或者翻譯成維度的咒語,這個咒語出現在很多方面: sampling采樣 如果數據是低維的,所需的采樣點相對就比較少;如果數據是高維的,所需的采樣點就會指數級增加,而實現中面對高維問題時往往無法獲得如此多的樣本點(即使獲得了也無法處理這么龐大數據量),樣本少不具有代表性自然不能獲得正確 ...
在看機器學習的論文時,經常會看到有作者提到 curse of dimensionality ,中文譯為 維數災難 ,這到底是一個什么樣的 災難 本文將通過一個例子來介紹這令人討厭的 curse of dimensionality 以及它在分類問題中的重要性。 假設現在有一組照片,每一張照片里有一只貓或者一條狗。我們希望設計一個分類器可以自動地將照片中的動物辨別開來。為了實現這個目標,首先需要考慮 ...
2014-06-25 16:01 6 4294 推薦指數:
或者翻譯成維度的咒語,這個咒語出現在很多方面: sampling采樣 如果數據是低維的,所需的采樣點相對就比較少;如果數據是高維的,所需的采樣點就會指數級增加,而實現中面對高維問題時往往無法獲得如此多的樣本點(即使獲得了也無法處理這么龐大數據量),樣本少不具有代表性自然不能獲得正確 ...
在分類問題中,有存在正反例數目差異較大的情況,這種情況叫做類別不平衡。 針對這種問題,解決方式主要有3種:假設正例數量大,反例數目極小。 1、減少正例的數量,使得數據平衡,再進一步分類,這種情況屬於“欠采樣”; 2、增加反例的數目平衡數據,再分類,這種稱為“過采樣”; 3、閾值移動:直接 ...
查全率查准率是從信息檢索來的,那么我們就得先看看原來的是怎么定義的: 查全率——它是指檢出的相關文獻量與檢索系統中相關文獻總量的比率 ...
關於多分類問題中的混淆矩陣,精准率 具體操作 (在notebook中) 使用手寫識別數據集,使用全部的樣本數據,不做限制,對數據進行分割,使用邏輯回歸算法,求解出准確度 結果如下 進行預測 計算精准率,需要將average設置為micro 結果如下 計算混淆矩陣 ...
http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 http://blog.csdn.net/lxg0807/article/d ...
https://www.zhihu.com/question/53294625 由於要用keras做一個多分類的問題,評價標准采用precision,recall,和f1_score;但是keras中沒有給出precision和recall。同時,keras中的f1_score ...
在處理深度學習分類問題時,會用到一些評價指標,如accuracy(准確率)等。剛開始接觸時會感覺有點多有點繞,不太好理解。本文寫出我的理解,同時以語音喚醒(喚醒詞識別)來舉例,希望能加深理解這些指標。 1,TP / FP / TN / FN 下表表示為一個二分類的混淆矩陣(多分類 ...
curse of dimensionality維數災難 或者翻譯成維度的咒語,這個咒語出現在很多方面: sampling采樣 如果數據是低維的,所需的采樣點相對就比較少;如果數據是高維的,所需的采樣點就會指數級增加,而實現中面對高維問題時往往無法獲得如此多的樣本點(即使獲得了也無 ...