2024 年 5月 20 日随笔档案 - JackYang

2024年5月20日

摘要： AI 概念本文主要介绍Spring AI使用的核心概念。请仔细阅读它，以便能更加深入地了解 Spring AI 如何实现背后的想法。模型人工智能模型是旨以处理和生成信息的算法基础上模仿人类的认知能力。通过从大型数据集中学习模式和见解，这些模型可以进行预测、文本、图像或其他输出，从而增强跨行业阅读全文

posted @ 2024-05-20 14:32 JackYang 阅读(319) 评论(0) 推荐(0)

Spring AI概述

摘要： Spring AI项目旨在简化包含人工智能功能的应用程序的开发，而不会产生不必要的复杂性。Spring AI项目从著名的 Python 项目（如 LangChain 和 LlamaIndex）中汲取灵感，但 Spring AI 并不是这些项目的直接移植。该项目的成立信念是，下一波生成式人工智能应用阅读全文

posted @ 2024-05-20 14:04 JackYang 阅读(312) 评论(0) 推荐(0)

如何评估准确率、召回率和F1分数

摘要：评估准确率、召回率和F1分数通常涉及以下几个步骤：收集数据：首先，你需要一个带有真实标签（也称为“金标准”或“ground truth”）的数据集。这个数据集应该包含你希望分类器能够正确分类的样本。训练模型：使用你的数据集来训练一个分类模型。这可以是一个机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林阅读全文

posted @ 2024-05-20 11:42 JackYang 阅读(213) 评论(0) 推荐(0)

简单展示何为准确率、召回率、F1分数

摘要：当然，我可以通过一个简单的示例来演示如何计算准确率、召回率和F1分数。首先，我们需要了解这些概念在二分类问题中的应用。在二分类问题中，我们通常有以下四种情况： True Positive (TP): 真实为正，预测为正 False Positive (FP): 真实为负，预测为正（误报） True 阅读全文

posted @ 2024-05-20 11:32 JackYang 阅读(285) 评论(0) 推荐(0)

准确率和召回率的优缺点是什么

摘要：准确率和召回率是评估分类模型性能的两个重要指标，它们各自有其优点和缺点，这些取决于具体的应用场景和需求。准确率的优点：直观易懂：准确率是正确分类的样本占总样本的比例，很容易理解和解释。平衡考量：当正负样本数量相对平衡时，准确率能够较好地反映模型的整体性能。准确率的缺点：偏向多数类：当正负样阅读全文

posted @ 2024-05-20 11:26 JackYang 阅读(310) 评论(0) 推荐(1)