Negative

这瓜保熟吗——二分类结果的混淆矩阵与查准率、查全率

A：如果预测结果与真实情况一致，则称T(True)，否则为F(False)B：如果预测结果为正例（好瓜），则表示为P(Positive)，否则表示为N(Negative)这样就有了混淆矩阵了：二分类结果的混淆矩阵
wusimpl·2022-12-04 12:38

机器学习算法衡量指标——准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）

每个的第二个字母：N/P，代表预测的结果，是Negative，还是Positive。因为对于分类问题，机器学习模型只会输出正类和负类两种预测结果。具体来说：结果描述TPTruePositiv
爱吃酸菜鱼的汉堡·2022-12-04 12:30

Gavin老师Transformer直播课感悟 - 使用BERT对IMDB影视数据进行分析

1.数据收集从下列地址下载影视评论测试数据：数据包含了对电影的评论信息(review列）和情感分类标签(sentiment列)，标签分为positive和negative两类：2.测试结果为了节省模型训练时间
m0_49380401·2022-12-03 11:45

今天的特稿献给评分模型中的lift和KS

文章目录1.lift含义一2.评分模型分区间求Lift1.lift含义一按照网上的含义，Lift衡量的是，与不利用模型相比，模型的预测能力“变好”了多少混淆矩阵中，positive表示“逾期”，negative
Charming&M·2022-12-03 00:11

【工大SCIR笔记】浅谈Transformer模型中的位置表示

[Negative]
zenRRan·2022-11-30 21:09

对比学习和度量学习loss的理解

而度量学习多为二元组或三元组的形式，如常见的Triplet形式（anchor，positive，negative），Har
orangerfun·2022-11-30 18:31

YOLO性能指标

术语全称解释True表示推理正确False表示推理错误，跟groundtruth(位置，类别）比对之后得到的结论positive推理为正例，iou>阈值，类别概率>阈值negative推理为反例，不符合正例条件
友人小A·2022-11-30 04:38

图像分割常用评价指标（mIoU,F1-score）_2022.05.15

其中Negative指的是非物体标签的部分(一般是为除目标之外的背景信息)，Positive一般指是含标签的部分信息。
挺卷的呀·2022-11-29 11:28

gensim使用01----word2vec详细使用

0.025,window=5,min_count=5,max_vocab_size=None,sample=1e-3,seed=1,workers=3,min_alpha=0.0001,sg=0,hs=0,negative
鞍-·2022-11-28 18:12

简单理解 TP、FN、FT 及 TN和准确率、精确率、召回率 的含义

P：positive正的，即真实值是正的；N：negative负的，即真实值是负的；T：true正确的，即预测是正确的；F：false错误的，即预测是错误的。下面通过一个例子来看看。预测某班
傅华涛Fu·2022-11-27 10:43

深度学习常用算子

x:x*negative_slope)Relu6LeakyRelu(x)=max(max(x,0),6)Tantanh(x)=(exp(x)-exp(-x))/(exp(x)+exp(-x))sigmoidsigmoid
Devere·2022-11-27 00:51

【机器学习】【数据分析】KNN算法中，精确度（precision），准确率（accuracy）和召回率（recall）的理解

TP（TruePositive）（真忠臣）实为忠臣，皇上也觉得他是忠臣的数量；FN（FalseNegative）（假奸臣）实际为忠臣，皇上确认为是奸臣的数量（这里False和Negative相当于负负
高若翔·2022-11-26 14:05

机器学习的评价

Positive和Negative分别表示预测的结果是什么。当然这个也不局限于二分类问题，多分类
怪味＆先森·2022-11-24 23:40

目标检测篇-Faster-RCNN论文精读

上面一条用softmax分类anchors得到positive以及negative的概率，下面一条计算
xx忘记思考了·2022-11-24 10:02

LeakyReLU函数解析

LeakyReLU语法CLASStorch.nn.LeakyReLU(negative_slope:float=0.01,inplace:bool=False)作用Element-wise对于每个x，应用函数如图
Codefmeister·2022-11-23 13:04

机器学习笔记-多分类下的召回率和F值

但是在多分类场景中，我们通常也会采用召回率或者F值来作为评价指标.1.分类评估指标（1）二分类评估指标假定现在有一个二分类的任务，其中0表示positive，1表示negative。
柒夏码农之路·2022-11-23 06:28

#Paper Reading# Seq2Slate: Re-ranking and Slate Optimization with RNNs

论文题目:Seq2Slate:Re-rankingandSlateOptimizationwithRNNs论文地址:https://negative-dependence-in-ml-workshop.lids.mit.edu
John159151·2022-11-23 03:29

#Reading Paper# 【图对比学习 难样本挖掘】ICML‘22 ProGCL: Rethinking Hard Negative Mining in Graph Contrastive L

#论文题目：【图对比学习难样本挖掘】ProGCL:RethinkingHardNegativeMininginGraphContrastiveLearning（ProGCL:重新思考图对比学习中的难样本挖掘）#论文地址：https://proceedings.mlr.press/v162/xia22b/xia22b.pdf#论文源码开源地址：https://github.com/junxia97/
堇禤·2022-11-23 03:59

True/False Positive & True/False Negative (真/假阳性, 真/假阴性)

真阳性(TruePositive)-本身是对的，你当成对的了假阳性(FalsePositive)-本身是错的，你当成对的了真阴性(TrueNegative)-本身是错的，你当成错的了假阴性(FalseNegative)-本身是对的，你当成错的了---------------------------------------------------http://www.cnblogs.com/gnuh
ztguang·2022-11-23 02:26

关于分类模型评估指标的理解

召回率评估真实正例的查全率，二分类问题比较好理解，面对多分类问题拆分成多个二分类问题，分别计算各个类别的每个类别的精确率和召回率，最终求均值既能作为所有样本的评估指标一、基本概念这里引入混淆矩阵并介绍Posion和Negative
fate252·2022-11-23 01:21

机器学习之评价指标（accuracy,precision,recall等）

1.模型评价指标|真实类别||1|0|预测类别|positive|-TP-|FP||negative|FN|FN|准确度（accuracy）:全部预测正确（包括正样本和负样本）的样本占所有样本的比例。
Danah.F·2022-11-23 00:57

C++ onnxruntime 报错Ort::Exception: tried creating tensor with negative value in shape

C++onnxruntime报错Ort::Exception:triedcreatingtensorwithnegativevalueinshape1.环境与配置MacOSC++环境onnxruntime1.10.0（brew安装）2.报错情形使用pytorch导出的.onnx模型文件，其动态轴设定如下：input=torch.randn(1,3,736,736)dynamic_axes={'im
白刃的阿白·2022-11-22 16:38

Hyperspectral Image Super-Resolution via Non-Negative Structured Sparse Representation论文阅读笔记(PART)

HyperspectralImageSuper-ResolutionviaNon-NegativeStructuredSparseRepresentation论文阅读笔记II.PROBLEMFORMULATION本文目标：从一幅LR高光谱图像和一副同样场景的HRRGB图像中恢复一副HR高光谱图像。其中，和分别表示Z和X的像素总数，L是Z的光谱数(L>>3)。X和Y都可以表达成希望恢复的HR高光谱图
南方有乔木·2022-11-22 06:36

Distributed Blind Hyperspectral Unmixing via Joint Sparsity and Low-Rank Constrained Non-Negative Ma

C.G.Tsinos,A.A.RontogiannisandK.Berberidis,"DistributedBlindHyperspectralUnmixingviaJointSparsityandLow-RankConstrainedNon-NegativeMatrixFactorization,"inIEEETransactionsonComputationalImaging,vol.3,n
m0_51414342·2022-11-22 06:04

Comprehensive Analysis of Negative Sampling in Knowledge Graph Representation Learning

ComprehensiveAnalysisofNegativeSamplinginKnowledgeGraphRepresentationLearningNS损失在KGE中发挥重要作用，如果不适当选择marginterm和在NS损失中负样本的数量等超参数，KGE的性能会下降。当前，经验超参数调整是以计算时间为代价解决这个问题。为了解决上述问题，作者从理论上分析了NS损失来帮助参数调整和更好的理解N
嗨I，你Y·2022-11-21 18:12

Android MaterialAlertDialogBuilder修改按钮属性

buttonBarPositiveButtonStyle对应着确认按钮buttonBarNegativeButtonStyle对应着取消按钮@style/Alert.Button.Positive@style/Alert.Button.Negative
·2022-11-21 14:50

分类模型评价指标-ROC AUC

重点：分清楚那个是positive（yes）negative（no）例如还贷预测模型。垃圾邮件识别中，我们希望识别出所有信用坏的用户以及重要邮件（Negative)，所以希望选精确率高的模型。
挂电的小瓜虫·2022-11-21 02:22

Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation (2020)

文章目录1.EfficientHeterogeneousCollaborativeFilteringwithoutNegativeSamplingforRecommendation(2020)(0)个人小结(1)背景&问题描述(2)研究方法(3)结论与展望1.EfficientHeterogeneousCollaborativeFilteringwithoutNegativeSamplingfor
healer-c·2022-11-19 19:18

论文《Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation》阅读

论文《EfficientHeterogeneousCollaborativeFilteringwithoutNegativeSamplingforRecommendation》阅读论文概况方法论总结今天简要介绍论文《EfficientHeterogeneousCollaborativeFilteringwithoutNegativeSamplingforRecommendation》，论文对推荐系
行者^_^煜煜·2022-11-19 18:02

模型评价指标：准确率、精确率、召回率、F1值，混淆矩阵

介绍模型四个评价指标之前，先介绍一下混淆矩阵（ConfusionMatrix）：混淆矩阵(ConfusionMatrix)真实值正样本(Position)负样本(Negative)预测值正样本(Position
 LUC ·2022-11-18 18:31

模型评价标准之混淆矩阵

混淆矩阵真实值是positive，模型认为是positive的数量（TruePositive=TP）真实值是positive，模型认为是negative的数量（FalseNegative=FN）：这就是统计学上的第一类错误
请叫我坚持·2022-11-18 18:28

简洁直观解释精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC

P（Positive）：代表正样本N（Negative）：代表负样本T（True）：代表预测正确F（False）：代表预测错误所以它们的交叉组合的情况为：TP：是预测为正类且预测正确；预测为1，实际为1TN
阿松丶·2022-11-17 15:59

跨模态语义关联对齐检索-图像文本匹配（Image-Text Matching）CVPR2022

Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统论文介绍：Negative-AwareAttentionFrameworkforImage-TextMatching
www_xuhss_com·2022-11-16 07:27

Text to image论文精读 NAAF:基于负感知注意力的图像-文本匹配框架 Negative-Aware Attention Framework for Image-Text Matching

NAAF：Negative-AwareAttentionFrameworkforImage-TextMatching是基于负感知注意力的图文匹配，其利用匹配片段的积极影响和不匹配片段的消极影响来共同推断图像
中杯可乐多加冰·2022-11-16 07:36

Keras加载模型进行预测，预测值一直为某一类

困扰了好久，发现网上有人给出了答案，是图像加载的方式有问题：iamge_path=r"D:\tfTest\Negative\01324.jpg"ima=cv2.imre
尘埃里的邂逅·2022-11-09 07:12

分类的性能度量（准确率、精确度、召回率、F1值、Kappa系数）

对于二分类问题，我们的原始数据是被分为两类的（设他们分别是正、反类或0、1类），而在经过分类器分类之后，每一个数据样本都会被分类器认定为某一类（正（positive）或反（negative）），这也就是分类结果
屎山搬运工·2022-11-08 10:17

【leetcode】剑指offer专项突击版详解（C++）

public:intdivide(inta,intb){//很直观的想法是基于减法实现除法if(a==INT_MIN&&b==-1){returnINT_MAX;}intnegative=2;if(a>0){negative
frootguo·2022-10-26 15:23

基于pytorch实现Word2Vec（skip-gram+Negative Sampling）

目录word2vec简介语料处理数据预处理训练模型近似训练法参数设定预测及可视化word2vec简介2013年，Google团队发表了word2vec工具。word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词模型（continuousbagofwords，简称CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negativesampling）和层序softmax（hierarch
乌云tail·2022-10-21 20:03

混淆矩阵学习笔记

延伸：分类型模型评判的常用方法：混淆矩阵ROC曲线AUC面积对于二分类的一级指标：(positive简记为p,negative简记为n）TP：真实值是p，预测是p的数量FN(统计学上的
Wsyoneself·2022-10-14 07:42

ROC/AUC曲线学习及Python实现

ROC/AUC计算过程【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC一、准确率，精准率，召回率1.TP、TN、FP、FN概念P（Positive）：代表1N（Negative
Joker 007·2022-10-14 07:54

文献阅读：SNCSE: Contrastive Learning for Unsupervised Sentence Embedding with Soft Negative Samples

ContrastiveLearningforUnsupervisedSentenceEmbeddingwithSoftNegativeSamples1.内容简介2.方法实现1.embedding的获取2.softnegative样品的生成3.loss函数的定义3.实验&结果1.基础实验结果2.soft-negative
Espresso Macchiato·2022-09-26 09:45

机器学习算法结果评估指标

TN：预测Negative，真值NegativeFP：预测Positive，真值NegativeFN：预测Negative，真值PositiveTP：预测Pos
吹个七彩泡泡吧·2022-09-19 22:27

解决gensim导入模型报错UnpicklingError: invalid load key, ‘3‘.

解决方法修改导入的方式：fromgensim.modelsimportKeyedVectorsmodel=KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300
呆萌的代Ma·2022-09-18 07:31

caffe---之leaky_relu的python接口

n.relu1=L.ReLU(n.conv1,in_place=True,relu_param={'negative_slope':0.333})
zxyhhjs2017·2022-09-14 18:34

tensorflow学习笔记（二十七）：leaky relu

negative_part=tf.nn.relu(-x)x=tf.nn.relu(x)
u012436149·2022-09-14 18:59

Python中的平方根计算

Pythonprovidesdifferentfunctionsandoperatorsinordertocalculatethesquarerootofthegivennumber.Thisnumbercanbepositive,negative
cunjiu9486·2022-09-04 17:17

分类模型评估的实际编码

首先我们看看混淆矩阵：混淆矩阵其基本情况为：表示分类样本存在Positive和Negative两类，TP、FN、FP、TN中第一个字母表示预测是否
小小明-代码实体·2022-09-04 07:26

准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC

我们在设计深度学习网络模型的时候经常要对其进行评估，评估就要用到这些东西，在接介绍这个率，那个率之前，我先来介绍下什么是混淆矩阵，如下表所示：混淆矩阵：P（Positive）：代表1N（Negative
I松风水月·2022-08-26 07:24

【FasterRCNN】边框回归(Bounding Box Regression)详解

目录1Convlayers2RegionProposalNetworks(RPN)2.1多通道图像卷积基础知识介绍2.2anchors2.3softmax判定positive与negative2.4boundingboxregression
mjiansun·2022-08-16 07:48

关于Google词向量模型（googlenews-vectors-negative300.bin）的导入问题

/GoogleNews-vectors-negative300.bin',binary=True)于是我去网上想下载一个Google训练的词向量模型，于是找到了这个链接：htt
jacknie23·2022-08-02 12:00
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