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机器学习模型评估的方法总结（回归、分类模型的评估）建模的评估一般可以分为回归、分类和聚类的评估，本文主要介绍回归和分类的模型评估：一、回归模型的评估主要有以下方法：指标 描述 metrics方法 MeanAbsoluteError(MAE) 平均绝对误差 fromsklearn.metricsimportmean_absolute_error MeanSquareError(MSE) …

[机器学习与scikit-learn-51]：模型评估-图解分类模型的评估指标（准确率、精确率、召回率）与代码示例作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：目录前言：第1章混淆矩阵1.1二分类的混淆矩阵1.2三分类的混淆矩阵1.3N分类的混淆矩阵1.4混淆矩阵的作用第2章准确率、精确率、召回率2.1准确率/“正确率”：预测结果正确的百分比（只关心预测结果正确的样本,包括负样本）2.2精确率：预测结果为正例样本中真实为正例的比例（只关心预测结果为正的样本）2.3召回率：所有真实样本中，判为真实样本的.

机器学习中最常见的四种分类模型点击蓝字关注我，有干货领取！作者：JasonBrownlee翻译：候博学前言机器学习是一个从训练集中学习出算法的研究领域。分类是一项需要使用机器学习算法的任务，该算法学习如何为数据集…

深度学习优化策略—权重、权重初始化与权重衰减「建议收藏」Nobiasdecay:一般来说，权重衰减会用到网络中所有需要学习的参数上面。然而仅仅将权重衰减用到卷积层和全连接层，不对biases，BN层的\gamma,\beta做权重衰减，效果会更好。BagofTricksforImageClassificationwithConvolutionalNeuralNetworks…

ResNet34学习笔记+用pytorch手写实现看懂ResNet，需要理解两个点：shortcut的处理，以及网络结构理解1——IdentityMappingbyShortcuts（快捷恒等映射）我们每隔几个堆叠层采用残差学习。构建块如图2所示。在本文中我们考虑构建块正式定义为x和y是考虑的层的输入和输出向量。函数F(x,Wi)表示要学习的残差映射。图2中的例子有两层，F=W2σ(W1x)中σ表示ReLU[29]，为了…

『机器学习笔记 』GBDT原理-Gradient Boosting Decision Tree1.背景1.1GradientBoosting1.2提升树-boostingtree回归问题提升树算法2GradientBoostingDecisionTree2.1函数空间的数值优化2.2算法Shrinkage总结附录参考资料相似算法：1.背景决策树是一种基本的分类与回归方法。决策树模型具有分类速度快，模型…

我的学习历程@[TOC]不负青春，加油干！自我介绍及共勉大家好！我是一名准大三学生，进入编程的大门已经2年的时间，从大一的css与html再到大二的java,javaweb,数据结构与算法（想哭的有没有）,mysql,javascript,vue.js，javaee。我从一个啥也不会的小白转变成一个啥都想尝试的大白其中有艰难(调试bug弄了一晚上)有失落(参加蓝桥杯没拿奖)有幸福(用程序给女朋友写了个生日祝福软件)有迷茫(不知道前面的路该怎么选择)。刚进入这个圈子是因为觉得弄计算机的人特别酷,觉得黑客是这个世

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Windows Azure服务购买,收费,使用注意事项及学习资料推荐近来，QQ群里不少朋友比较关注WindowsAzure，然而又仿佛不知道怎么入手。怎么开始开发，部署这些是技术细节，相信难不倒大家，但是如何购买服务以及收费这些东西确实模模糊糊的。这一方面是因为中文资料太少，WindowsAzure的入口网站也比较模糊，很多人找不到，更重要的是微软还没有正式对大陆开放。据说，曾经微软准备在大陆建一个数据中心，由于某些原因最后选择…