整理一些机器学习中的评价指标精确率和召回率关于定义我不多加赘述，大家可以自己搜一搜，或者说看一下我下面的参考博客。

Ding_xiaofei·2020-09-15 06:46

性能指标（模型评估）之mAP

因此，选取一个合理的模型评价指标是非常有必要的。

残阳摧雪·2020-09-15 05:17

利用matplotlib绘制多分类的混淆矩阵

机器学习-多分类的性能评价指标及其含义（查全率、查准率、F1-score、混淆矩阵）importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#confusion_matrix

amberlpp·2020-09-15 05:01

机器学习-多分类的性能评价指标及其含义（查全率、查准率、F1-score、混淆矩阵）

分类算法的性能度量是指对分类算法的泛化性能评估，是衡量模型泛化能力的评价标准，泛化性能评价指标可以定量的评价泛化性能优劣。

amberlpp·2020-09-15 05:28

目标检测以及分类任务中的评价指标（roc，auc，map等）

我们在分类任务中经常用ROC曲线与AUC来衡量分类器的好坏。在理解之前，我首先介绍一下混淆矩阵。混淆矩阵在二分类问题上，真实类别分为：F：反例；T：正例；预测类别：P：正例；N：反例。真正例TP(truepostive)：样本真实类别为1，学习模型预测的类别也为1假正例FP(falsepostive)：样本真实类别为0，学习模型预测的类别为1真反例TN(truenegative)：样本真实类别为0

小小小绿叶·2020-09-15 05:10

TP，TN，FP，FN，Precision，Recall，sensitivity，specificity，FPR，TPR，F1值，ROC曲线，PR曲线的解释

参数定义在机器学习里面，通过会用到一些评价指标提到ROC曲线，F1-score等问题，这篇文章主要讲述了各参数是如何定义的，以及相互之间的关系。

罗伦·2020-09-15 04:02

YOLO目标检测从V1到V3结构详解

本文主要内容是对YOLO系列进行综述目标检测评价指标IoU（Interp-over-Union）指标IoU简称交并比，顾名思义数学中交集与并集的比例。

人工智能与算法学习·2020-09-14 21:20

特征选择--信息增益（information gain）--spark实现和优化

但是信息增益评价指标会倾向于类别个数比较多的列。所以特征选择过程

sunkl_·2020-09-14 20:14

挖掘建模之K-means聚类算法

定义K-Means算法（K-均值聚类）是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度越大。

取啥名字好�·2020-09-14 20:00

机器学习中评价指标总结

前言评价一个机器学习任务好坏有很多指标，最常见的是准确率（acc），但准确率在某些场合下并不是一个好的评价指标，如在类别不平衡中。

宋应·2020-09-14 15:21

【Person Re-ID】常用评测指标

ROCROC曲线是检测、分类、识别任务中很常用的一项评价指标。曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。

q295684174·2020-09-14 14:06

对accuracy、precision、recall、F1-score、ROC-AUC、PRC-AUC的一些理解

最近做了一些分类模型，所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录，说一下自己的理解。

hgz_dm·2020-09-14 14:49

评价模型总结——个人学习笔记（一）

，评价指标、评价方法（关键是量化和求出权重系数）、综合评价模型和得出结论。围绕评价主体建立模型明确评价标准，解释对评价评价主体的理解，给定范围。如什么是可行度。评价因素是对标准的进一

cyphappy·2020-09-14 13:11

一些用于回归模型的评价指标

Meandependentvar因变量的样本均值:目的是为了度量因变量的集中度E(y)=(y1+y2+,...,+yn)/nS.Ddependentvar因变量的样本标准差:目的是为了度量因变量的离散度这里不好编辑公式，省略...sumsquaredredis残差平方和：很多最优化的方法都怡残差平方最小和作为目标函数。越小说明效果越好。SSR=(e1^2+e2^2+...)残差平方和会随着回归方程

昨日西风紧·2020-09-14 13:31

目标检测中的评价指标mAP理解及计算

目标检测中的评价指标mAP理解及计算最近在学习FasterR-CNN进行目标检测，在评估检测结果阶段遇到了目标检测中常用的评价指标mAP。之前不太了解这方面知识，为此搜集了一些博客，做了下总结。

NooahH·2020-09-14 12:13

关于性能评估指标

产品性能评价指标路由器设备吞吐量、端口吞吐量、全双工线速转发能力、路由表能力、背板能力、丢包率、时延、时延抖动、VPN支持能力、协议支持、端口密度、信令支持操作系统系统可靠性、系统吞吐率、系统响应时间、

似如静水·2020-09-14 10:17

初识platEMO-MOEA/D、NSGA-Ⅱ-DTLZ、HV

基于platEMO的实验一些性能评价指标收敛性多样性总和衡量算法原理MOEA/DNSGA-Ⅱ实验观察DTLZWFGplatEMO:https://github.com/BIMK/PlatEMO一些性能评价指标收敛性多样性总和衡量算法原理

StevenGerrad·2020-09-14 09:18

用 sklearn 库决策树分类器进行收入水平分类(一）

看了本篇博客可以了解：Dataframe结构数据描述性统计分析方法sklearn库决策树分类器构建方法了解分类器性能评价指标及模型调整本文数据集可以从这里获取：ht

6丁一的猫·2020-09-14 08:09

操作系统之调度算法评价指标 (十二) --- 利用率、系统吞吐量、周转时间、等待时间、响应时间...

文章目录调度算法评价指标利用率系统吞吐量周转时间等待时间响应时间总结感谢调度算法评价指标利用率我们先说说CPU利用率，由于早期CPU造价极其昂贵，因此人们希望让CPU尽可能多的工作。

I am a gopher·2020-09-14 07:47

图像处理评价指标之模糊度、清晰度

图像处理评价指标之模糊度图像和视频在采集、压缩、传输、存储过程中，无可避免地会引入失真。模糊失真是图像、视频质量下降最主要的因素之一，研究图像模糊度评价方法有非常重要的意义。

AomanHao·2020-09-14 06:50

目标检测评价指标

IoU(Intersection-over-Union)IoU简称交并比，顾名思义数学中交集与并集的比例。假设有两个集合A与B,IoU即等于A与B的交集除以A与B的并集，表达式如下：在目标检测中，IoU为预测框(Prediction)和真实框(Groundtruth)的交并比。Recall召回率||查全率Precision精确率||查全率两者是相互矛盾的度量，“P-R曲线”正是描述查准/查全率变化

ZDX_Y·2020-09-14 01:32

准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure

Precision),召回率(Recall)和F1-MeasuryuCode15Comments机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点

qq_37685880·2020-09-13 22:18

Power-BI:商业智能都应用在哪些领域?

经营指标分析是指对企业不同的业务流程和业务环节的指标，如：利润率、应收率、销售率、库存量、单品销售情况及所占营业比例、风险采购和库存评价指标等进

chenxin031624·2020-09-13 18:36

PSNR与SSIM对于彩色图像和灰度图像的计算区别

PSNR具体公式可以参考图像质量评价指标之PSNR和SSIM SSIM的计算公式讲解可参考图像质量评估算法SSIM。

风雪夜归人o·2020-09-13 16:49

图像各种评价指标

图像各种评价指标原文：http://sse.tongji.edu.cn/linzhang/IQA/IQA.htmResearchonImageQualityAssessmentLinZhang,SchoolofSoftwareEngineering

h_l_dou·2020-09-13 15:22

两幅相同大小图像的相似程度的两个评价指标-PSNR和SSIM

图像相似度主要是对两幅图像内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像的内容的相似程度。图像的相似度在目标检测跟踪、图像内容搜索、特征分析领域有着广泛的应用。常见的图像相似度比较指标有：峰值信噪比PSNR与结构相似性SSIM。1.峰值信噪比PSNR（PeakSignaltoNoiseRatio）PSNR可简单地由均方差MSE进行定义。PSNR基于图像像素灰度值进行统计分析。由于人类视觉特性的差

清溪算法老号·2020-09-13 14:58

论文阅读：Overview of the NLPCC 2018 Shared Task: Grammatical Error Correction

论文阅读：OverviewoftheNLPCC2018SharedTask:GrammaticalErrorCorrection1.引言2.任务定义3.数据3.1训练数据3.2测试数据4.评价指标5.方法

Chase_Ray·2020-09-13 13:50

权重确定

找的一些资料方便学习~评价指标权重的确定是多目标决策的一个重要环节，因为多目标决策的基本思想是将多目标决策结果值纯量化，即应用一点过的方法、技术和规则（常有加法法则、距离规则）将各目标的实际价值或效用转换为一个综合值

亲爱的你大事不妙·2020-09-13 13:04

客观赋权法——CRITIC权重法

它是基于评价指标的对比强度和指标之间的冲突性来综合衡量指标的客观权重。考虑指标变异性大小的同时兼顾指标之间的相关性，并非数字越大就说明越重要，完全利用数据自身的客观属性进行科学评价。

卖山楂啦prss·2020-09-13 12:01

【综合评价方法变异系数权重法】指标权重确定方法之变异系数权重法

此方法的基本做法是：在评价指标体系中，指标取值差异越大的指标，也就是越难以实现的指标，这样的指标更难反映被评价单位的差距。由于评价指标体系中的各项指标的量纲不同，不宜直接比较其差别程度。

开心果汁·2020-09-13 11:45

【综合评价方法独立性权系数法】指标权重确定方法之独立性权系数法

一般分为如下几个步骤：2、选取评价指标，指标的选取应该具有独立性和全面性。3、得到m×n测量矩阵,每一行表示一个带评价系统(共m行),没一列表示一个评价指标(共n列)。