混淆矩阵被截断可能是由于以下原因之一:
为了解决混淆矩阵被截断的问题,可以考虑以下方法:
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以上这些便利的功能,都使用了图像标签。它们背后的AI算法是如何读懂一张图片的呢?图像标签还有哪些应用?希望这篇文章可以回答你的疑问。
当机器学习工具 Scikit-Learn 遇上了可视化工具 Matplotlib,就衍生出 Scikit-Plot。
在本文中,作者将向大家介绍其在 Kaggle 植物幼苗分类大赛(https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification)中所使用的解决方案。本文作者曾经位列该项赛事排行榜榜首达数月之久,并最终斩获第五名。作者使用的方法普适性非常强,可以用于其它的图像识别任务。 众所周知,Kaggle 是一个进行预测建模及数据分析的竞赛平台。在这个平台上,统计学家和数据科学家竞相构建最佳的模型,这些模型被用于预测、描述公司和用户上传的数据集。这种众包的方式之所以被广为接受,是因为对于同一个预测建模任务来说,可能存在无数种解决策略,但是想要事先知道哪种技术或分析方法是最有效的几乎不可能。[1]
雷锋网 AI 研习社按,在本文中,作者将向大家介绍其在 Kaggle 植物幼苗分类大赛(https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification)中所使用的解决方案。本文作者曾经位列该项赛事排行榜榜首达数月之久,并最终斩获第五名。作者使用的方法普适性非常强,可以用于其它的图像识别任务。雷锋网(公众号:雷锋网) AI 研习社将原文编译整理如下。
【导读】本文是数据科学研究者William Koehrsen撰写的技术博文,介绍了在分类模型中需要用到的度量标准。我们知道,准确率是我们在分类任务中最常用到的度量指标,但是单纯的准确率并不能说明模型的
在分类问题当中,数据不平衡是指样本中某一类的样本数远大于其他的类别样本数。相比于多分类问题,样本不平衡的问题在二分类问题中的出现频率更高。举例来说,在银行或者金融的数据中,绝大多数信用卡的状态是正常的,只有少数的信用卡存在盗刷等异常现象。
编译 | 林椿眄 审校 | 胡永波 在现实生活中,文本信息无处不在。理解并学习文本数据的内在涵义一直是一个非常活跃的研究课题,这就是自然语言处理。 对于企业而言,利用文本数据可以对新产品的功能进行验证、改进并扩展。在这样的实际应用中,有三大类自然语言处理任务最为常见: 识别不同的用户/客户群(如预测客户流失量、生命周期价值、产品偏好) 准确地检测和提取不同类别的反馈信息(如正面和负面的评论/意见、衣服尺寸等特定属性的提及频率) 根据用户的意图对文本信息进行分类(如请求基本帮助、紧急问题) 尽管自然语言处理领
本文从生产层面强调了深度学习项目开发中需要更加重视数据集的构建,并以作者本人的亲身开发经验为例子,分享了几个简单实用的建议,涉及了数据集特性、迁移学习、指标以及可视化分析等层面。
前面只顾着讲算法,讲损失,讲训练参数设置和细节,缺忽视了一个重要的东西,那就是目标检测的评价标准是什么?这一节,我们就来搞懂这个问题。
这张幻灯片是Andrej Karpathy 在Train AI 演讲的一部分,我很赞同它表达的观点。它充分体现了深度学习在研究和应用上的差异。学术论文几乎全部集中在新的和改进的模型上,使用的数据集是从公共数据集中选出的一小部分。相反,我认识的将深度学习作为实际应用的一部分人,他们大部分时间都在思考如何改善训练数据。
AI 科技评论按:这篇博客来自 Jetpac(现被谷歌收购) CTO、苹果毕业生、TensorFlow 团队成员 Pete Warden。文中讨论了一个很容易被机器学习领域的研究人员们忽略的问题:你是否真的清楚数据对模型表现有多大影响,同时你又有没有付出适当的精力在改善你的数据上呢?已经为生产环境开发过模型的研究人员相信已经对这件事足够重视,不过也不妨重温一下其中的重要思路。
【新智元导读】这篇文章介绍了作者在Kaggle植物幼苗分类比赛使用的方法,该方法连续几个月排名第一,最终排名第五。该方法非常通用,也可以用于其他图像识别任务。
当你为某个分类问题建立了一个模型时,一般来说你会关注该模型的所有预测结果中正确预测的占比情况。这个性能指标就是分类正确率。
机器学习在各个领域都有广泛的应用,特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例,着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建,讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具,分别设计与实现了决策树模型的应用实例。 机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度
(1) 误差:学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异;其中学习器在训练集上的误差称为”训练误差“(training error),在新样本上的误差称为”泛化误差“(generalization error)。值得一提的是,学习器就是在训练集上训练出来的,但实际上在回到训练集上对样本预测结果时,仍有误差。(即结果值与标记值不同)
选自Github.io 作者:Sadanand Singh 机器之心编译 基于树(Tree based)的学习算法在数据科学竞赛中是相当常见的。这些算法给预测模型赋予了准确性、稳定性以及易解释性。和线性模型不同,它们对非线性关系也能进行很好的映射。常见的基于树的模型有:决策树(decision trees)、随机森林(random forest)和提升树(boosted trees)。 在本篇文章中,我们将会介绍决策树的数学细节(以及各种 Python 示例)及其优缺点。你们将会发现它们很简单,并且这些内
评价指标是针对将相同的数据,输入不同的算法模型,或者输入不同参数的同一种算法模型,而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。
QIIME 2 2019.7 昨天发布了,让我们来看一下更新了哪些内容。下一次更新在2019.10下旬,请持续关注。虚拟机镜像更新将在下周放出。
今天,谷歌推出了已开源的TensorFlow可视化工具TensorBoard中一项新功能:What-If Tool,用户可在不编写程序代码的情况下分析机器学习(ML)模型。
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