Accuracy 第16页

【机器学习】建议收藏的 725 个机器学习术语表，太全了！

1LossFunction0-1损失函数Accept-RejectSamplingMethod接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法AccumulatedErrorBackpropagation累积误差反向传播Accuracy

风度78·2022-11-16 10:08

逻辑回归预测瘀血阻络证||LogRegression 二分类 python3

要求把数据集分为训练集和测试集使用逻辑回归训练、预测，得出相应的分类指标准确率accuracy，精确率precision，召回率recall，F1-score，并画出最终的ROC曲线，得出AUC值。

Rhyme_7·2022-11-16 08:37

机器学习西瓜书第二章模型评估与选择读书笔记

2.模型评估与选择2.1经验误差与过拟合误差错误率errorrate精度accuracy训练集上的误差训练误差trainingerror经验误差empiricalerror新样本上的误差泛化误差generalizationerror

猾枭·2022-11-16 07:20

【机器学习算法面试题】四.深度神经网络中激活函数有哪些？

.Hard-Logistic函数1.4.Hard-Tanh函数2.整流线性单元(ReLU)函数2.1.ReLU函数2.2.LeakyReLU函数3.面试题相关笔记链接：【机器学习算法面试题】一.准确率Accuracy

Allenpandas·2022-11-16 07:25

FashionMNIST_CNN with pytorch (accuracy: 97.58%/90.1%)

FashionMNIST_CNNwithpytorch(accuracy:97.58%/90.1%)接上篇手工简单复现经典CNN网络测试(LeNet5、AlexNet、VGG16、GoogLeNet、ResNe

想考个研·2022-11-14 09:37

运动鞋识别-第五周

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：Pytorch实战|第P5周：运动鞋识别原作者：K同学啊|接辅导、项目定制要求：了解如何设置动态学习率（重点）调整代码使测试集accuracy到达84%

Presumptuous419·2022-11-12 15:47

深度学习Week6-运动鞋识别（Pytorch）

目录一、前期准备1.设置GPU2.导入数据二、构建简单的CNN网络三、训练模型1.设置超参数2.编写训练函数3.编写测试函数4.设置动态学习率5.正式训练四、结果可视化1.Loss与Accuracy图2

牛大了2022·2022-11-12 15:40

【毕业设计】口罩佩戴检测系统 - opencv 卷积神经网络机器视觉深度学习

文章目录0简介1课题背景2口罩佩戴算法实现2.1YOLO模型概览2.2YOLOv32.3YOLO口罩佩戴检测实现2.4实现代码2.5检测效果3口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy）3.2

caxiou·2022-11-12 15:07

文本分类从入门到精通，代码整理。

这个函数封装了用于GridSearchCV和cross_val_score的评分函数，它接受一个评分函数，如accuracy_score、mean_squared_error、adjusted_rand_index

big_matster·2022-11-11 08:16

聚类模型ari_聚类模型性能评价指标

有监督的分类算法的评价指标通常是accuracy,precision,recall,etc；由于聚类算法是无监督的学习算法，评价指标则没有那么简单了。

韭菜后浪·2022-11-10 12:57

学习笔记3——目标检测的评价指标（AC、TP、FP、FN、TN、AP、ROC、AUC、mAP、[email protected]、[email protected]:.95）

本来想整理一波评价指标，查找资料发现有几个博主整理的很全面，就copy过来啦，西西~~目标检测—评价指标-深度机器学习-博客园(cnblogs.com)python实现混淆矩阵-知乎(zhihu.com)1、准确率（Accuracy

daige123·2022-11-10 07:28

Detection：目标检测常用评价指标的学习总结（IoU、TP、FP、TN、FN、Precision、Recall、F1-score、P-R曲线、AP、mAP、 ROC曲线、TPR、FPR和AUC）

TN、FN2.1混淆矩阵2.2TP、FP、TN、FN的定义2.3TP、FP、TN、FN在目标检测中的对应内容2.3.1TP，FP在目标检测中的理解2.3.2TN，FN在目标检测中的理解2.3.3总结3.Accuracy

玉堃·2022-11-10 07:24

深度学习基础-1

文章目录0前言1图像分类简介1.1什么是图像分类1.2图像分类任务的难点1.3分类任务的评价指标1.3.1Accuracy1.3.2Precision和Recall1.3.3F1Score1.4分类图像模型总体框架

zjuPeco·2022-11-09 10:21

【论文泛读】DIN - Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

DIN-DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction2018SIGKDD本文是阿里2017年提出的早期的一个经典推荐模型，其中讨论了一种兼顾Accuracy

JinyuZ1996·2022-11-09 04:57

用python计算准确率_机器学习之分类：准确率

正式点说，准确率的定义如下：Accuracy=\dfrac{Numberofcorrectpredictions}{Totalnumberofpredictions}对于二元分类，也可以根据正类别和负类别按如下方式计算准确率

weixin_39622289·2022-11-08 10:18

多分类问题下准确率python_准确度(accuracy)、精确率（precision)、召回率（recall）、F1值谈谈我的看法...

目录前言准确度、精确率、召回率、F1值作为评估指标，经常用到分类效果的评测上。比较好理解的二分类问题，准确度评估预测正确的比例，精确率评估预测正例的查准率，召回率评估真实正例的查全率。如何把这些评估指标用到多分类上呢，比如有三个类别A、B、C，准确度好理解，只要关系是否预测正确即可；那么精确率和召回率怎么理解呢？我们可以把多分类问题拆分成多个二分类问题，比如A类别是否预测正确，B类别是否预测正确，

摆摊卖爱情·2022-11-08 10:48

[其他]准确度与精确度的区别

二、原文翻译在日常口语中精确度(precision)和准确度(accuracy)一般表示相同的意思。

刘好念·2022-11-08 10:15

365天深度学习训练营-第4周：猴痘病识别

、导入数据3、查看数据四、数据预处理1、加载数据2、可视化数据3、再次检查数据4、配置数据集五、构建CNN网络六、编译七、训练模型（本节重点）1、保留最优模型2、加入断点续训八、模型评估1、Loss与Accuracy

派大星先生c·2022-11-06 09:20

五、肺癌检测-数据集训练 training.py model.py

一、目标1、建立简单的卷积神经网络2、编写训练函数3、编写训练日志（训练和验证过程的loss，accuracy等）数据结构4、使用tensorboard可视化训练信息。

wxyczhyza·2022-11-05 14:38

010-RNN-心脏病预测

了解循环神经网络（RNN）的构建过程测试集accuracy到达87%拔高：测试集accuracy到达89%importtensorflowastf#检查是否有GPU可用gpus=tf.config.list_physical

Luis丶·2022-11-04 09:05

第R1周：RNN-心脏病预测

2.了解循环神经网络（RNN）的构建过程3.测试集accuracy到达87%拔高：1.测试集accuracy到达89%一.前期准备1.设置GPUimporttensorflowastfgpus=tf.config.list_physica

希言不吸烟哟·2022-11-04 09:34

深度学习Week5-心脏病预测（RNN）

（✔）了解循环神经网络（RNN）的构建过程（✔）测试集accuracy到达87%（✔）拔高：测试集accuracy到达89%（X）环境：语言环境：Python3.8编译器：pycharm社区版深度学习框架

牛大了2022·2022-11-04 09:00

【机器学习笔记15】多分类混淆矩阵、F1-score指标详解与代码实现（含数据）

Twilight Sparkle.·2022-11-02 13:10

YOLOv4论文翻译

AbstractThereareahugenumberoffeatureswhicharesaidtoimproveConvolutionalNeuralNetwork(CNN)accuracy.Practicaltestingofcombinationsofsuchfeaturesonlargedatasets

前尘昨夜此刻·2022-11-02 08:52

猴痘病识别-第四周

调整网络结构使测试集accuracy到达88%（重点）。拔高（可选）：√调整模型参数并观察测试集的准确率变化。尝试设置动态学习率。测试集accuracy到达90%。一、基础知识1.1torch.

Presumptuous419·2022-10-29 09:35

365天深度学习训练营-第P4周：猴痘病识别

调整网络结构使测试集accuracy到达88%（重点）。拔高（可选）：调整模型参数并观察测试集的准确率变化。尝试设置动态学习率。测试集accuracy到达90%。本周的代码相对于上周增加指定图片预

sdnugao·2022-10-29 09:00

pytorch 学习问题总结

可迭代对象)和iter(可迭代对象)的区别python异步问题pytorch问题running_loss+=loss.item()predict_y=torch.max(outputs,dim=1)[1]accuracy

樱木之·2022-10-26 19:17

机器学习错误率、准确率、精确率、召回率

这四个概念之前一直混淆着我，今天好好地梳理一遍，通过一个简单的二分类问题给出各自的解释先给出各自的定义：错误率：指分类错误的样本数占样本总数的比例，对于样本集D，定位错误率为：准确率accuracy：分类正确的样本数占样本总数的比例精确率

Evan@DL&&java·2022-10-25 21:36

召回率精确率 matlab,「机器学习」准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC-AUC

召回率、F1分数、ROC-AUC机器学习最后更新2020-08-3116:22阅读210最后更新2020-08-3116:22阅读210机器学习在机器学习中衡量一个模型是否准确我们有很多指标：准确率-accuracy

裴崽崽·2022-10-25 21:36

机器学习中的准确率，精确率，召回率以及F1值

T:真，F:假，P:阳性，N:阴性然后组合：TP:真阳性TN:真阴性FP:假阳性FN:假阴性1.准确率：首先给出准确率(Accuracy)的定义，即预测正确的结果占总样本的百分比，表达式为2精确率：你认为对的中

通信学生一枚·2022-10-25 21:35

准确率、精确率、召回率、F值

准确率：正确的数量除以总数量准确率（accuracy），是一个用来衡量分类器预测结果与真实结果差异的一个指标，越接近于1说明分类结果越准确。

矩阵科学·2022-10-25 21:34

机器学习中理解过拟合，训练集、验证集、测试集，模型评估、模型选择，Hold-out Method（留出法）K-fold Cross-Validation(k折交叉验证法）

精度(accuracy)：精度=1-错误率。即如果我们在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率为E=a/m;相应的，1-a/m

謙卑·2022-10-25 14:08

神经网络训练与预测时结果不一致的一种原因

经断点调试，发现是earlystop代码段的问题iftest_accuracy>self.max_test_accandtrain_accuracy>self.max_train_acc-0.04:self.max_test_acc

JasmineFeng·2022-10-25 14:35

深度学习验证指标计算Torchmetrics包

TorchMetrics提供了许多现成的指标实现，如Accuracy,Dice,F1Score,Recall,MAE等等，几乎最常见的指标都可以在里面找到。

Joker 007·2022-10-24 20:30

卷积神经网络预测数据值,一维卷积神经网络 keras

acc：Accuracy正确率。

普通网友·2022-10-24 15:43

python如何训练图片_python 画图像训练结果的loss图

#coding:utf-8importmatplotlib.pyplotaspltdata_dir="D:\\result.txt"Train_Loss_list=[]Train_Accuracy_list

weixin_39710041·2022-10-24 10:07

keras实现深度神经网络,keras实现卷积神经网络

acc：Accuracy正确率。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、如何用keras实现多变量输入神经网络？要点如下：1、神经网络基本结构，应该是输入层-若干个隐含层-输出层参考：一个技术宅的学习笔记。

aifans_bert·2022-10-23 16:06

深度学习评估指标之目标检测——（yolov5 可视化训练结果以及result.txt解析）

一、Accuracy这个指标主要是用来指示预测正确的样本数占

qq_41627642·2022-10-15 09:45

深度学习神经网络各网络简介及资料汇总（matlab :deep network designer ）

matlab2022adeepNetworkDesigner中提供各种预训练的网络模型介绍SqueezeNet（2016）SqueezeNet是Han等提出的一种轻量且高效的CNN模型，它参数比AlexNet少50x，但模型性能（accuracy

foddcusL·2022-10-14 07:19

深度学习 Day13——利用卷神经网络实现猴痘病的识别

1、导入依赖项并设置GPU2、导入数据集3、查看数据集四、数据预处理1、加载数据2、检查数据并可视化数据3、配置数据集五、构建CNN网络六、编译模型七、训练模型八、模型评估1、绘制Loss（损失）图和Accuracy

-北天-·2022-10-13 07:07

机器学习之西瓜书+南瓜书：第二章

2.1经验误差与过拟合错误率（errorrate）：分类错误的样本数占样本总数的比例，即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m精度（accuracy）：1-a/m误差（error）：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差

wonderball·2022-10-12 21:05

Python+pytorch实现天气识别

目录一、前期工作1.设置GPU或者cpu2.导入数据二、数据预处理三、搭建网络四、训练模型1.设置学习率2.模型训练五、模型评估1.Loss和Accuracy图2.对结果进行预测3.总结一、前期工作环境

·2022-10-10 10:35

Matlab实现Kmeans聚类，并利用匈牙利算法Kuhn-Munkres实现对聚类标签和真实标签的映射，对结果进行聚类精度Accuracy评价和标准互信息Nmi评价

Matlab实现Kmeans聚类，并利用匈牙利算法Kuhn-Munkres实现对聚类标签和真实标签的映射，对结果进行聚类精度Accuracy评价和标准互信息Nmi评价思路输入数据为经典MNIST数据集利用

进击的小王子·2022-10-07 07:29

python 计算召回率的程序_python实现计算精度、召回率和F1值

python实现计算精度、召回率和F1值摘要：在深度学习的分类任务中，对模型的评估或测试时需要计算其在验证集或测试集上的预测精度(prediction/accuracy)、召回率(recall)和F1值

weixin_39655085·2022-10-01 12:38

pytorch实现mnist手写彩色数字识别

目录前言一前期工作1.设置GPU或者cpu2.导入数据二数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据三搭建网络四训练模型1.设置学习率2.模型训练五模型评估1.Loss和Accuracy图2.总结前言环境

·2022-09-30 18:55

【365天深度学习训练营】第四周猴痘病识别

程序定制文章目录我的环境：一、前期工作1.设置GPU2.导入数据3.查看数据4.可视化图片二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、构建网络四、编译五、训练模型六、模型评估1.Loss与Accuracy

lele_ne·2022-09-24 11:06

鸢尾花分类——后续（读取csv文件，并对数据进行处理数据）

这篇文章是在前篇文章的基础上进行的更改的，补充了简单的数据处理部分文章目录题目要求一、数据读入和处理部分二、搭建网络和训练1.网络代码2.训练部分三、画出roc、loss、accuracy曲线总结题目要求

题序等你回·2022-09-24 07:15

MySQL (十三) : MySQL约束(详细、全)

download.csdn.net/download/m0_37989980/85185726第13章_约束1.约束(constraint)概述1.1为什么需要约束数据完整性（DataIntegrity）是指数据的精确性（Accuracy

white camel·2022-09-23 14:40

【毕业设计】基于深度学习的口罩佩戴检测系统 - python opencv 卷积神经网络

文章目录0简介1课题背景2口罩佩戴算法实现2.1YOLO模型概览2.2YOLOv32.3YOLO口罩佩戴检测实现数据集2.4实现代码2.5检测效果3口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy

Mr_DC_IT·2022-09-22 20:31

使用阈值调优改进分类模型性能

用于分类的常用指标一般情况下我们都会使用准确率accuracy来评价分类的性能，但是有很多情况下accuracy不足以报告分类模型的性能，所以就出现了很多其他的指标：精确度Precision、召回率Recall

·2022-09-16 12:04

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