機器學習實用指南——準確率與召回率

受試者工作特征（ROC）曲線是另一個二分類器常用的工具。它非常類似與準確率/召回率曲線，但不是畫出準確率對召回率的曲線，ROC 曲線是真正例率（true...

2018-06-19 標簽：閾值分類器機器學習 2.1萬 0

如何畫roc曲線？為什么使用Roc和Auc評價分類器?

假設已經得出一系列樣本被劃分為正類的概率，然后按照大小排序，下圖是一個示例，圖中共有20個測試樣本，“Class”一欄表示每個測試樣本真正的標簽（p表示...

2018-08-22 標簽：分類器機器學習數(shù)據(jù)集 1.7萬 0

AUC是否可以直接用作損失函數(shù)去優(yōu)化呢？

TP（true positive）：表示樣本的真實類別為正，最后預測得到的結果也為正；FP（false positive）：表示樣本的真實類別為負，最后...

2018-09-11 標簽：函數(shù)分類器數(shù)據(jù)集 1.5萬 0

幾個常用算法的適應場景及其優(yōu)缺點！

通常情況下，如果是小訓練集，高偏差/低方差的分類器（例如，樸素貝葉斯NB）要比低偏差/高方差大分類的優(yōu)勢大（例如，KNN），因為后者會發(fā)生過擬合（ove...

2019-04-24 標簽：算法分類器機器學習 1.3萬 0

利用LSTM網絡結構將車輛過去的位置包含到預測算法中

基于機器學習的算法為這個問題創(chuàng)建了一個數(shù)學模型：給定與車輛相關的特征作為輸入，車輛的變道意圖作為輸出，這些方法試圖推斷映射函數(shù)，以獲得最佳預測結果。該模...

2018-08-01 標簽：分類器機器學習自動駕駛 1.2萬 0

解決二分類問題的算法——AdaBoost算法

從上述問題的角度出發(fā)，集成學習分為兩類流派：Bagging與Boosting。Bagging（Bootstrap Aggregating）對訓練數(shù)據(jù)擦用...

2018-09-23 標簽：算法集成學習分類器 1.2萬 0

機器學習問題和知識點

上式中，分子部分表示真實值與預測值的平方差之和，類似于均方差 MSE；分母部分表示真實值與均值的平方差之和，類似于方差 Var。根據(jù) R-Squared...

2018-07-22 標簽：分類器機器學習線性回歸 5475 0

基于鏡像構建關于θ的函數(shù),過擬合和L2正則化

在線性分類問題中，我們一般認為對抗性擾動就是高維空間中的點積。對此，一種非常普遍的說法是：我們可以在高維問題中對輸入進行大量無限小的改變，從而使輸出發(fā)生...

2018-07-09 標簽：神經網絡圖像分類器 5326 0

劍橋大學的研究人員設計了一個AI“偷聽”算法

實驗使用的設備Nexus 5和Nexus 9，尺寸分別為137.84mm×69.17mm×8.59mm和228.2mm×153.7mm×8mm。兩款設備...

2019-04-08 標簽：智能手機AI分類器 5041 0

一文搞懂深度學習的精密率和召回率

這里，我們將討論兩個重要的度量指標，即精度和召回率，它們被用于度量分類模型（即分類器）的性能。特別地，我們將討論如何用這兩個指標來評估決策樹模型。

2020-07-06 標簽：分類器性能指標深度學習 4957 0

用于語音情緒識別的基于對抗學習的說話人無關的表示

作者基于本模型和兩種訓練技巧分別在IEMOCAP數(shù)據(jù)集和SpeechOcean中文大數(shù)據(jù)集上做了測試，所用的具體模型結構如下所示，實驗結果表明，在IEM...

2019-05-07 標簽：分類器數(shù)據(jù)集遷移學習 4733 0

線性SVM分類器通過簡單地計算決策函數(shù)

虛線表示的是那些決策函數(shù)等于 1 或 -1 的點：它們平行，且到決策邊界的距離相等，形成一個間隔。訓練線性 SVM 分類器意味著找到w值和b值使得這一個...

2018-07-12 標簽：分類器機器學習數(shù)據(jù)集 4591 0