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机器学习（五）
确定执行的优先级 建立一个垃圾邮件的分类器，垃圾邮件用y=1表示，非垃圾邮件用y=0表示，应用监督学习的方法，区分垃圾邮件和非垃圾邮件。 那么首先要想到的是如何表示邮件的特征向量x，通过特征向量x和分类标签y可以训练一个分类器，一种选择邮件特征向量的方法，提出一个可能含有分类器性能评估之PR曲线与ROC曲线
precision & recall 与 PR曲线 Precision中文名查准率，精确率：表示预测为正样本的样本集中真正正样本的比例 Recall中文名查全率，召回率：表示真正为正样本的样本集中被预测为正样本的比例 \[P=TP/(TP+FP) \]\[R=TP/(TP+FN) \]其中TP，TN，FP，FN的T/F代表预测是否正确（True/False），P/N代表预测模型评估
查准率、查全率与F1 PR曲线： 若一个学习器的 P-R 曲线被另一个学习器的曲线完全包住，则可断言 后者的性能优于前者，比如A优于C。 平衡点(Break-Event Point ，简称 BEP)处 查全率=查准率，当两个学习器的PR曲线相交时，基于BER，我们可以认为A优于B。但BER太过简化，我们通常用F1来衡量。机器学习笔记1——经验误差、模型评估方法和性能度量
关于模型的评估 文章目录 关于模型的评估经验误差错误率经验误差过拟合和欠拟合 模型评估方法留出法交叉验证法交叉验证的特例——留一法自助法 性能度量精度和错误率查全率和查准率受试者工作特征——ROC曲线代价敏感错误率和代价曲线期望总体代价和代价曲线 经验西瓜书笔记 第一二章
西瓜书笔记 第一章 绪论 机器学习：利用“数据”作为“经验”形式，让计算机在计算数据时产生 “模型”，然后根据得到的“经验”模型来对新的情况作出判断。 基本术语 样本：记录中对一个事件或对象的描述 数据集：一组记录的集合 属性：反映时间或对象在某方面的表现或性质 样本空间：所有属目标检测理论（2）———精确度（查准率）、召回率（查全率）
根据上一篇随笔：目标检测理论（1），我们已经明白了两个概念：IOU（交并比）和NMS（非极大值抑制）。 这里我们继续介绍两个概念： Precision(准确度): 模型预测的所有目标中，预测正确的比例。 Recall(召回率): 所有真实目标中，模型预测正确的目标比例。 在目标检测中，其机器学习笔记：模型评估
分类模型性能评估指标混淆矩阵混淆矩阵就是把模型对样本的预测结果统计成如下表格的形式 混淆矩阵一般都是针对二分类问题，如果是多分类问题，则可以把需要关注的那个类别作为正类，其他类别作为负类，就可转化为二分类问题 混淆矩阵中的四个值： True Positive(TP)：被模型预测为正的统计学习：模型评估与选择--查准率与查全率（python代码）
对于模型的性能度量存在多种方式，评价分类器性能的指标一般是分类准确率，其定义是：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 对于二分类问题常用的评价指标是精确率(precision)与召回率（recall),通常以关注的类为正类，其余类为负类。分类器在测试数据集上的预性能度量
1. 查准率、查全率和F1 分类混淆矩阵 正 反 正 TP（正真例） FN（假反例） 反 FP（假正率） TN（真反例）机器学习——性能度量|Day2（续）
Day2讲到得PR图用于判定和比较学习器的性能，但单纯的通过概念性的比较和质性研究是无法很好的判断出通用方面某两个学习器的性能优劣的。因此人们设计了一些综合考虑查准率、查全率的性能度量。 “平衡点”（Break-Even Point,简称BEP）就是这样一个度量 。它是“查准率=查全率”时学习日志-2021.09.25
学习日志-2021.09.25 今日进展（笔记） Q-learning（基于值的算法） 使用了时间差分法（融合了蒙特卡洛和动态规划）能够进行off-policy的学习 算法描述: 初始化 Q = {} while Q 未收敛: 初始化状态S，开始新一轮的游戏 while S!=结束: 使用策略\(π\)，获得第一课 机器学习基本概念
文章目录 一、机器学习分类 监督学习：分类与回归无监督学习：聚类与降维二、机器学习常见术语 一、机器学习分类 机器学习主要分为监督学习和无监督学习，监督学习中数据有标注，可供学习，无监督学习中数据没有标注。 1.监督学习 对于监督学习，如果理解查全率(precision)与查准率(recall)
理解查全率与查准率 1. 概念解读2. F 1 F_1 F1度量3.【机器学习】搞清楚机器学习的TP、FN、FP、TN，查全率和查准率，P-R曲线和ROC曲线的含义与关系
最近重新学习了一下机器学习的一些基础知识，这里对性能度量涉及到的各种值与图像做一个总结。 西瓜书里的这一部分讲的比较快，这些概念个人感觉非常绕，推敲了半天才搞清楚。 这些值分别是： 1、混淆矩阵中的：TP FN FP TN 其实很简单，真实情况有两种可能：正（T）和反（F）；预测结果有两种可常用评价指标
FP、FN、TP、TN TP: true positive, 预测是阳性，实际也是正例。 TN: true negative, 预测是阴性，实际也是负例。 FP: false positive, 预测是阳性，实际是负例。 FN: false negative, 预测是阴性，实际是正例。 准确率 准确率(Accuracy): 模型判断正确的数据 (TP+TN) 占总数据的Day01-《西瓜书》-模型评估与选择(DataWhale)
一、绪论 出处： Datawhale吃瓜教程（https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU） 案例： 水果摊旁，挑个根蒂蜷缩，敲起来声音浊响的青绿西瓜。期待是皮薄后瓤甜的瓜 1.1 引言 机器学习 研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。 经验以数据形式存在 学习算法 在计【机器学习】机器学习算法的常用评价指标
目录 一、问题要求二、概念三、解决问题四、参考 一、问题要求 假如准备招标采购一套宿舍行人目标图像识别系统，选择2家公司的产品来测试。测试手段是：从学生宿舍区一段监控视频中识别男生的人数。 实验结果如下： 算法1（产品1）的检测结果：检测出“男生”人数82人，其中78人为男生准确率(Accuracy) | 查准率(Precision) | 查全率(Recall)
目录 样本 识别结果 指标计算 Accuracy（准确率） Precision（精确率、查准率） Recall （召回率、查全率） 为什么要不同的指标？ 综合评价 (F-Score) 在机器学习中，对于一个模型的性能评估是必不可少的。准确率(Accuracy)、查准率(Precision)、查全率(Recall)是常见的基本指标。 为了方便说干货|吴恩达教你如何应用机器学习的技巧~
在目前数据集中拟合得非常好的算法不一定在新数据集中也能work，极有可能发生了overfitting，所以需要一个评估的方法来判断这个算法是否在新的数据集中可行。1Evaluating a Learning Algorithm首先第一步要做的，就是将目前已有的数据集随机打乱，然后分成training set和test set，一般70%的机器学习01-----模型评估与选择
一、经验误差与过拟合 错误率：分类错误的样本占总样本的比例精度：1 - 错误率误差：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差：学习器在训练集上的误差泛化误差：在新样本上的误差过拟合：学习器把训练的样本学习的“太好”率的时候，很可能已经把训练样本的本身的一些特【西瓜书plus】性能度量
文章目录 性能度量1 错误率与精度2 查准率、查全率与F13 ROC与AUC4 代价敏感错误率与代价曲线[4] 性能度量 1 错误率与精度 错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例。 精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。 精吴恩达机器学习笔记——十一、构建大型模型时的技巧
吴恩达机器学习笔记——十一、构建大型模型时的技巧 1 合理选择特征2 要建立合适的误差分析指标3 不对称分类/偏斜类4 数据量问题 1 合理选择特征 对于文本分类问题，我们选择特征时应该多方面考虑，比如： 单词首字母大小写十分认为是两个特征单词词缀不同是否认为是两个单词（s[机器学习]机器学习常用的模型评估方法
目录 混淆矩阵 正确率 精确率 召回率 灵敏度 伪阳性率 特异度 P-R曲线： F1-值 ROC曲线 AUC面积 均方误差 均方根误差 平均绝对误差 混淆矩阵 实际值\预测值 预测值 Positive Negative 实际值 Positive TP FN Negative FP TN TP： 真阳性，即实际为阳性，预测为阳性机器学习分类器模型评价指标
分类器评价指标主要有：1，Accuracy2，Precision3，Recall4，F1 score5，ROC 曲线6，AUC7，PR 曲线 混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别。 真正(True Positive , TP)：被性能度量-----机器学习
性能度量 对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型繁华能力的评价标准，这就是性能度量。在给定样例集，其中是示例的真实标记，要评估学习器的性能，就是要把学习器输出的结果与真实标记进行比较。 1. 均方误差 在回归任务中最常用的性能度量是“均