spark源码分析之二分类逻辑回归evaluation
在逻辑回归分类中，我们评价分类器好坏的主要指标有精准率（precision），召回率（recall），F-measure，AUC等，其中最常用的是AUC，它可以综合评价分类器性能，其他的指标主要偏重一些方面。我们介绍下spark中实现的这些评价指标，便于使用spark训练模型后，对训练结果进行评估。...
Kaggle实战之二分类问题
0.前言1.MNIST数据集2.二分类器3.效果评测4.多分类器与误差分析5.Kaggle实战0.前言“尽管新技术新算法层出不穷，但是掌握好基础算法就能解决手头90%的机器学习问题。”本系列参考书"Hands-onmachinelearningwithscikit-learnandtensorflo...
【AUC】二分类模型的评价指标ROC Curve
AUC是指:从一堆样本中随机抽一个，抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性!AUC是一个模型评价指标，只能用于二分类模型的评价，对于二分类模型，还有很多其他评价指标，比如logloss，accuracy，precision。如果你经常关注数据挖掘比赛，比如kaggle，那你会发现AUC和log...
【机器学习】tensorflow: GPU求解带核函数的SVM二分类支持向量机
SVM本身是一个最优化问题，因此理所当然可以用简单的最优化方法来求解，比如SGD。2007年pegasos就发表了一篇文章讲述简单的求解SVM最优化的问题。其求解形式简单，但是并没有解决核函数计算量巨大的问题。这里给出了一个tensorflow的带核函数的SVM的解法，使用GPU加速，并且支持在线学...
Pytorch 实现focal_loss 多类别和二分类示例
今天小编就为大家分享一篇Pytorch 实现focal_loss 多类别和二分类示例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure（对于二分类问题）
首先我们可以计算准确率(accuracy),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。也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率。下面在介绍时使用一下例子：一个班级有20个女生，80个男生。现在一个分类器需要从100人挑选出所有的女生。该分类器从中选出了50人，其中...
keras实现简单性别识别（二分类问题）
keras实现简单性别识别（二分类问题）第一步：准备好需要的库tensorflow 1.4.0h5py2.7.0hdf51.8.15.1Keras 2.0.8opencv-python 3.3.0numpy 1.13.3+mkl所需要的人脸检测模块mtcnn和opencvhttps://p...