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李燕
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2016年1月25日
Handling skewed data---Error metrics for skewed(偏斜的) classes(precision&recall)
摘要: skewed classesskewed classes: 一种类里面的数量远远高于(或低于)另一个类,即两个极端的情况。预测cancer的分类模型,如果在test set上只有1%的分类误差的话,乍一看是一个很好的结果,实际上如果我们将所有的y都预测为0的话(即都不为cancer),分类误差为0....
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posted @ 2016-01-25 21:45 李燕
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Machine learning system design---Error analysis
摘要: Error analysis--让我们系统的去判断我们接下来要做什么,而不是随机的,凭直觉地选择一个去做我们在设计机器学习应用时,刚开始使用简单(简单的features)的算法来很快的完成它,它可能并不完美,不能很好的解决我们的问题。然后在交叉验证集上来检验这个算法。然后通过画出学习曲线(判断是hi...
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posted @ 2016-01-25 17:43 李燕
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