Accuracy 第24页

计算机视觉（AI）的算法有哪些，具体都有哪些特点？

主要利用1Billion数据+512TPU+100小时以上的训练方式得到5%以内的accuracy提升。代表作有各大厂XXXNet2.印象主义派讲求

喜欢打酱油的老鸟·2020-08-14 13:25

MySQL—DDL操作2(约束、自增列)

自增列学习任务约束约束的特点及分类查看某个表的约束和索引主键约束PK唯一键UK外键FK非空约束Default缺省约束自增列约束：CONSTRAINTS1.约束的特点及分类数据完整性(DataIntegrity)是指数据的精确性(Accuracy

#YF#·2020-08-14 09:15

《机器学习》学习记录(2) - 模型评估与选择

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率，反之称为精度(accuracy)。精度=1-错误率。

猪无戒_·2020-08-14 07:14

tensorflow--代码学习5(CNN)

cnnimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#number1-10datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)defcompute_accuracy

u:boom·2020-08-14 03:34

sklearn模型评估

常用的分类评估指标包括：accuracy_score,f1_score,precision_score,recall_score等等。

润森·2020-08-13 22:21

SKlearn二分类评价指标

1.准确度（Accuracy）fromsklearn.metricsimportaccuracy_score(y_true,y_pred,normalize=True,sample_weight=None

taon1607·2020-08-13 19:47

多分类算法的评估指标

在以往的分类问题求解当中，我们遇到的问题多为二分类问题，我们常用的评估指标有accuracy,precision,recall_score,f1-score,roc_auc_score等。

taon1607·2020-08-13 19:47

caffe常用网络层及参数说明

通用参数设置layer{name:"net1"type:"Data、Scale、Convolution、ReLU、Pooling、Eltwise、InnerProduct、Accuracy、Softmax

CPFelix·2020-08-13 11:55

评估DeepLab-v2的分割结果:pixel accuracy、IoU

上篇文章详细记录了deeplab-v2的训练程:https://blog.csdn.net/v1_vivian/article/details/80411444这篇文章记录一下deeplab-v2的评估方法.deeplab-v2自带了评估代码，在：/new/xxx/DeepLab/deeplab_v2/deeplab-public-ver2/matlab/my_script/主要涉及到三个.m文件

v1_vivian·2020-08-12 14:51

excel 中IRR函数实现 -java

publicstaticdoublenpv(double[]income,doublei){ doublenpv=0d; for(intn=1;n0;i--) { acc=accuracy

ollim·2020-08-12 11:19

准确率，精确率，召回率和F1值

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:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率

bluesliuf·2020-08-12 11:38

机器学习（一）~模型评估与选择之 *经验误差与过拟合

4.过拟合与欠拟合出现原因应对方案1.错误率与准确率目的：得到泛化误差最小方法：由于测试集实现未知，只能通过经验误差来评估泛化误差错误率（errorrate）：分类错误的样本数占样本总数的比例准确率（accuracy

「已注销」·2020-08-11 22:58

模型评估函数的优缺点、选择举例

参考书籍《百面机器学习》1.评估指标的局限性涉及到的评估指标（Accuracy，precision，recall，rmse）（1）准确率的局限性局限性：对于样本类别之间数量差距很大的数据，运用准确率作为评价标准

叽吧叽·2020-08-11 19:21

分类和回归的评价指标

查准率Precision：查全率Recall：F-Score，即precision和recall的调和平均值，更接近其中较小的那一个值：正确率Accuracy：ROC，主要用于画ROC曲线（横坐标为FPR

weixin_41012399·2020-08-11 19:01

分类评价指标和回归评价指标及python实现

目录目录1、概念1.1、前提2、评价指标（性能度量）2.1、分类评价指标2.1.1值指标-Accuracy、Precision、Recall、F值2.1.2相关曲线-P-R曲线、ROC曲线及AUC值2.2

子耶·2020-08-11 17:26

机器学习中分类和回归模型的评价指标

分类算法的效果评估1，准确率accuracy_scorefromsklearn.metricsimportaccuracy_score2，精确率/查准率precision_scorefromsklearn.metricsimportprecision_score

ch206265·2020-08-11 16:50

knn算法案例

train.csvrow_id,x,y,accuracy,time,place_id0,0.7941,9.0809,54,470702,85230656251,5.9567,4.7968,13,186555,17577267132,8.3078,7.0407,74,322648,11375372353,7.3665,2.5165,65,704587,65673932364,4.0961,1.130

ITBOY_ITBOX·2020-08-11 12:35

【转】分类模型评估指标汇总

正确率与错误率正确率：正确分类的样本数/总样本数，accuracy错误率：错误分类的样本数/总样本数，error正确率+错误率=1这两种指标最简单，也最常用缺点不一定能反应模型的泛化

机器学习算法与Python实战·2020-08-11 03:13

Caffe学习-caffe测试模型和统计运行时间

深度学习知识及资源分享，学习交流，共同进步~1.测试模型环境：Ubuntu16.04LTS+caffe+cudn8进入caffe目录：cdcaffe（1）在terminal中运行命令测试已经训练好的caffemodel的accuracy

算法之美DL·2020-08-11 00:45

关于weight_decay的设定

YouXiangLiThon/p/8885742.html刚开始训练一个模型，自己就直接用了，而且感觉训练的数据量也挺大的，因此就没有使用正则化，可能用的少的原因，我也就不用了，后面，训练到一定程度，accuracy

qq_39861441·2020-08-10 19:53

Resnet-18-训练实验-warm up操作

实验数据：cat-dog二分类，训练集：19871验证集：3975实验模型：resnet-18batchsize：128*2（一个K80吃128张图片）存在的问题：对训练集accuracy可达0.99loss

Charles.zhang·2020-08-10 19:41

【深度学习入门】mnist手写数字识别

Stacey_Liu·2020-08-09 22:05

北斗/GPS双模软件接收机原理与实现技术读书笔记——1.1 问题的提出

频率准确度（Accuracy）：晶振

Dream_Up_Forever·2020-08-09 17:44

深度学习模型调优方法详细解析（Deep Learning学习记录）

——通过模型训练跑代码，我们可以分别从训练集和测试集上看到这个模型造成的损失大小（loss），还有它的精确率（accuracy）。

Charzous·2020-08-09 16:54

PROE_CONFIG

accuracy_lower_bound数值（在1.0e-6和1.0e-4之间）输入一个精确值来覆盖缺省下限0.0001。上

weixin_30879833·2020-08-09 14:18

机器学习—分类模型评估—准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure

分类模型评估假设我们手上有60个正样本，40个负样本，我们要找出所有的正样本。利用分类模型显示找出了50个是正样本的，但其中只有40个是真正的正样本。作为评估者的你需要来评估(evaluation)下该模型的工作。由题意得出：TP:将正类预测为正类数40----(50个预测结果中真正是正类的有40个)FN:将正类预测为负类数20----(60个正样本中其实只找出了40个)FP:将负类预测为正类数1

等不到烟火清凉·2020-08-09 02:11

机器学习常见的几种评价指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-measure）、ROC曲线、AUC、准确率（Accuracy）

注：这是我的第一篇博客，因为自己在学习的过程中偶尔会忘记一些基础的知识，因此决定把这些知识都在博客中整理出来，以便自己查阅，也欢迎各位感兴趣的小伙伴们批评指教~~~主要内容：机器学习中常见的几种评价指标，它们各自的含义和计算（注意本文针对二元分类器！）1、混淆矩阵TruePositive（真正，TP）：将正类预测为正类的数目TrueNegative（真负，TN）：将负类预测为负类的数目FalseP

班班爱学习·2020-08-09 01:16

机器学习中的各种评价指标

1分类分类器评价指标主要有：1，Accuracy2，Precision3，Recall4，F1score5，ROC曲线6，AUC7，PR曲线8，Log损失混淆矩阵混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息

dayL_W·2020-08-08 22:10

【102】KeyError: 'accuracy'、KeyError: 'val_acc'、KeyError: 'acc'报错

♣题目部分报错信息之KeyError:'accuracy'报错信息之KeyError:'val_acc'和KeyError:'acc' ♣答案部分首先，之所以会出现KeyError:‘accuracy

小麦粒·2020-08-08 22:12

关于深度学习的评价指标的概念与理解

我们常见的评价指标大概有下面的几种：混淆矩阵（ConfusionMatrix），准确率（Accuracy），精确率（Precision），召回率（Recall），平均精确度（AP），平均精度均值meanAveragePrecision

华青水上·2020-08-08 20:59

深度学习笔记（十一）---分类与回归评价指标

目录1、概念1.1、前提2、评价指标（性能度量）2.1、分类评价指标2.1.1值指标-Accuracy、Precision、Recall、F值2.1.2相关曲线-P-R曲线、ROC曲线及AUC值2.2、

Jayden yang·2020-08-08 20:58

深度学习常用评价指标

评价指标：准确率（Accuracy），混淆矩阵（ConfusionMatrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），meanAveragePrecision(mAP

落叶大乔木·2020-08-08 19:37

模型训练早停与绘制acc&loss图像

主要语句early_stop=tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_accuracy',patience=20)history=model.fit(

不可道是常道 Sean·2020-08-08 11:47

深度学习的评价指标总结

0分类问题评价指标准确率（Accuracy），混淆矩阵（ConfusionMatrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），meanAveragePrecision

专丶注·2020-08-08 11:08

模拟撕衣服的代码

varphysics_accuracy=3,mouse_influence=20,mouse_cut=5,gravity=1200,cloth_height=30,cloth_width=50,start_y

tomorrow_be_good·2020-08-08 02:56

用于参考的———目标检测评价指标（AP：PR曲线下面积，mAP：多个类别的AP的平均值，IoU）

目标检测—评价指标评价指标：准确率（Accuracy），混淆矩阵（ConfusionMatrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），meanAveragePrecision

AIchiNiurou·2020-08-07 21:35

机器学习常用的五种预测结果评价

引言：机器学习和深度学习的广泛应用，人们对回归预测/分类预测的结果评估的重视，为此总结了五种常用的模型结果评估方法，并简要做一些说明，RMSE、MAE、Accuracy、R2、var等五种评估方法，其中精度一般用于分类预测上

fangwancheng·2020-08-07 20:58

机器学习模型评价指标总结

评价指标介绍分类模型准确率Accuracy=N（correct）/N(total)准确率评价没有对不同类别进行区分。

雪杉飞狐·2020-08-07 20:17

分类算法中常用的评价指标

对于分类算法，常用的评价指标有：（1）Precision（2）Recall（3）F-score（4）Accuracy（5）ROC（6）AUCps：不建议翻译成中文，尤其是Precision和Accuracy

weixin_34220963·2020-08-07 20:17

《机器学习实战》：非均衡分类问题（召回率/ROC/AUC/采样方法）

，我们的分类器只有80%的精确率（accuracy）。如果我们预测错误，那么我们将会错杀了一个如此昂贵的动物，更不要说人对马还存在情感上的依恋

cys_runner·2020-08-07 17:27

论文翻译笔记：YOLO v4 ：Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

YOLOv4论文：https://arxiv.org/abs/2004.10934YOLOv4开源代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet参考图片笔记：https://www.cnblogs.com/pprp/p/12771430.htmlYolov4应用了两个数据增强的方法，一个是马赛克法，一个自对抗训练，前者将四张图片进行拼接处理，简单明了；后者通过注入对抗

HimeAnole·2020-08-07 16:04

决策树分类效果评价指标详解

在进行分类时，对于一个样本，可能出现的分类情况有四种：（正/正）：真正类（反/正）：假反类（正/反）：假正类（反/反）：真反类2.评价指标：1.准确率accuracy：被正确分类的样本数/样本总数解读：

请叫我小程壮士·2020-08-07 10:37

Python3入门机器学习（四）(补)- sklearn 中使用knn算法的总结整理

机器学习流程回顾1.将数据集分成训练数据集合测试数据集2.将训练数据集进行归一化3.使用训练数据集的均值和方差将测试数据集归一化4.使用训练数集训练处模型5.使用归一化后的测试数据集测试分类的准确度（accuracy

weixin_34137799·2020-08-06 13:48

深度学习模型调优方法（Deep Learning学习记录）

——通过模型训练跑代码，我们可以分别从训练集和测试集上看到这个模型造成的损失大小（loss），还有它的精确率（accuracy）。

Charzueus·2020-08-05 18:00

【机器学习算法实战3】产品营销模型之建置及预测（CDA赛题）

本次实战以官方公布的评分标准accuracy为目标进行参数调优与建模。又探索了在不同成本收益模型下，选择不同的模型评估指标，最终得

陈同学2020·2020-08-05 12:32

神经网络架构搜索（NAS）论文和代码汇总

BlockwiselySupervisedNeuralArchitectureSearchwithKnowledgeDistillation（该论文在ImageNet数据集进行训练得到了78.4%top-1accuracy

小贝学cs·2020-08-04 11:44

Accuracy(准确率)、Precision(精确率)、Recall(回招率)、F1－measure(综合评价指标)

现在我先假定一个具体场景作为例子：假如某个班级有男生80人,女生20人,共计100人.目标是找出所有女生.现在某人挑选出50个人,其中20人是女生,另外还错误的把30个男生也当作女生挑选出来了.作为评估者的你需要来评估(evaluation)下他的工作将挑选结果用矩阵示意表来表示：定义TP,FN,FP,TN四种分类情况相关(Relevant),正类无关(NonRelevant),负类被检索到(Re

懒懒__·2020-08-04 10:37

sklearn.metrics中的评价方法 precision_score,recall_score,F分数（f1_score，f_beta）和accuracy_score

二分类问题常用的评估指标是精度（precision），召回率（recall）,F1值（F1-score）评估指标的原理：通常以关注的类为正类positive，其他类为负类negative，分类器在测试数据上预测正确或不正确，结合正负类，4种情况出现的可能为：将正类预测为正类（truepositive）——用tp表示将正类预测为负类（falsenegative）——用fn表示将负类预测为正类（fal

youtaidudewamao·2020-08-04 09:26

机器学习—神经网络算法—调sklearn库实现(Accuracy、Precision、Recall、F1-score)

关于神经网络算法的推导及手写底层的实现，在下面的超链接中详细的总结了，现在我们来用sklearn库来快速实现神经网络算法的操作。神经网络算法的推导及手写代码实现1、神经网络算法的调库实现importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#导入sklearn.neural_network库fromsklearn.neural_networkimportMLPCla

等不到烟火清凉·2020-08-04 07:03

tensorflow 2.0 自定义训练

常常会遇到自定义网络结构的情况，自定结构后往往会有多个输入，或者还需要自定义loss或者accuracy函数，那么keras的fit就无法使用了，因此需要自定义训练步骤下面则自定义一次batch的训练步骤

BruceJust·2020-08-04 06:05

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