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Linux
Accuracy
机器学习算法比较
假如你在乎精度（
accuracy
）的话，最好的方法就是通过交叉验证（cr
Bryan__
·
2016-07-25 18:37
机器学习
机器学习算法比较
假如你在乎精度（
accuracy
）的话，最好的方法就是通过交叉验证（cr
Bryan__
·
2016-07-25 18:00
机器学习算法比较
caffe的python接口学习（5）：生成deploy文件
deploy文件没有第一层数据输入层，也没有最后的
Accuracy
层，但最后多了一个Softmax概率层。这里我们采用代码的方式来自动生成该文件，以mnist为例。
denny402
·
2016-07-19 18:00
论文笔记 | Wide Residual Networks
AuthorsSergeyZagoruykoNikosKomodakisSergeyZagoruykoAbstract网络不断向更深发展，但是有时候为了得到少量的
accuracy
的增加，却需要将网络层数翻倍
bea_tree
·
2016-07-10 02:49
准确率（
accuracy
），精确率（Precision），召回率（Recall）和综合评价指标（F1-Measure ）
自然语言处理(ML),机器学习(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
wolfcc
·
2016-07-08 17:40
机器学习
各种分类指标
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
）
dulingtingzi
·
2016-06-20 15:44
caffe绘制训练过程的loss和
accuracy
曲线
转自：http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847作者：csuwujiyang在caffe的训练过程中，大家难免想图形化自己的训练数据，以便更好的展示结果。如果自己写代码记录训练过程的数据，那就太麻烦了，caffe中其实已经自带了这样的小工具caffe-master/tools/extra/parse_log.shcaffe-ma
man_world
·
2016-05-31 12:15
Caffe
关于机器学习中Precision和Recall的概念的理解
-
Accuracy
=准确率预测对的除以总样本数-Precision=预测正率-Recall=查对率预测对占实际是对的理解资料以上内容都为转载.帮助理解的例子拿导弹的例子：雷达收到100个导弹信号，
JackYu庾
·
2016-05-19 15:18
机器学习
2016.3.25 正则化
尽管在训练数据集上看上去loss和
accuracy
都很好，但是在最后的测试集上，这些东西就坑啊坑啊坑。因为学傻了都。我们观察测试集合的loss会发现和
accuracy
不同步，即使
Zhaohui1995_Yang
·
2016-05-08 17:00
2016.3.29 实际运用卷积神经网络
Accuracy
：99.67%看，上手也不是那么难
Zhaohui1995_Yang
·
2016-05-08 17:00
信息检索的评价指标(Precision, Recall, F-score, MAP、ROC、AUC）
F-score 信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(RecallRate)和准确率(PrecisionRate------注意统计学习方法中precesion称为精确率，而准确率为
accuracy
lzxyzq
·
2016-05-04 11:00
跨语言情感分析（中/英）
R)
[email protected]
），Anacanda2.4（64-bit），python2.7基本方法：（1）中文SVM分类；（2）英文SVM分类；（3）英文SVM自学习评价标准：准确率(
Accuracy
LRita
·
2016-05-02 20:45
机器学习
语义计算
高尔夫距离精度数据拟合——梯度下降法详解
Dataset本文的数据集pga.csv包含了职业高尔夫球手的发球统计信息，包含两个属性：
accuracy
和distance。
zm714981790
·
2016-04-26 16:00
SVM
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，
Accuracy
）和学
qq_16836151
·
2016-04-25 16:00
caffe
accuracy
学习
首先我们先看一下
accuracy
（在caffe.proto里面）的类定义messageAccuracyParameter{ //Whencomputingaccuracy,countascorrectbycomparingthetruelabelto
u012235274
·
2016-04-22 15:00
layer
caffe
分类器的评价指标
（在这里，主要是介绍一下两类的分类器的评价指标）下面我们可以看一下两类结果的分析：1、
accuracy
（正确率）它表示的预测结果正确比例。包括正例和负例。
ljy2013
·
2016-04-21 14:00
caffe绘制训练过程的loss和
accuracy
曲线
在caffe的训练过程中，大家难免想图形化自己的训练数据，以便更好的展示结果。如果自己写代码记录训练过程的数据，那就太麻烦了，caffe中其实已经自带了这样的小工具caffe-master/tools/extra/parse_log.shcaffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和caffe-master/tools/extra/plot_trainin
csuwujiyang
·
2016-04-14 20:08
caffe实践
caffe绘制训练过程的loss和
accuracy
曲线
在caffe的训练过程中，大家难免想图形化自己的训练数据，以便更好的展示结果。如果自己写代码记录训练过程的数据，那就太麻烦了，caffe中其实已经自带了这样的小工具caffe-master/tools/extra/parse_log.sh caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和caffe-master/tools/extra/plot_traini
u013078356
·
2016-04-14 20:00
图形
分类算法评价标准
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
）
hermito
·
2016-04-06 17:07
机器学习
召回率 Recall、精确度Precision、准确率
Accuracy
、虚警、漏警等分类判定指标
根据自己的知识总结的，定义应该肯定对了，在某些表述方面可能有错误的地方。假设原始样本中有两类，其中： 1：总共有P个类别为1的样本，假设类别1为正例。 2：总共有N个类别为0的样本，假设类别0为负例。 经过分类后：3：有TP个类别为1的样本被系统正确判定为类别1，FN个类别为1的样本被系统误判定为类别0，显然有P=TP+FN； 4：有FP个类别为0的样本被系统误判断定为类别1，TN个类别为0的样本
u014365862
·
2016-04-05 10:00
精确度
召回率
准确率
caffe adaboost
caffe voting voting ensemble_
accuracy
_layer.cpp代码如下，因为这里有根据概率求准确率的部分，所以弱分类器模型的可以不用配置
Accuracy
层，Softmax
u014114990
·
2016-03-29 13:00
caffe
Accuracy
.cpp
比较简单，需要注意的一点是，在训练自己的数据的时候，label应该从0开始#include #include #include #include"caffe/loss_layers.hpp" #include"caffe/util/math_functions.hpp" namespacecaffe{ template voidAccuracyLayer::LayerSetUp( const
iamzhangzhuping
·
2016-03-28 20:00
支持向量机理解
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，
Accuracy
）和学
a6225301
·
2016-03-21 22:00
机器学习模型评价指标
如何评价分类模型的指标3如何评价线性模型的指标4如何评价聚类模型的指标交叉验证：1.holdout2.K-Fold3.留12.分类模型的评价指标最重要的：混淆矩阵confusion_matrix其余的一些指标：准确度
accuracy
tianbwin2995
·
2016-03-17 16:00
SVM-支持向量机算法概述
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，
Accuracy
）和学
littleqqqqq
·
2016-03-09 17:00
通用算法（ML,DL）分类判定指标：召回率 Recall、精确度Precision、准确率
Accuracy
等
1.当用算法实现某一问题后，如何证明算法有效性？如何证明你的算法比别的算法更优。特别是针对二分类问题，下面介绍一下分类标准。2标准表示分类正确：TruePositive：本来是正样例，分类成正样例。TrueNegative：本来是负样例，分类成负样例。表示分类错误：FalsePositive：本来是负样例，分类成正样例，通常叫误报。FalseNegative：本来是正样例，分类成负样例，通常叫漏报
yywan1314520
·
2016-03-06 14:00
算法
dl
ml
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
ZH奶酪
·
2016-03-04 09:00
SqueezeNet: AlexNet-level
accuracy
with 50x fewer parameters and
前言摘要介绍及动机Sec2SqueezeNetSec3RelatedWorkSec4EvaluationSec5ConclusionsandFutureWork前言文章链接，http://arxiv.org/abs/1602.07360代码链接，https://github.com/DeepScale/SqueezeNet目前文章还是第一版，所以内容上不是很多。摘要先提了在相同精确度下，体积更小的
LeeJiajun
·
2016-03-03 09:31
图像识别
深度学习
随笔
SVM入门（十）将SVM用于多类分类
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，
Accuracy
）
BBZZ2
·
2016-02-29 17:00
笔记：SqueezeNet: AlexNet-level
accuracy
with 50x fewer parameters and
前言：最近看到个FPGA与DeepLearning相结合的文章，正好看到arxiv上放了这篇文章出来，听说这个SqueezNet有利于将CNN在FPGA上实现，于是简单看了一下。不过作者也没有给出实现结果，但既然是UCBerkeley和Stanford发的，说明大牛们都很关注这个事，搞不好哪天FPGA+DL真的就流行用起来了。文章链接：http://arxiv.org/abs/1602.07360
ngmanhei
·
2016-02-28 22:32
论文笔记
机器学习算法选择
当然，如果你真的在乎精度（
accuracy
），最好的方法就是通过交叉验证（cross-validation）对各个算法一个个地进行测试，进行比较，然后调整参数确保每个算法达到最优解，最后选择最好的一个。
u011001084
·
2016-02-27 11:00
算法
大数据
机器学习
人工智能
神经网络
机器学习算法选择
当然，如果你真的在乎精度（
accuracy
），最好的方法就是通过交叉验证（cross-validation）对各个算法一个个地进行测试，进行比较，然后
拾毅者
·
2016-02-26 20:04
Machine
Learning
机器学习笔记
机器学习算法选择
当然，如果你真的在乎精度（
accuracy
），最好的方法就是通过交叉验证（cross-validation）对各个算法一个个地进行测试，进行比较，然后
拾毅者
·
2016-02-26 20:04
Machine
Learning
机器学习笔记
机器学习算法选择
当然，如果你真的在乎精度（
accuracy
），最好的方法就是通过交叉验证（cross-validation）对各个算法一个个地进行测试，进行比较，然后
Dream_angel_Z
·
2016-02-26 20:00
算法
测试
机器学习
Class
回顾
机器学习算法选择
当然，如果你真的在乎精度（
accuracy
），最好的方法就是通过交叉验证（cross-validation）对各个算法一个个地进行测试，进行比较，然后
Dream_angel_Z
·
2016-02-26 20:00
算法
测试
机器学习
Class
回顾
图像检索与分类的指标
一：Precision,Recall,F-score统计学习方法中precesion称为精确率，而准确率为
accuracy
是分类正确的样本除以总样本的个数。
Allyli0022
·
2016-02-17 22:00
Caffe学习系列(19): 绘制loss和
accuracy
曲线
转载自：Caffe学习系列(19):绘制loss和
accuracy
曲线-denny402-博客园http://www.cnblogs.com/denny402/p/5110204.html如同前几篇的可视化
qq_26898461
·
2016-01-19 10:00
机器学习中的 precision、recall、
accuracy
、F1 Score
1.四个概念定义：TP、FP、TN、FN先看四个概念定义：-TP，TruePositive-FP，FalsePositive-TN，TrueNegative-FN，FalseNegative如何理解记忆这四个概念定义呢？举个简单的二元分类问题例子：假设，我们要对某一封邮件做出一个判定，判定这封邮件是垃圾邮件、还是这封邮件不是垃圾邮件？如果判定是垃圾邮件，那就是做出（Positive）的判定；如果判
simplelovecs
·
2016-01-14 22:46
机器学习
个人随笔
也谈谈机器学习中的Evaluation Metrics
本文首先介绍
Accuracy
单独作为评价指标可能有什么不足，再介绍从Precision-Recall到F-measure的推进，接着给出解决AccuracyParadox的MCC(MatthewsCorrelationCo
Carl-Xie
·
2016-01-07 22:57
机器学习
也谈谈机器学习中的Evaluation Metrics
本文首先介绍
Accuracy
单独作为评价指标可能有什么不足，再介绍从Precision-Recall到F-measure的推进，接着给出解决AccuracyParadox的MCC(MatthewsCorrelationCo
aws3217150
·
2016-01-07 22:00
机器学习
Caffe傻瓜系列(4):其它常用层及参数
本文讲解一些其它的常用层，包括：softmax_loss层，InnerProduct层，
accuracy
层，reshape层和dropout层及其它们的参数配置。
langb2014
·
2016-01-04 18:00
Caffe学习系列(5)：其它常用层及参数
本文讲解一些其它的常用层，包括：softmax_loss层，InnerProduct层，
accuracy
层，reshape层和dropout层及其它们的参数配置。
qq_26898461
·
2016-01-01 17:00
Mental Ray渲染--在摄像机动画中如何避免finalgather闪烁？
加大
accuracy
的光线数量或者半径通常可以解决这个问题，这是由于
gggg_ggg
·
2015-12-30 19:00
OpenGL
图形渲染
摄像机动画
系统学习机器学习之算法评估
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
）
Eason.wxd
·
2015-12-29 11:02
机器学习
系统学习机器学习之算法评估
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
）
App_12062011
·
2015-12-29 11:00
Html5获取经纬度 Asp.net 根据经纬度计算距离（可用于上下班打卡）
vardoc=document, latitude=doc.getElementById('latitude'), longitude=doc.getElementById('longitude'),
accuracy
残留中的回忆
·
2015-12-29 10:00
mahout in Action2.2-给用户推荐图书（1）-直观分析和代码
covers What recommenders are, within Mahout A first look at a recommender in action Evaluating the
accuracy
MrCharles
·
2015-12-19 09:00
神经网络-overfitting（一）
（一）、现象在监督学习中overfit的表现为，随着训练的进行，训练集上面的表现（比如lossfunction或者
accuracy
）一直变好，但是在测试集上面的表现却是先变好然后会出现拐点，表现变差。
xmucas
·
2015-12-13 21:36
神经网络
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线简介
现在称霸ML界的标准：分类精度（
accuracy
）想必大家都不陌生，但是对于一些实际情况，单
qrlhl
·
2015-12-07 19:00
机器学习
利用caffe中自带的工具来可视化loss 和
accuracy
以前只是一股脑的训练，却很少注意到这些，今天仔细研究了下，发现caffe自带技能包．方法如下：１训练，和以前略有不同的是，./XX.sh|&teexx.log，保证在caffe-master目录下生成日志文件，或者去根目录下的temp中寻找也可以．２在caffe-master下运行./tools/extra/parse_log.shfexpress.log，在当前路径下生成fexpress.log
沧海1梦
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2015-12-01 20:58
caffe
安装教程
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