性能度量
性能度量 對於分類任務，錯誤率和精度是最常用的兩種性能度量： 錯誤率：分錯樣本占樣本總數的比例 精度：分對樣本占樣本總數的比率 ...
原文：回歸問題的性能度量標准
我們以 Y y , y ,...,y n 表示真實的數據，以 hat Y hat y , hat y ,..., hat y n 表示預測出來的數據 ：均方誤差 mean square error MSE MSE frac n sum limits i n y i hat y i ：均方根誤差 root mean squared error RMSE 均方根誤差是均方誤差開根號得到的結果 RMSE ...
2018-05-04 12:22 0 2378 推薦指數：
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https://tool.lu/en_US/deck/hA/detail?slide=10 使用代碼度量提高代碼質量 Visual Studio 的代碼度量值 https://www.cnblogs.com/jinzesudawei/p/9673878.html ...
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對學習器的泛化性能進行比較的時候, 不僅需要有效可行的實驗估計方法, 還要評估模型泛化能力的評價標准, 這就是性能度量(performance measure), 性能度量反映任務需求, 不同的性能度量往往導致不同的評判結果. 首先, 我們先來看看機器學習中常見的評價指標 回歸任務的常見性能 ...
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概念 線性回歸（linear regression）意味着可以把輸入項分別乘以一些 常量，然后把結果加起來得到輸出。 這個輸出就是我們需要預測的 目標值 而這些 常量就是所謂的 回歸系數 我們把求這些回歸系數的過程叫做 ...
深度學習之語義分割中的度量標准
真實1 真實0 預測1 TRUE Positive(TP)真陽性 FALSE Positive ...
1.3 信息的度量及性能指標
信息：消息中包含的有效內容 度量信息量的原則： 能度量任何消息，並且與消息的種類無關。 度量方法應該與消息的重要程度無關。 消息中所含信息量與消息內容的不確定性有關。 消息所表達的事件越不可能發生，信息量越大。 度量信息量的方法： 事件 ...
CNN回歸的評價標准
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