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    2015-12-01 23:44:14
    阅读量:3488
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    2016-10-18 21:29:41
    阅读量:41
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  • 摘要:数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。引言:在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价。业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍...
    2018-10-11 12:45:02
    阅读量:350
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  • (一)统计分析、数据仓库与可视化表达1、 综述(大数据、人工智能、数据挖掘、机器学习:这些词的确切含义)2、 假设检验:“小数据”时代是怎么玩的?3、 “回归”是数据挖掘算法吗?4、 度量、指标与维度5、 星型模型与雪花模型6、 下钻与上卷7、 数据仓库的应用案例8、 图表该怎么画才对? (二)大数据相关技术综述1、 hadoop:HD...
    2018-12-27 10:34:27
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  • 个人觉得机器学习算法的好坏主要由4个因素决定:模型精度判别速度模型占用资源情况模型训练速度后面三个的情况的好坏都比较直观(判别速度就是模型的吞吐量,每秒可以处理多少条数据;模型占用资源就是模型需要占用多少内存;训练速度就是模型训练需要花费多长时间),而精度的评价指标却比较多,而且评价指标在一定程度上相当于损失函数,模型优化的对象。现在就来总结一下常见的模型精度的评价指标。回归...
    2018-08-11 19:19:33
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  • 降维是机器学习中很有意思的一部分,很多时候它是无监督的,能够更好地刻画数据,对模型效果提升也有帮助,同时在数据可视化中也有着举足轻重的作用。一说到降维,大家第一反应总是PCA,基本上每一本讲机器学习的书都会提到PCA,而除此之外其实还有很多很有意思的降维算法,其中就包括isomap,以及isomap中用到的MDS。ISOMAP是‘流形学习’中的一个经典算法,流形学习贡献了很多降维算法,其中一些与很多
    2016-11-19 13:15:28
    阅读量:27791
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  • 说明本文档使用MindManager编辑:做这个笔记的初衷是供自己快速复习查找合适的算法,基本以各算法的优缺点与条件为主,省略推导过程和公式,所以分享出来也是供《机器学习》一书的读者复习使用,或仅仅想简单了解或查找机器学习的一些常用算法及数据处理方法的读者使用;每个算法、处理方法及指标的详细说明在便笺中,若要查看需在图标上悬停或点击;此笔记是根据已购买的正版实体书手打整理,如果里面有错误之处,
    2018-01-02 12:06:42
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