Accuracy 第39页

《机器学习（周志华）》——第2章模型评估与选择

1、我们常把分类错误的样本数占样本总数的比例称为错误率（errorrate），而（1-错误率）被称为精度（accuracy）；学习器在训练集上的误差称为训练误差（trainingerror）或经验误差（

Zessay·2018-06-29 15:07

Tony__Stark·2018-06-28 14:07

【机器学习】模型评估方法

charleshm.github.io/2016/03/Model-Performance/https://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/44948511准确率(accuracy

csdn_black·2018-06-25 15:09

深度学习分类任务评价指标

根据深度学习的任务不同，评价标准也不同，分类任务和回归任务的评价指标如下分类：accuracy、误分类率、precision、recall、F1score

ZONG_XP·2018-06-25 10:11

YOLOv3使用笔记——darknet分类、计算accuracy

https://pjreddie.com/darknet/train-cifar/1.数据集准备本文以darknet19训练开关门数据集为例根目录data文件夹下新建一个door文件夹用于存放数据集，标签文件。新建label.txt，分两类开门与关门openclosed新建train、test文件夹分别用于存放训练集和测试集其中图片名格式如下：00001_open.jpg00001_closed.

Gotta-C·2018-06-24 16:01

对数损失函数(Logarithmic Loss Function)的原理和 Python 实现

),是在概率估计上定义的.它常用于(multi-nominal,多项)逻辑斯谛回归和神经网络,以及一些期望极大算法的变体.可用于评估分类器的概率输出.对数损失通过惩罚错误的分类,实现对分类器的准确度(Accuracy

klchang·2018-06-23 18:00

准确率(Accuracy)，精确率/查准率(Precision)，召回率/查全率(Recall)和F1-Measure

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

小孟Tec·2018-06-15 20:59

分类任务算法的性能度量

一.准确率-accuracy这个好理解，就是分类正确的样本数占样本总数的比例，但在二分类且正反例不平衡的情况下，这个基本没有参考价值，举个栗子：在测试集里，有100个sample，99个反例，只有1个正例

aiqi6666·2018-06-15 17:54

理解准确率(accuracy)、精度(precision)、查全率(recall)、F1

Precision又叫查准率，Recall又叫查全率。这两个指标共同衡量才能评价模型输出结果。TP,TN,FP,FN的定义在二分类问题中。Real=1Real=0Predict=1TPPredict=0FNTP:预测为1(Positive)，实际也为1(Truth-预测对了)TN:预测为0(Negative)，实际也为0(Truth-预测对了)FP:预测为1(Positive)，实际为0(Fals

bigcharsen·2018-06-14 11:54

Detectron训练日志可视化

Detectron框架的训练日志如下(一般还含有其它信息，但是出于隐私方面的考虑删去)json_stats:{"accuracy_cls":0.000000,"eta":"29days,16:00:50

lanadeus·2018-06-11 22:38

论文阅读: Speed/accuracy trade-offs

Introduction这是一篇讨论“trade-off”的神文。由于市面上的基于深度网络的检测算法不胜枚举。但是每篇论文在介绍自己提出的算法时，实现水准、具体trick、所用框架、硬件条件等等重要因素均不一致，甚至连所采用的评价标准都有差别。因此，对检测算法做一个性能上的综述，是不切实际的。但是，作者另辟蹊径，在FasterR-CNN、R-FCN和SSD这三个极具特点，又在一定程度上代表着当时s

JNingWei·2018-06-07 13:57

Pytorch使用TensorboardX进行网络可视化

由于在之前的实验中，通过观察发现Loss和Accuracy不稳定，所以想画个Loss曲线出来，通过Google发现可以使用tensorboard进行可视化，所以进行了相关配置。

ShellCollector·2018-06-06 18:09

你的团队为优化设立单一数字评估指标(译)

单一数字评估指标(single-numberevaluationmetric)的一个例子是分类问题的准确率(accuracy)：你在开发集上运行分类器，分类器会返回一个表示分类准确率的单个数字。

低智商游戏·2018-06-06 12:51

object_detection API论文Speed/accuracy trade-offs for...的详细中文翻译

最近又反复读了几篇物体检测方面的论文，算作对即将“裸考”的CET-6的补偿。。。好多内容其实没必要强行翻译，这篇译文只做增强理解用，最最准确的请参看原文：https://arxiv.org/abs/1611.10012注：1）.为了使译文读起来更“流畅”和“正确”：我去掉了部分引用；文章中出现的论文名、人名以及一些术语没有翻译。2）.其实从3.1节开始才是咱们关心的内容【】中的内容是我添加的注释摘

haixwang·2018-06-02 23:36

JS中浮点数精度计算（转）

先贴原文地址http://xieyufei.com/2018/03/07/JS-Decimal-Accuracy.html问题的发现总结了一下，一共有以下两种问题浮点数运算后的精度问题在计算商品价格加减乘除时

dk123sw·2018-05-28 17:56

机器学习性能评估指标

最近一直在改模型，关注的是Accuracy、MSE；但是除此之外，还有不少评价指标。。。

GerHard_Z·2018-05-22 21:50

什么是mAP ? 比较目标检测模型性能的统计量，了解一下？

这个性能由不同的统计量来度量，包括准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recal

csdn_csdn__AI·2018-05-22 13:25

目标检测 — 评价指标

原文链接：http://www.cnblogs.com/eilearn/p/9071440.html评价指标：准确率（Accuracy），混淆矩阵（ConfusionMatrix），精确率（Precision

dbsggal90047018·2018-05-22 12:00

Object detection中的准确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall),IoU,mAP,NMS概念一览

脑子笨，总是搞混这几个概念，然后每次都要重新理解别人写的，还是很绕，这样写下次应该就能很快明白了，哈哈一、准确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall)TP:将正类预测为正类数

Li_haiyu·2018-05-11 15:09

mnist训练显存不足报错：Ran out of memory trying to allocate 957.03MiB. See logs for memory state. W tensorfl

tensorflow-deep-mnist-resource-exhausted-oom-when-allocating-tensor-with-shape训练mnist数据集，测试的时候报错，显存不足解决办法：（1）将print("testaccuracy%g"%accuracy.eval

咿咿呀呀呀·2018-05-07 23:55

随机决策森林中的 “mean decrease accuracy” 和 “mean decrease gini” 都是什么

最近写的系统需要用到随机决策森林，使用了一份网上的随机决策森林的包，这份代码实现的非常棒，速度非常快。但是遇到一个问题，训练好了一个随机决策森林后，我想知道在训练好的模型中，哪些feature是更具有代表性的，所以我统计了每棵树使用feature的频率，但是发现feature的使用频率都差不多。从频率上无法判断那些特征对模型的影响更大。在代码的实现注释中，我发现了这样两种指标：meandecrea

Xuefeng_BUPT·2018-05-05 16:19

ROC、AUC、Recall、Precision、Accuracy、F1、PRC 是什么？

二分类问题为例：图片来自网络Accuracy(准确率)：(TP+TN)/(TP+TN+FN+FP)准确率指标的问题在于如果问题为偏斜类(Skewedclasses)，比如真实值中正反比例为99:1，那预测值无脑预测均为正值

OOC_ZC·2018-05-03 15:44

deeplearning.ai 编程作业问题总结 Neural Networks and Deep Learning

Week2LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindset在做编程作业的时候遇到了一个很奇怪的现象：实现模型的准确率(accuracy)总是很低（~34）。

noirblack·2018-05-01 23:39

Caffe训练AlexNet网络模型问题修正

Caffe训练AlexNet网络模型caffe进行自己的imageNet训练分类：loss一直是87.3365,accuracy一直是0解决方法：http://blog.csdn.net/jkfdqjjy

CVAIDL·2018-04-24 15:05

pytorch 查全率 recall 查准率 precision F1调和平均准确率 accuracy

defeval():net.eval()test_loss=0correct=0total=0classnum=9target_num=torch.zeros((1,classnum))predict_num=torch.zeros((1,classnum))acc_num=torch.zeros((1,classnum))forbatch_idx,(inputs,targets)inenumer

青盏·2018-04-22 15:49

论文阅读: RetinaNet

onestage系twostage系代表性算法YOLOv1、SSD、YOLOv2、YOLOv3R-CNN、SPPNet、FastR-CNN、FasterR-CNN检测精度低高检测速度快慢这种鱼(speed)与熊掌(accuracy

JNingWei·2018-04-22 14:05

机器学习常用术语总结

模型评估常用名词错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”(errorrate)，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：1-a/m称为“精度”(accuracy)，

只有香如故·2018-04-20 08:34

远程连接服务器jupyter notebook、浏览器以及深度学习可视化方法

问题背景本文主要希望解决如下两个问题：1.远程登录jupyternotebook2.远程运行深度学习框架如何可视化loss和accuracy？

marsggbo·2018-04-18 10:00

机器学习中precision和accuracy区别

机器学习中precision和accuracy区别一些术语对于一个二分类问题，我们定义如下指标：TP：TruePositive，即正确预测出的正样本个数FP：FalsePositive，即错误预测出的正样本个数

binlin1209·2018-04-13 16:23

mxnet训练loss输出

最近两天刚开始用mxnet，训练时发现log只有accuracy，没有loss，训练半天到跑验证的时候才发现loss为NAN了。这样不能随时看到loss的变化而及时做出调整，比较浪费时间精力。

非文艺小燕儿_Vivien·2018-04-11 20:02

分类指标准确率precision和正确率accuracy灵敏度sensitive特异度specificity

不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进行算法的选择，如何选择分类，如何评价一个分类算法的好坏，前面关于决策树的介绍，我们主要用的正确率（accuracy）

别说话写代码·2018-04-08 16:25

python机器学习库sklearn——模型评估

luanpeng825485697/article/details/79419353常见场景:预定义值Scoring（得分）Function（函数）Comment（注解）Classification（分类）‘accuracy

数据架构师·2018-04-07 12:02

准确率(accuracy),精确率(Precision)和召回率(Recall),AP,mAP的概念

参考链接：https://blog.csdn.net/appleml/article/details/40476295https://blog.csdn.net/jningwei/article/details/78955536https://blog.csdn.net/asasasaababab/article/details/79994920==========================

mdjxy63·2018-04-04 21:43

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

先验知识我们首先将数据的类别统一分为两类：正类和负类。例如：一个数据集中的数据一共有3类，小学生、中学生、高中生。我们的目标是预测小学生，那么标记为小学生的数据就是正类，标记为其他类型的数据都是负类。数据有两种状态：测试集数据和预测结果数据。对一批测试数据进行预测，结果可以分成四种。TP(TruePositive):原本是正类，预测结果为正类。(正确预测为正类)FP(FalsePositive):

-ROOT-·2018-04-02 16:06

R语言-逻辑回归建模

加载包和数据集library(pROC)library(DMwR)model.dfqs[2,i])z[j,i]=qs[2,i] }})#重新构建数据集model_ad.df0.5,1,0)#模型的精度accuracy80

月上贺兰·2018-03-30 10:00

tensorflow logging

一次训练旷日持久,所以我们需要必要的日志,在若干批次训练后,将当前的loss,验证集上的accuracy等信息记录下来.常用类tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO

yichudu·2018-03-28 13:30

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

yangyangyang20092010/article/details/51637073https://blog.csdn.net/kevinelstri/article/details/609593321、准确率(Accuracy

起点站·2018-03-22 09:07

整合DL4J训练模型与Web工程

Accuracy:0.9919Precision:0.9

dong_lxkm·2018-03-21 00:00

机器学习术语表中英

准确率(accuracy)分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中，准确率的定义如下：在二元分

bxg1065283526·2018-03-20 22:44

7种常见的机器学习算法衡量指标

Accuracy=NumberofCorrectpredictionsT

诗蕊·2018-03-17 00:02

how to choose a machine learning classifier

当然，如果你很关注accuracy，那么最佳方案便是测试一组不同的算法（当然，相应的也要确保对每个算法进行不同参数的尝试），然后通过交叉验证选择其中最好的一个算法。

lotuswhl·2018-03-12 19:58

机器学习中的一些基本概念

TP、FN、FP、TN】假设某场景：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.准确率accuracy

echoKangYL·2018-03-06 09:17

使用caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线

最近使用caffe训练时，不知道loss的变化趋势，于是就想到了能否将自己的训练数据图形化。后来经过查阅资料，发现caffe自带这样的工具：caffe-master/tools/extra/parse_log.shcaffe-master/tools/extra/extract_seconds.pycaffe-master/tools/extra/plot_training_log.py.exam

愿一直·2018-03-05 14:57

oracle学习日志04

■数据完整性数据完整性(DataIntegrity)是指数据的精确性(Accuracy)和可靠性(Reliability)，它是防止数据库中存在不符合语义规定的数据和防止因错误信息的输入输出造成无效操作或错误信息而提出的

专业萌新不给就送·2018-02-28 19:08

ML和DL算法评估(Precision/Recall/F1 score/Specificity/ROC/AUC/AP)总结

机器学习和深度学习算法评估为了包含尽可能多的性能指标，我们这里只讨论二分类(0/1)问题，比较常见的性能指标包括但不仅限于Precision、Recall(又称为Sensitivity)、Accuracy

gm_margin·2018-02-25 19:00

周志华机器学习第二章总结及课后答案

2.1经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本总数的比例称为错误率（errorrate），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;相应的，1-a/m称为”精度”(accuracy),更一般的

物理小乾乾·2018-01-31 00:00

SMOTE过采样算法

设损失函数为0-1loss（这是一种典型的均等代价的损失函数），那么优化目标就等价于错误率最小化（也就是accuracy最大化）。考虑极端情况：1000个训练样本中，正类样本999个，负类样本1个。

ClownXu1130·2018-01-28 22:29

准确率(Accuracy)，精确率(Precision)和召回率(Recall)

首先区分下准确率(Accuracy)和精确率(又叫精度，Precision)的概念，如下是wiki给出的解释，文中的ISO就是国际标准化组织。

hzhj·2018-01-23 13:56

JS获取用户地理位置

option)其中三个参数分别表示：showPosition:必选，执行成功的回调showError:可选，执行错误的回调option:可选，设置数据获取的方式showPosition属性coords.accuracy

永远的小白·2018-01-22 20:35

记录

caffe工具包绘制accuracy曲线http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847使用Python接口在同一张图上绘制多条曲线http

cyndi2011·2018-01-18 16:42

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