信息检索（IR）的评价指标介绍 - 准确率、召回率、F1、mAP、ROC、AUC 分类：
1.自然语言处理/机器学习 2011-07-06 22:15 9817人阅读 评论(7) 收藏
举报performance算法fp工具2010c在信息检索、分类体系中，有一系列的指标，搞清楚这些指标对于评...
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2014-05-15 17:01:10
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#线性模型中有关函数#基本函数 a<-lm(模型公式，数据源)
#anova(a)计算方差分析表#coef(a)提取模型系数#devinace(a)计算残差平方和#formula(a)提取模型公式#plot(a)绘制模型诊断图#predict(a)用作预测#print(a)显示#residuals(...
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2014-05-14 13:14:07
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必须先搞清楚机器学习中两个很重要的概念，一个是监督学习（Supervised
Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）。
这两者的区别就是前者知道了结果的正确值，后者没有这个指导值，也就是说你不知道所谓的正确结果。 wikipedia上这样描述： 监督学习从给定的...
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2014-05-13 21:59:39
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逐步回归分析是以AIC信息统计量为准则，通过选择最小的AIC信息统计量，来达到删除或增加变量的目的。R语言中用于逐步回归分析的函数 step()
drop1() add1()#1.载入数据 首先对数据进行多元线性回归分析tdata<-data.frame( x1=c( 7, 1,11,11...
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2014-05-13 16:46:28
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然后用不同的方法来优化这个问题，得到尽量好的结果，给人的感觉就像是一个黑盒，实际使用中需要不断地调参实验，但倘若你能理解好算法，至少能让这个盒子透明一点，这也是机器学习算法确实需要使用者去理解算法的原因，举个例子:传统算法比如一些高效的数据结构，我只需要知道一些接口就可以使用，不需要进行太多的理解，了解传统算法更多的是理解算法的思想，开阔思路，增强能力；而机器学习算法，你即使知道接口，也至少要调一些参数来达到实际使用的目的。...
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2014-05-12 06:53:39
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机器学习和计算机视觉都是很多种数学的交汇场。看着不同的理论体系的交汇，对于一个researcher来说，往往是非常exciting的enjoyable的事情。不过，这也代表着要充分了解这个领域并且取得有意义的进展是很艰苦的。Linear
Algebra (线性代数) 和 Statistics (统计...
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2014-05-12 01:19:12
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紧锣密鼓的项目又开始了，经过一番研究准备融合神经网络与增强学习来实现基于FPGA的XX路径规划，越来越觉得这里边需要学的东西太多了，特别是机器学习好深邃啊。之前要在FPGA上实现的BP神经网络准备换成CMAC神经网络了，一开始以为CMAC神经网络挺容易，后来才发现理解起来也不是那么简单，而且与具体应用联系起来时实现起来还是问题重重，主要是在高维输入环境下权值的存取如何来解决，看了Jar-Shone...
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2014-05-11 13:18:17
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作者余凯，百度技术副总监，千人计划国家特聘专家。贾磊，百度主任架构师，语音技术负责人。陈雨强，百度商务搜索部资深研发工程师，负责搜索广告 CTR 预估
摘要：深度学习带来了机器学习的新浪潮，推动“大数据＋深度模型”时代的来临，以及人工智能和人机交互大踏步前进。如果我们能在理论、建模和工程方面突破深度...
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2014-05-11 07:27:45
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一、核函数的引入
问题1：
SVM显然是线性分类器，但数据如果根本就线性不可分怎么办？
解决方案1：
数据在原始空间（称为输入空间）线性不可分，但是映射到高维空间（称为特征空间）后很可能就线性可分了。
问题2：
映射到高维空间同时带来一个问题：在高维空间上求解一个带约束的优化问题显然比在低维空间上计算量要大得多，这就是所谓的“维数灾难”。
解决方案2：
于是就引入了“核...
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2014-05-11 04:12:21
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任何事物和人都不是以个体存在的，它们都被复杂的关系链所围绕着，具有一定的相关性，也会具备一定的因果关系，（比如：父母和子女，不仅具备相关性，而且还具备因果关系，因为有了父亲和母亲，才有了儿子或女儿），但不是所有相关联的事物都具备因果关系。
下面用SPSS采用回归—线性分析的方式来分析一下：居民总储蓄...
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2014-05-10 20:29:45
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