• 博客园logo
  • 会员
  • 众包
  • 新闻
  • 博问
  • 闪存
  • 赞助商
  • HarmonyOS
  • Chat2DB
    • 搜索
      所有博客
    • 搜索
      当前博客
  • 写随笔 我的博客 短消息 简洁模式
    用户头像
    我的博客 我的园子 账号设置 会员中心 简洁模式 ... 退出登录
    注册 登录
思想人生从关注生活开始
博客园    首页    新随笔    联系   管理    订阅  订阅
上一页 1 ··· 32 33 34 35 36 37 38 39 40 ··· 121 下一页
2024年5月21日
混合模型和传统机器学习模型都是基于什么原理呢
摘要: 混合模型和传统机器学习模型都是基于一些共同的机器学习原理,但它们在应用这些原理的方式上有所不同。 传统机器学习模型的原理主要基于以下几个方面: 数据驱动:机器学习的核心是使用大量的数据作为输入,通过对数据的学习和分析,从中发现模式、规律和关联性。 自动化学习:机器学习算法能够自动从数据中学习并提取有 阅读全文
posted @ 2024-05-21 13:36 JackYang 阅读(251) 评论(0) 推荐(0)
基于图嵌入的推荐算法那些?
摘要: 定义 图嵌入的推荐算法是一种基于图嵌入技术的推荐系统算法。图嵌入技术是一种将图结构数据(如社交网络、用户-物品交互图等)中的节点和边转换为低维向量表示的方法。通过图嵌入,可以捕捉图的结构信息和节点之间的相似性,从而用于推荐任务。这些算法在推荐系统、社交网络分析等领域都有广泛的应用。 或者简单地说图嵌 阅读全文
posted @ 2024-05-21 11:50 JackYang 阅读(242) 评论(0) 推荐(0)
关于召回、粗排、精排和重排简单介绍
摘要: 召回(Recall) 起源:召回的概念起源于信息检索领域,用于描述搜索系统从文档集中检索出相关文档的能力。在推荐系统中,召回阶段的目标是从海量的物品或内容中,初步筛选出可能与用户兴趣相关的候选集合。 目的:确保系统能够覆盖到用户可能感兴趣的物品或内容,避免遗漏。 作用:召回是推荐系统的第一步,它为后 阅读全文
posted @ 2024-05-21 11:39 JackYang 阅读(2568) 评论(0) 推荐(0)
推荐系统中召回的定义及起源是什么?
摘要: 召回词起源 召回是指生产者按照规定程序和要求,对存在缺陷的消费品,通过补充或者修正警示标识、修理、更换、退货等补救措施,消除缺陷或者降低安全风险的活动。这个定义主要适用于消费品领域,尤其是当消费品存在由于设计、制造、警示等原因导致的危及人身、财产安全的不合理危险时。 召回起源于美国。1966年,美国 阅读全文
posted @ 2024-05-21 10:53 JackYang 阅读(2058) 评论(0) 推荐(1)
2024年5月20日
Spring AI概念
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(301) 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(292) 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(198) 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(270) 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(299) 评论(0) 推荐(1)
2024年5月17日
离散型随机变量的概率质量函数推导
摘要: 离散型随机变量的概率质量函数(Probability Mass Function,简称PMF)描述了随机变量取到每个可能值的概率。推导离散型随机变量的概率质量函数通常基于随机变量的定义和实验或观测数据的统计。 以下是推导离散型随机变量概率质量函数的一般步骤: 确定随机变量的所有可能取值:首先,需要明 阅读全文
posted @ 2024-05-17 14:32 JackYang 阅读(215) 评论(0) 推荐(0)
上一页 1 ··· 32 33 34 35 36 37 38 39 40 ··· 121 下一页
博客园  ©  2004-2025
浙公网安备 33010602011771号 浙ICP备2021040463号-3