谈谈评价指标中的宏平均和微平均 　　今天在阅读周志华老师的《机器学习》一书时，看到性能度量这一小节，里面讲到了宏平均和微平均的计算方法，这也是我一直没有很清晰的一个概念，于是在看了之后又查阅了一些资料，但是还是存在一些问题，想和大家分享一下。 （1）召回率、准确率、F值 ...

《Human-level control through deep reinforcement learning》 是深度强化学习的开创性论文，对于强化学习算法的性能评价在文章中给出了两种方式，分别是： 1. 平均得分。测试性能时agent进行一定的步数执行，记录agent所获得的所有奖励值 ...

在sklearn中包含四种评价尺度，分别为mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score 和 r2_score。 1、均方差（mean-squared-error） 2、平均绝对值误差 ...

按照推荐任务的不同，最常用的推荐质量度量方法可以划分为三类： (1)对预测的评分进行评估，适用于评分预测任务。 (2)对预测的item集合进行评估，适用于Top-N推荐任务。 (3)按排名列表对推荐效 ...

一. 池化简介 平均池化：将图片按照固定大小网格分割，网格内的像素值取网格内所有像素的平均值。 池化：使用均等大小的网格将图片分割，并求网格内代表值的过程。 池化是卷积神经网络（convolutional neural network）中非常重要的处理方式，能够有效地 ...

一个评测指标就是MAP(Mean Average Precision)平均精度均值。 转载 2017年09月13日 10:07:12 标签： 深度学习 892 来源01：Mean Average Precision ...

如上图，如果在柱状图有一平均指标线，就能很直观地显示各柱状值是否高于或低于平均值这个指标。 添加方法： （1）为表格制作一个柱状图： 2、对图表点右键，菜单选择“更改图表类型”。对话框如下选择： 3、点击选择平均值的线，再点一次最右端的点，右键点击“添加数据标签 ...

机器学习中的评价指标--01 在机器学习中，性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键，通过衡量模型输出y_predict 和 y_true之间的某种"距离"得出的。 性能指标往往是我们做模型时的最终目标，如准确率，召回率，敏感度等等，但是性能指标常常因为不可微分，无法作为优化 ...