步骤1：先定义KLdiv函数： 步骤2：再写一个主函数调用它： ...
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2018-04-01 16:06:20
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在前面几个章节，我们一直使用准确率(accuracy)来评价模型的性能，通常这是一个不错的选择。除此之外，还有不少评价指标哦，比如查准率(precision)、查全率(recall)和F1值(F1-score). 混淆矩阵 在讲解不同的评价指标之前，我们先来学习一个概念：混淆矩阵(confusio... ...
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2018-03-12 13:34:28
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Python机器学习简介 第一章 让计算机从数据中学习 将数据转化为知识 三类机器学习算法 第二章 训练机器学习分类算法 透过人工神经元一窥早期机器学习历史 使用Python实现感知机算法 基于Iris数据集训练感知机模型 自适应线性神经元及收敛问题 Python实现自适应线性神经元 大规模机器学习... ...
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2018-03-12 01:05:23
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数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。 引言： 在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F- ...
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2018-02-10 11:15:07
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阅读目录 1. TPR、FPR&TNR 2. 精确率Precision、召回率Recall和F1值 3. 综合评价指标F-measure 4. ROC曲线和AUC 5. 参考内容 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如 ...
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2018-01-18 11:47:48
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论文地址：Deep Interest Network for Click-Through Rate ... 这篇论文来自阿里妈妈的精准定向检索及基础算法团队。文章提出的Deep Interest Network (DIN)，实现了推荐系统CTR预估模型中，对用户历史行为数据的进一步挖掘。同时，文章中 ...
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2018-01-16 13:57:15
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目录 基本信息 工作原理 算法优缺点 算法实现 基本信息 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 工作原理 从n个数据对象任意选择 k 个对象 ...
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2017-12-29 12:08:04
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在sklearn中包含四种评价尺度，分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score 和 r2_score。 1、均方差（mean-squared-error） 2、平均绝对值误差（mean_absolute_err ...
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2017-07-30 19:00:51
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为了对实验结果进行评价，用到准确率、召回率和F值，下面对此进行详细介绍。 1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率 ...
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2017-07-22 09:56:36
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转自：数据标准化/归一化normalization 这里主要讲连续型特征归一化的常用方法。离散参考[数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）]。 基础知识参考： [均值、方差与协方差矩阵 ] [矩阵论：向量范数和矩阵范数 ] 数据的标准化（normalization）和归一化 数据的 ...
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2017-07-19 23:21:24
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