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2018年3月12日
机器学习:模型评估与选择:性能度量——ROC与AUC
摘要: ROC AUC
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posted @ 2018-03-12 13:40 ForTech
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2018年3月11日
机器学习:模型评估与选择:性能度量——查准率、查全率与F1
摘要: 【引入原因】 错误率和精度虽常用,但并不能满足所有任务需求。 什么任务需求呢?以西瓜问题为例,假定瓜农拉来一车西瓜,我们用训练好的模型对这些西瓜进行判别,显然,错误率衡量了有多少比例的瓜被判别错误, 但是,若我们关心的是“挑出的西瓜中有多少比例是好瓜”,或者“所有好瓜中有多少比例被挑了出来”, 那么
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posted @ 2018-03-11 23:53 ForTech
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机器学习:模型评估与选择:评估方法——交叉验证法(筹)
摘要: 交叉验证法
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posted @ 2018-03-11 23:43 ForTech
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机器学习:模型评估与选择:评估方法——自助法
摘要: 自助法
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posted @ 2018-03-11 23:43 ForTech
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机器学习:模型评估与选择:评估方法——留出法
摘要: 留出法
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posted @ 2018-03-11 23:42 ForTech
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机器学习:绪论
摘要: 1.1引言 喧闹的教室突然变得鸦雀无声,没有抬头的你第一反应就是老板进了教室,赶紧就收起了手里的手机。 结果抬头一看,老板果真进来了;或者有时候抬头一看,什么也没有,大家哈哈一笑。 为什么?为什么你没抬头看就想到会是老板进来了? 因为你以前有过相同或者相似的经历,也就是“经验”。 所以你再一次经历的
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posted @ 2018-03-11 22:51 ForTech
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机器学习:模型评估与选择
摘要: 2.1经验误差与过拟合 定义:误差(error):学习器的实际预测输出与样本的真是输出之间的差异 定义:学习器在训练集上的误差称为“训练误差”(training error)或“经验误差”(empirical error); 在新样本上的误差称为“泛化误差”(generalization error
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posted @ 2018-03-11 22:49 ForTech
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2018年3月10日
Python:Tensorflow
摘要: Tensorflow,深度学习框架,由谷歌开源 tensor翻译为张量,flow翻译为流,顾名思义,Tensorflow的逻辑就是让张量流动 tensor是Tensorflow管理数据的形式,Tensorflow并不保存数据,而是保存得到这个数的计算过程 导入(行业习惯) 定义常量 定义变量 初始化
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posted @ 2018-03-10 23:24 ForTech
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计算机技术:编程语言:Python
摘要: 【基础语法】 Python:基础语法:绪论与注释 Python:基础语法:数据类型 & 变量 & 常量 Python:基础语法:运算及其优先级 Python:基础语法:IO Python:基础语法:控制流与注意事项 Python:基础语法:内置数据结构 Python:基础语法:函数 Python:基
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posted @ 2018-03-10 16:10 ForTech
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2018年2月28日
Week1
摘要: Welcome Welcome to Machine Learning!(video) What is machine learning?You probably use it dozens of times a day without even knowing it.1.Each time you
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posted @ 2018-02-28 01:03 ForTech
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