引用自：机器之心 定义：F1值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) 某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。撒一大网，逮着了700条鲤鱼，200只虾，100只鳖。那么，这些指标分别如下： 正确率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70% 召回率 = 700 / 1400 = 50% F1值 = 70%
识别验证码一直是本人想要做的事情，一直在接触按键精灵，了解到有一个虹鱼图灵识别插件专门做验证码和图像识别，原理就是图片处理和制作字库识别，制作字库我一直觉得很麻烦，工程量太大。不管怎样，它能用能达到我的目的，并且比机器学习，opencv是要简单点，那我就讲讲这个虹鱼图灵识别插件。 很
周志华《机器学习》西瓜书 小白Python学习笔记（一）——第一章 绪论 & 第二章 模型评估与选择写在最前第一章 绪论 & 第二章 模型评估与选择 写在最前 博主是统计专业本科在读，之前利用一个学期的时间粗略地学习《机器学习》全书一遍，了解了书中知识理论的基本情况。准备申请机
有时候数非常大是可以考虑取模，多选择一些模数提高正确率 int mod[10]={1e9+7 , 1e9+8 , 1e9+10 , 1e9+23 , 1e9+137 , 1e9+87 , 1e9+37 , 999999931,9999999397,1e9+327}; 题目来源 官方题解 作者：Ycrpro 链接：https://ac.nowcoder.com/discuss/364961?tdsourcetag=s_pctim_
欢乐赛总结 A B C D E F G H I J 经过这次比赛也是明白了对于知识的掌握有很大的不足，同时写题时的正确率需要提高，好多水题一次没过都是因为少写一个=号或者数组的大小问题。 写的题还是不够，还有两道题意都读错了。。 点赞 收藏 分享 文章举报
目录 机器学习基础（二） 3 分类算法 3.1 常用分类算法的优缺点？ 3.2 分类算法的评估方法 3.3 正确率能很好的评估分类算法吗 3.4 什么样的分类器是最好的 4 逻辑回归 4.1 回归划分 4.2 逻辑回归适用性 4.3 逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别 4.4 线性回归与逻辑回归的区别 机器
输出层没有添加激活函数softmax 虽然loss的值不高，但是accuracy的值也很低，虽然训练集的loss一致在下降，但是测试集的loss却在震荡，几乎不变。不知道该怎么解决。——2019.11.28 11:29 输出层添加了softmax激活函数之后： 为什么验证集的Loss
1.哪些业务需要做压力测试？ 1.1 比较常用的业务场景（or 功能模块） 1.2 单业务场景/多 业务场景 1.3 项目要求做的业务场景 2.压力测试的并发是多少？ 2.1 有预期的数值？—100个用户、200个用户、300个用户等等 一次性达到？—还是按时间逐步的去添加 有上次性能的测试结果
目录 1、前述： 2、Bosting方式介绍： 3、Adaboost例子： 4、adaboost整体流程： 5、待解决问题： 6、解决第一个问题：如何获得不同的g(x)： 6.1 我们看下权重与函数的关系： 6.2 gt和un的关系数学公式表达： 6.3 引导Un+1的思路： 6.4 推导Un+1的由来： 6.5 规划因子的由来： 7、解决第二个问题：α的计
当我们得到数据模型后，该如何评价模型的优劣呢？之前看到过这样一句话 ：“尽管这些模型都是错误的，但是有的模型是有用的”，想想这句话也是挺有道理的！评价和比较分类模型时，关注的是其泛化能力，因此不能仅关注模型在某个验证集上的表现。事实上，如果有足够多的样本作为验证集来测
https://blog.csdn.net/yanhx1204/article/details/81017134 摘要 在训练YOLO v2的过程中，系统会显示出一些评价训练效果的值，如Recall，IoU等等。为了怕以后忘了，现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下。 这一文章首先假设一个测试集，然后围绕这一测试集来介绍这几种度量方式
二分类模型的评价指标 https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10511694.html 参考tf的方法 predictions = tf.argmax(predict, 1) actuals = tf.argmax(real, 1) ones_like_actuals = tf.ones_like(actuals) zeros_like_actuals = tf.zeros_like(actuals) one
CIFAR-10 数据随机裁剪,填充0 依概率p水平翻转 1.VGG16 SGD lr=0.01 momentum 0.9 weight_decay=0.0001 epoch=25 batchsize=128 测试集正确率 90.4 2.ResNet系列 效果不如VGG好,不知道为啥 3.adam收敛速度超快,但是内存消耗大,VGG跑不了
