談談評價指標中的宏平均和微平均 　　今天在閱讀周志華老師的《機器學習》一書時，看到性能度量這一小節，里面講到了宏平均和微平均的計算方法，這也是我一直沒有很清晰的一個概念，於是在看了之后又查閱了一些資料，但是還是存在一些問題，想和大家分享一下。 （1）召回率、准確率、F值 ...

《Human-level control through deep reinforcement learning》 是深度強化學習的開創性論文，對於強化學習算法的性能評價在文章中給出了兩種方式，分別是： 1. 平均得分。測試性能時agent進行一定的步數執行，記錄agent所獲得的所有獎勵值 ...

在sklearn中包含四種評價尺度，分別為mean_squared_error、mean_absolute_error、explained_variance_score 和 r2_score。 1、均方差（mean-squared-error） 2、平均絕對值誤差 ...

按照推薦任務的不同，最常用的推薦質量度量方法可以划分為三類： (1)對預測的評分進行評估，適用於評分預測任務。 (2)對預測的item集合進行評估，適用於Top-N推薦任務。 (3)按排名列表對推薦效 ...

一. 池化簡介 平均池化：將圖片按照固定大小網格分割，網格內的像素值取網格內所有像素的平均值。 池化：使用均等大小的網格將圖片分割，並求網格內代表值的過程。 池化是卷積神經網絡（convolutional neural network）中非常重要的處理方式，能夠有效地 ...

一個評測指標就是MAP(Mean Average Precision)平均精度均值。 轉載 2017年09月13日 10:07:12 標簽： 深度學習 892 來源01：Mean Average Precision ...

如上圖，如果在柱狀圖有一平均指標線，就能很直觀地顯示各柱狀值是否高於或低於平均值這個指標。 添加方法： （1）為表格制作一個柱狀圖： 2、對圖表點右鍵，菜單選擇“更改圖表類型”。對話框如下選擇： 3、點擊選擇平均值的線，再點一次最右端的點，右鍵點擊“添加數據標簽 ...

機器學習中的評價指標--01 在機器學習中，性能指標(Metrics)是衡量一個模型好壞的關鍵，通過衡量模型輸出y_predict 和 y_true之間的某種"距離"得出的。 性能指標往往是我們做模型時的最終目標，如准確率，召回率，敏感度等等，但是性能指標常常因為不可微分，無法作為優化 ...