评价指标

评价指标

1.查准率、查全率（召回率）查准率：反映了被分类器判定的正例中真正的正例样本的比重查准率（Precision）=精确度=precision=TP/(TP+FP)查全率：反映了被正确判定的正例占总的正例的比重查全率（recall）=召回率recall=TP/(TP+FN)正确率、准确率：反映了分类器统对整个样本的判定能力——能将正的判定为正，负的判定为负：Accuracy=正确率=准确率=(TP+T
SL1109·2020-08-18 18:40

K-means聚类算法和模糊C-means聚类算法

K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。K-Mea
Code Wang·2020-08-18 18:00

多标签模型评价方法

1、基于相似度的评价指标1.1hamming_lossmetrics.hamming_loss(np.array([[0,1],[1,1]]),np.zeros((2,2)))1.2jaccard_similarity_scoremetrics.jaccard_similarity_score
RLilyX·2020-08-18 17:01

聚类算法：K-Means算法及其实现

首先声明该文章部分参考文章K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，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，其相似度就越大。
行者小朱·2020-08-18 17:49

机器学习系列--kmeans分类算法

简介K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法,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，其相似度就越大。
李孟lm·2020-08-18 15:23

【机器学习】层次聚类

首先抛出了聚类理论中两个关键问题：何为类，何为相似，同时介绍了聚类中常用两种评价指标：内部指标和外部指标。
AI小白入门·2020-08-18 15:55

K-Means Clustering

1、概述K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法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，其相似度就越大。
梦因you而美·2020-08-18 13:43

分类问题的评价指标

姓名：Jyx课程：csdn人工智能直通车-5期描述：这是本人学习人工智能课程时的学习笔记，加深理解分类问题同回归问题一样，也可以采用损失函数作为评价指标，一、以损失函数作为评价指标  1.1logistic
zhuimeng999·2020-08-18 13:10

kaggle 各种评价指标之一 :Error Metrics for Regression Problems 回归问题错误度量

基本上必须看一遍，顺便简单翻译一下：1MAE统计上，MAE是一个用来衡量预测和最终结果之间的接近程度的数量Instatistics,themeanabsoluteerror(MAE)isaquantityusedtomeasurehowcloseforecastsorpredictionsaretotheeventualoutcomes.ThemeanabsoluteerrorisgivenbyM
zdcs·2020-08-18 12:25

kaggle 各种评价指标之二 :Error Metrics for Classification Problems 分类问题错误度量

基本上必须看一遍，顺便简单翻译一下：（暂时留着，持续更新ing）ErrorMetricsforClassificationProblems分类问题错误度量LogarithmicLoss对数损失ThelogarithmofthelikelihoodfunctionforaBernoullirandomdistribution.InplainEnglish,thiserrormetricisusedw
zdcs·2020-08-18 12:25

数据倾斜处理方法

数据倾斜处理方法对于不平衡数据的分类，为了解决上述准确率失真的问题，我们要换用F值取代准确率作为评价指标。用不平衡数据训练，召回率很低导致F值也很低。这时候有两种不同的方法。
多线程·2020-08-18 10:09

聚类算法评价指标——Davies-Bouldin指数(Dbi)

最近在做一个时空序列聚类的小项目，度量聚类优劣的指标使用到了DBI指数，所以开始学习了一下DBI指数，以下是我的理解和基于python3的实现：戴维森堡丁指数(DBI)，又称为分类适确性指标，是由大卫L·戴维斯和唐纳德·Bouldin提出的一种评估聚类算法优劣的指标。首先假设我们有m个时间序列，这些时间序列聚类为n个簇。m个时间序列设为输入矩阵X，n个簇类设为N作为参数传入算法。使用下列公式进行计
Irelyn·2020-08-18 08:09

K-means聚类算法及python代码实现

所有的数据都是一样的）1、概述K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法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，其相似度就越大。
洋葱ycy·2020-08-17 17:42

视频对象分割（Video Object Segmentation）研究小记

文章目录任务定义与数据集任务定义数据集评价指标技术路线分类基于神经网络的模型表观信息模型表观信息加光流信息总结写在前面的话，硕士研究生阶段从接触VOS到深入研究，差不多一共有两年时间。
黑条纹的白斑马·2020-08-17 15:12

定量评估聚类效果

但是不应该将分类标签作为聚类结果的评价指标，除非你有相关的先验知识或某种假设，知道这种分类类内差距更小。但是它还是给出了几种评价标准。
XL_GW·2020-08-17 14:02

MATLAB聚类有效性评价指标（外部）

MATLAB聚类有效性评价指标（外部）作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/更多内容，请看标签：MATLAB、聚类前提：数据的真实标签已知！
difei1877·2020-08-17 12:49

opencv学习---图像增强的两种补充方法及图像质量评价指标

1.Retinex图像增强算法(SSR,MSR,MSRCR)详解及其OpenCV源码Retinex是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的图像增强方法。不同于传统的线性、非线性的只能增强图像某一类特征的方法，Retinex可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常三个方面达到平衡，因此可以对各种不同类型的图像进行自适应的增强。针对虹膜和光线比较有效。参考地址来自博客园的图像增强算法http://w
学霸家有事·2020-08-17 10:45

学习理论-PAC理论

学习理论1、基本概念2、PAC理论3、VC维4、极大似然，最大后验概率，贝叶斯估计5、模型评估与评价指标6、模型诊断调参二、PAC理论概率近似正确（PAC）理论是从概率的角度来衡量模型的正确率，给出了PAC
myazi·2020-08-17 06:02

回归评价指标（MSE、RMSE、MAE、R-Squared、拟合优度）

文章目录拟合优度均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）平均绝对误差（MAE）平均绝对百分比误差(MAPE)拟合优度拟合优度（GoodnessofFit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（CoefficientofDetermination）R²。可决系数，亦称测定系数、确定系数、决定系数、可决指数。对于m个样本(x1→,y1),(x2→,y2),⋯ ,(xm→,ym
BlackEyes_SGC·2020-08-17 02:14

行人重识别——评价标准

行人重识别——评价指标Rank-nCMCPrecision&RecallmAPmINPRank-nQuery前n个结果中出现正确结果的概率例如：lable为m1，在100个样本中搜索。
X-funbean·2020-08-17 01:28

目标检测 之 R-CNN 超全详解

在上一篇博客中介绍了目标检测的概念，发展历程，基本思路和步骤，以及目标检测精准度的评价指标，在这一篇博客中我们将着重介绍几个主流的目标检测算法。
往事不回头，余生不将就·2020-08-16 18:24

作为硬通货的学术引用，何以统治学术圈？

文章将引用比作‘学术界的通货’，从一个全新的角度来看待、评论那些构建在学术引用基础之上的学术评价指标。此外，作者还从知名期刊主编的
算法与数学之美·2020-08-16 11:54

异常检测中的评价指标——TPR/FPR/P/A/F/R

1、异常检测相对于一般的分类问题（例如sklearn.datasets的load_iris数据集，是针对蝴蝶类型进行分类，对每一种类别同等关心），这里的“异常检测”主要指在多分类中，更关心或只关心其中的“某一类”（异常类）。异常检测中最常见的是二分类异常检测，即只分“正常”和“异常”两类（一般在标签中“正常”标记为“0”，“异常”标记为“1”）。例如：在一系列信号中找异常信号、在一系列行为特征中找
柚子敲好吃·2020-08-16 09:46

数据的中心化（零均值化）和标准化（归一化）

Mean-subtraction（subtraction表示减去））处理和标准化（Standardization或Normalization）处理数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不
Sirius小狼·2020-08-16 09:11

机器学习评价指标大汇总

在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。一、分类1.精确率与召回率精确率与召回率多用于二分类问题。
鹏大大大·2020-08-16 07:04

Tracking数据集及评价指标

一、单目标跟踪数据集目前比较常用的单目标跟踪数据集有OTB和VOT。1、OTB数据集（ObjectTrackingBenchmark）1）简介用的最广泛的是OTB-50和OTB-100,里面涉及到灰度图像和彩色图像，也涉及到目标跟踪的11个属性，包括光照变化、尺度变化、遮挡、形变、运动模糊、快速运动、平面内旋转、平面外旋转、出视野、背景干扰、低像素。每个图像序列都对应着两个或多个属性，每个序列都对
藏晖·2020-08-16 07:47

机器学习算法评价指标

在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。一、分类1.精确率与召回率描述：精确率与召回率多用于二分类问题。
jiaotong_jin·2020-08-16 05:25

开发和评价一个异常检测系统

目录基本思路数据集的划分参数的确定坏的评价指标好的评价指标超参数的选择总结本文是对吴恩达《机器学习》的“126.开发和评价一个异常检测系统”这一节的总结。
千行百行·2020-08-16 05:10

机器人运动规划

DynamicWindowApproach)在(v,ω)(v,\omega)(v,ω)空间下，确定静态窗口（最大/最小速度&角速度）动态窗口（由当前速度+最大加速度&角加速度所能达到的速度）无碰撞范围在此范围内确定最优方案，评价指标包括当前朝向与目标方向的偏差与目标点的距离速度
weixin_41959939·2020-08-16 03:45

【回归问题的评价指标】

转载https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/82024526/分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE
静静和大白·2020-08-15 23:46

模型评估方法和性能指标的理解

在建模过程中，由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在，为了解决这两个问题，我们需要一整套方法及评价指标。其中评估方法用于评估模型的泛化能力，而性能指标则用于评价单个模型性能的高低。
LL_QQ63·2020-08-15 21:46

去雾算法相关资料

最新：重要：图像去雾去雨去模糊去噪PPT:https://blog.csdn.net/f290131665/article/details/79572012评价指标：https://blog.csdn.net
女王の专属领地·2020-08-15 21:09

波束形成算法学习笔记之二（固定波束形成）

波束形成算法学习笔记波束形成的优缺点（Pros&Cons）优点缺点麦克风的指向性（Directivitypatternofamicrophone）信号模型和定义评价指标最大化白噪声增益麦克风阵列算法有两大类
Li Kang·2020-08-15 15:04

note1

工业上用深度学习缺陷检测数据过少，图片过大，不能resize，否则可能看不到缺陷分类：1、缺陷占原图比例大2、原图分块分割：语义信息不是很强的缺陷，比如划痕检测都应该采用分类的评价指标，不应该过分关注IOU
斌ge·2020-08-15 15:36

机器学习：数据预处理之标准化、归一化、正则化

数据标准化、归一化、正则化处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性
Be-real·2020-08-14 23:35

k均值聚类、k中心点聚类

K均值聚类K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，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，其相似度就越大。
留和路288号·2020-08-14 07:25

SKlearn二分类评价指标

SKlearn的Metrics模块下有有许多二分类算法的评价指标，这里我们主要讨论最常用的几种。
taon1607·2020-08-13 19:47

视觉SLAM基础：算法精度评价指标（ATE、RPE）

1.前言当我们需要评估一个SLAM/VO算法的表现时，可以从时耗、复杂度、精度多个角度切入，其中对精度的评价是我们最关注的，这个过程中我们不可避免会遇到两个精度指标ATE和RPE。这两个evaluationmetrics最早是在TUM数据集benchmark中定义的，应用非常广泛。介绍前，先对定义一下公式标注：算法估计位姿：P1,...,Pn∈SE(3)P_1,...,P_n\inSE(3)P1,
我永远喜欢gakki·2020-08-13 17:00

Datawhale零基础入门NLP赛事_Task1 赛题理解

Datawhale零基础入门NLP赛事Task1赛题理解比赛目标赛题数据数据标签评价指标Task1赛题理解比赛目标要求选手对加密后的新闻文本数据进行分类，这是一个典型的字符识别问题。
JimmyTotoro·2020-08-13 14:46

MAP 与 MRR

看论文时，发现对于wikiqa的评价指标常设为MAP、MRR这些Rank排序的指标，不是很理解，看了下面这篇博客有些理解了http://blog.csdn.net/lightty/article/details
Hackerzer·2020-08-13 13:56

存储器体系结构学习笔记

首发于个人博客存储器性能评价指标存储器停顿周期数存储器的性能直接影响到CPU的性能评价，定义存储器停顿周期数为CPU等待存储器访问而停顿的时钟周期数，由此有CPU执行时间有：因此需要存储器停顿时钟周期数越小越好
月见樽·2020-08-13 11:23

GPS信号测试的基本要求

GPS模块性能的评价指标主要是接收灵敏度、定位时间、位置精度、功耗、时间精度等。模块开机定位时间在不同的启动模式下有很大不同。
xiaoyaofriend·2020-08-12 15:13

图像实例分割评价指标

图像分割可分为：语义分割，实例分割，全景分割1、语义分割（semanticsegmentation）：标注方法通常是给每个像素加上标签；常用来识别天空、草地、道路等没有固定形状的不可数事物（stuff）。2、实例分割（instancesegmentation）：标注方法通常是用包围盒（bbox？）或分割掩码标记目标物体；常用来识别人、动物或工具等可数的、独立的明显物体（things）。3、全景分割
Sesen_s·2020-08-12 14:36

目标检测和图像语义分割领域的性能评价指标

混淆矩阵从混淆矩阵出发，再看各项性能评价指标就一目了然了。
luyanger·2020-08-12 14:19

关于图像分割的评价指标dice

dice指标的原名是Sørensen–Dicecoefficient下面是一段关于它的介绍dice指标也用在机器学习当中，他的表达方式如下：有的朋友可能会发现，这与机器学习中的评价指标F1是相同的，没错
Pierce_KK·2020-08-12 14:14

图像分割评价指标---mIoU（平均交并比）计算代码（OpenCV/C++）

图像分割评价指标---mIoU（平均交并比）计算代码（OpenCV/C++）运行环境：VisualStudio+OpenCV+C++输入：准备好的Groundtruth数据+分割得到的二值图像输出：每张分割结果的
Jiahao Lu·2020-08-12 14:12

图像分割的评价指标

主要应用在道路线检测方面上,所以把这些写下来：图像分割的评分标准主要有以下四种：Pixelaccurancy(像素准确性）IoU(IntersectionoverUnion)MeanIoUDicescore在解释以上的评价指标之前
Miniebin·2020-08-12 14:58

kaggle的toxic_comment_classification比赛21th经验总结

这个比赛可以说是一波三折，本来应该早早就结束了，结果因为数据泄露更换了数据，中途还更换过评价指标，不过好在最后还是顺利结果，我们队伍拿到了前1%的成绩（21/4551），属于不是很好但是也不是很坏的结果
哈哈进步·2020-08-12 14:58

深度之眼Paper带读笔记NLP.2：word2vec.baseline.1

文章目录前言论文储备知识语言模型基于专家语法规则的语言模型统计语言模型统计语言模型中的平滑操作基于马尔科夫假设语言模型评价指标：困惑度（Perplexity）论文背景知识词的表示方式（词向量简介）独热编码
oldmao_2001·2020-08-12 11:50

COCO 数据集目标检测等相关评测指标

原文：COCO数据集目标检测等相关评测指标-AIUAICOCODetectionEvaluation1.评测指标定义COCO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，APAPAP
AIHGF·2020-08-12 11:45
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