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机器学习中分类器常见评价指标

技术交流QQ群:1027579432，欢迎你的加入！为了衡量一个机器学习模型的好坏，需要给定一个测试集，用模型对测试集中的每个样本进行预测，并根据预测结果计算评价分数。对于分类问题，常见的评价指标有正确率、召回率、F值等。给定测试集T=(x, y), ..., (x, y),假设标签y {...

2019-05-23

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机器学习中分类器常见评价指标

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2019-05-23

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机器学习中分类器常见评价指标

技术交流QQ群:1027579432，欢迎你的加入！为了衡量一个机器学习模型的好坏，需要给定一个测试集，用模型对测试集中的每个样本进行预测，并根据预测结果计算评价分数。对于分类问题，常见的评价指标有正确率、召回率、F值等。给定测试集T=(x, y), ..., (x, y),假设标签y {...

2019-05-23

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利用矩阵奇异值分解(SVD)进行降维

技术交流QQ群:1027579432，欢迎你的加入！一、SVD的优缺点及应用场合 1.优点：简化数据，去除噪声，提高算法的结果 2.缺点：数据的转换可能难以理解 3.适用场合：数值型数据二、SVD算法的主要用途 SVD是矩阵分解的一种类型，而矩阵分解是将数据矩阵分...

2019-05-20

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利用矩阵奇异值分解(SVD)进行降维

技术交流QQ群:1027579432，欢迎你的加入！一、SVD的优缺点及应用场合 1.优点：简化数据，去除噪声，提高算法的结果 2.缺点：数据的转换可能难以理解 3.适用场合：数值型数据二、SVD算法的主要用途 SVD是矩阵分解的一种类型，而矩阵分解是将数据矩阵分...

2019-05-20

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利用矩阵奇异值分解(SVD)进行降维

技术交流QQ群:1027579432，欢迎你的加入！一、SVD的优缺点及应用场合 1.优点：简化数据，去除噪声，提高算法的结果 2.缺点：数据的转换可能难以理解 3.适用场合：数值型数据二、SVD算法的主要用途 SVD是矩阵分解的一...

2019-05-20

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利用PCA进行数据降维

技术交流QQ群:1027579432，欢迎你的加入！一、进行数据降维的原因 1.使得数据更加容易使用 2.降低很多算法的计算开销 3.去除数据中的噪声(例如使用自编码器AE可以给图片进行降噪处理) 4.便于可视化二、常见的降维技术 ...

2019-05-19

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Apriori算法进行关联分析实战

技术交流QQ群:1027579432，欢迎你的加入！使用Apriori算法进行关联分析(层次聚类) 一、基础知识 1.关联分析定义及存在的问题定义：从大规模的数据集中寻找物品间的隐含关系，被称为关联分析或关联规则学习。关联分...

2019-05-18

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C++中无符号数与有符号数的转换

技术交流QQ群:1027579432，欢迎你的加入！ C++中的无符号数与有符号数的转换 1.无符号数转为有符号数 unsigned short int a = 50000; signed short int b = 0; b = a; cout <...

2019-05-14

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使用Hugo搭建自己的个人博客网站

技术交流QQ群:1027579432，欢迎你的加入！一.使用Hugo(基于Go语言博客框架)搭建个人博客网站我的个人博客网站，欢迎访问 1.Windows 64位系统下安装Hugo a.Hugo框架下载地址,找到hugo_0.55.4_Windows-64bit.z...

2019-05-11

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