对模型进行评估时，可以选择很多种指标，但不同的指标可能得到不同的结果，如何选择合适的指标，需要取决于任务需求。
准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。
1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。 一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。 正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指
均方差损失也称为L2 loss，常用于回归任务。模型输出与真实值误差服从高斯分布的假设下，最小化均方差损失函数与极大似然估计本质一致。所以L1 loss一般用于满足假设场景的任务，比如回归任务。而分类任务不满足此假设，所以如上文一般用交叉熵损失。
本文是一篇综述文章 「A Survey on Causal Inference」 的阅读笔记（大部分内容参照原文进行了较为通俗易懂的翻译，小部分内容加入了自己的理解）。
决策树是最重要的机器学习算法之一，其可被用于分类和回归问题。本文中，我们将介绍分类部分。
8 建立一个单一数字的评估指标 分类准确率是单一数字评估指标(single-number evaluation metric)的示例：你在你的开发集（或测试集）上运行你的分类器,然后得到样本分类正确的比例（fraction）（单个数字），根据这个指标，如果分类器A的准确率为97%，分类器B的准确率为90%，那么我们认为分类器A更好。 相比之下，精度（查准率）（Precision）和召回率（查全率）（Recall）[3]就不是一个单一数字的评估指标：它给出两个数字来评估分类器。拥有多个评估指标使得算法之间的
分类准确率是单一数字评估指标(single-number evaluation metric)的示例：你在你的开发集（或测试集）上运行你的分类器,然后得到样本分类正确的比例（fraction）（单个数字），根据这个指标，如果分类器A的准确率为97%，分类器B的准确率为90%，那么我们认为分类器A更好。 相比之下，精度（查准率）（Precision）和召回率（查全率）（Recall）[3]就不是一个单一数字的评估指标：它给出两个数字来评估分类器。拥有多个评估指标使得算法之间的比较更加困难，假设你的算法表现如下：
MOTChallenge是多目标跟踪领域最为常用的benchmark，其中2D MOT15，3D MOT15，MOT16，MOT17，MOT20都是多目标跟踪领域常用的数据集。 下面我们按照MOTChallenge中的评价标准进行介绍，当然MOTChallenge也主要参考《Evaluating Multiple Object Tracking Performance: The CLEAR MOT Metrics》
集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来提升性能。
“ 本文主要介绍了推荐系统中常用的评价指标，包括评分预测指标，集合推荐指标，排名推荐指标以及多样性和稳定性等。”
移动平均，大家都清楚了，但是降噪，加权后再移动平均，将移动平均的能力推向了更高境界。
首先，要背住的几个概念就是：accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FN
首先，要背住的几个概念就是：accuracy, precision, recall, TP,FP,TN,FN
你好，我是zhenguo 对机器学习的评估度量是机器学习核心部分，本文总结分类问题常用的metrics 分类问题评估指标 在这里，将讨论可用于评估分类问题预测的各种性能指标 1 Confusion Matrix 这是衡量分类问题性能的最简单方法，其中输出可以是两种或更多类型的类。混淆矩阵只不过是一个具有两个维度的表，即“实际”和“预测”，此外，这两个维度都有“真阳性（TP）”、“真阴性（TN）”、“假阳性（FP）”和“假阴性（FN）”，如下所示： 与混淆矩阵相关的术语解释如下： -真阳（TP）− 当数据点
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
机器学习训练秘籍笔记 1-12章 监督学习（supervised learning）是指使用已标记（labeled）的训练样本 来学习一个从 映射到 的函数。监督学习算法主要包括线性回归（linear regression）、对数几率回归（logistic regression，又译作逻辑回归）和神经网络（neural network）。虽然机器学习的形式有许多种，但当前具备实用价值的大部分机器学习算法都来自于监督学习。 训练集（training set）用于运行你的学习算法。 开发集（devel
coursera课程 text retrieval and search engine 第三周 推荐。
脑地图集在研究大脑解剖和功能方面起着重要的作用。随着对多模态磁共振成像(MRI)方法(如结合结构MRI、弥散加权成像(DWI)和静息态功能MRI (rs-fMRI))的兴趣的增加，有必要基于这三种成像方式构建集成的脑地图集。本研究构建了中国成年人群(年龄22-79岁，n = 180)的多模态脑图谱，包括反映脑形态学的T1图谱、描绘复杂纤维结构的高角度分辨率弥散成像(HARDI)图谱和反映单一立体定向坐标下大脑固有功能组织的rs-fMRI图谱。我们采用大变形自形度量映射(LDDMM)和无偏自形图谱生成方法同时生成T1和HARDI图谱。利用谱聚类，我们从rs-fMRI数据中生成了20个脑功能网络。我们通过联合独立成分分析，展示了使用图谱来探索大脑形态、功能网络和白质束之间的一致性标记。
背景：脑卒中后的运动结果可以通过下行皮质运动通路的结构和功能生物标志物来预测，通常分别通过磁共振成像和经颅磁刺激来测量。然而，完整的皮质运动功能的确切结构决定因素尚不清楚。识别皮质运动通路的结构和功能联系可以为脑卒中后运动损伤的机制提供有价值的见解。这项研究使用监督机器学习来分类上肢运动诱发电位状态，使用卒中早期获得的MRI测量。方法：回顾性分析脑卒中后1周内上肢中重度无力患者91例(女性49例，年龄35 ~ 97岁)的资料。使用T1和弥散加权MRI的指标训练支持向量机分类器来分类运动诱发电位状态，使用经
指数加权波动率是一种波动率的度量，它使最近的观察结果有更高权重。我们将使用以下公式计算指数加权波动率：
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/78933668
概要 用统计指标对定量数据进行统计描述，常从【集中趋势】和【离中趋势】两个方面进行分析。 平均水平的指标是对个体【集中趋势】的度量，使用最广泛的是均值和中位数； 反映变异程度的指标则是对个体【离开平均水平的度量】，使用较为广泛的指标是标准差（方差）、四分位间距。 1、集中趋势的度量 （1）均值：均值为所以数据的平均值。若计算n个观察数据的平均数，计算公式为：
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
时频主成分分析（TF-PCA）提供了一种数据缩减方法，它不依赖于关于感兴趣效应的特定时间或频率边界的先验约束，因此特别适合于存在认知发展变化的TF数据分析。本教程提供了背景知识、理论和实用指导，文章还附带了一个配套的GitHub存储库，该存储库包含示例代码、数据和如何执行TF-PCA的逐步指南：https://github.com/NDCLab/tfpca-tutorial。
前段时间推送了文章：难以置信的目标检测小妙招：多训练几个epochs，平均一下就能获得更好的模型 ，不少朋友对模型集成感兴趣，本文是个小总结。
Gephi 是一款网络分析领域的数据可视化处理软件，开发者对它寄予的希望是：成为 “数据可视化领域的Photoshop” ，可运行在Windows，Linux及Mac os系统。
动平均(WMA)制图A L的计 算方 ME控R法 J本文 基于马尔可夫链的ME.WMA控制图 A L计算 的数 学模型,用MaaR采tb平台,该模 l对 学术 界 和实 际应用 ……
图论和网络科学工具揭示了静息状态脑电分析中脑功能组织的基本机制。然而，仍不清楚几个方法学方面如何可能使重构的功能网络的拓扑产生偏差。在此背景下，文献显示所选分段的长度不一致，阻碍了不同研究结果之间的有意义的比较。本研究的目的是提供一种不受分段长度对功能连通性和网络重建影响的网络方法。采用不同时间间隔(1、2、4、6、8、10、12、14和16s)对18名健康志愿者的静息状态脑电图进行相位滞后指数(PLI)和振幅包络相关(AEC)测量。通过计算加权聚类系数(CCw)、加权特征路径长度(Lw)和最小生成树参数(MST)对网络拓扑进行评估。分析在电极和源空间数据上进行。电极分析结果显示，PLI和AEC的平均值都随着分段长度的增加而降低，PLI在12s和AEC在6s有稳定的趋势。此外，CCw和Lw表现出非常相似的行为，基于AEC的指标在稳定性方面更可靠。一般来说，MST参数在短时间内稳定，特别是基于PLI的MST (1-6 s，而AEC为4-8 s)。在源水平，结果更加可靠，基于PLI的MST的结果稳定可以达到1 s。这表明，PLI和AEC都依赖于分段长度，这对重建的网络拓扑结构有影响，特别是在电极上。源水平的MST拓扑对分段长度的差异不敏感，因此可以对不同研究的脑网络拓扑进行比较。本文发表在Journal of Neural Engineering杂志。
根据许多数据科学家的说法，最可靠的模型性能度量是准确率。但是确定的模型指标不只有一个，还有很多其他指标。例如，准确率可能很高，但是假阴性也很高。另一个关键度量是当今机器学习中常见的F指标，用于评估模型性能。它按比例结合了精度和召回率。在这篇文章中，我们探讨了建议两者不平衡的不同方法。
在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。可以看成许多个二维图片叠在一起，其中每一个称为一个feature map。
1854年，伦敦的Soho 区爆发了一场霍乱，朱迪思·萨默斯(Judith Summers)形容那里到处都是“牛棚、动物粪便、屠宰场、煮油的窝点和原始、腐烂的下水道。” 当时，疾病爆发的原因还不清楚，因为微生物理论还在发展中，疾病传播原理还不清楚。瘴气理论是当时占主导地位的假说，它提出，包括霍乱和瘟疫在内的疾病是通过有机物分解释放出的恶臭气体传播的。
一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。 正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先：
PVA-MVSNet是ECCV2020的一篇文章，该文章在基于深度学习的MVS问题上，针对代价体和深度图优化方式进行了改进，减少了代价体运算所消耗的运算内存，同时大大提升了重建模型的完整度。效果如图1所示。
前言：KNN算法以一种“物以类聚”为思想的方法，它不同于前面提到的回归算法，没有损失函数，通过判断预测值离的远近来预测结果。主要分为KNN算法和KD-Tree来说明 KNN 算法原理 1.从训练集合中获取K个离待预测样本距离最近的样本数据; 2.根据获取得到的K个样本数据来预测当前待预测样本的目标属性值。 3.KNN在做回归和分类的主要区别在于最后做预测的时侯的决策方式不同。KNN在分类预测时,一般采用多数表决法;而在做回归预测时,一般采用平均值法。 KNN三要素 1.K值的选择:对于K值的选择,一
模型集成是一种提升模型能力的常用方法，但也会带来推理时间的增加，在物体检测上效果如何，可以看看。
评估聚类结果的有效性，即聚类评估或验证，对于聚类应用程序的成功至关重要。它可以确保聚类算法在数据中识别出有意义的聚类，还可以用来确定哪种聚类算法最适合特定的数据集和任务，并调优这些算法的超参数(例如k-means中的聚类数量，或DBSCAN中的密度参数)。
错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务。错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。
人脑的神经网络结构模式可能与个体在表型、行为、遗传决定因素和神经精神障碍的临床结果方面的差异有关。最近的研究表明，个性化的神经(大脑)指纹可以从大脑的结构连接体中识别出来。然而，个性化指纹在认知方面的准确性、可重复性和翻译潜力尚未完全确定。在本研究中，我们引入了一种动态连接体建模方法来识别一组关键的白质子网络，可以用作个性化指纹。我们进行了几个个体变量评估，以证明个性化指纹的准确性和实用性，特别是预测中年成年人的身份和智商，以及幼儿的发育商。我们的发现表明，我们的动态建模方法发现的指纹足以区分个体，也能够预测整个人类发展的一般智力能力。
A Characteristic Function Approach to Deep Implicit Generative Modeling 2020
________________________________________________________________________________________________________
多模态磁共振成像（MRI）通过促进对大脑跨多尺度和活体大脑的微结构、几何结构、功能和连接组的分析，加速了人类神经科学。然而，多模态神经成像的丰富性和复杂性要求使用处理方法来整合跨模态的信息，并在不同的空间尺度上整合研究结果。在这里，我们提出了micapipe，一个开放的多模态MRI数据集的处理管道。基于符合bids的输入数据，micapipe可以生成i)来自扩散束造影的结构连接组，ii)来自静息态信号相关性的功能连接组，iii)量化皮层-皮层邻近性的测地线距离矩阵，以及iv)评估皮层髓鞘代理区域间相似性的微观结构轮廓协方差矩阵。上述矩阵可以在已建立的18个皮层包裹（100-1000个包裹）中自动生成，以及皮层下和小脑包裹，使研究人员能够轻松地在不同的空间尺度上复制发现。结果是在三个不同的表面空间上表示(native, conte69, fsaverage5)。处理后的输出可以在个体和组层面上进行质量控制。Micapipe在几个数据集上进行了测试，可以在https://github.com/MICA-MNI/micapipe上获得，使用说明记录在https://micapipe.readthedocs.io/，并可封装作为BIDS App http://bids-apps.neuroimaging.io/apps/。我们希望Micapipe将促进对人脑微结构、形态、功能、和连接组的稳健和整合研究。
最近我们被客户要求撰写关于Stata中的治疗效果的研究报告，包括一些图形和统计输出。
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读7分钟本文为你介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现。 在本文中将介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现，本文提供有关在图像检索任务中使用的推荐方法的背景信息。阅读本文后你将有能够从头开始创建类似图像的搜索引擎的能力。 图像检索（又名基于内容的图像检索Content-Based Image Retrieval 或 CBIR）是任何涉及图像的搜索的基础。 上图来自文
关于推荐系统，如果在忘掉所有的公式和代码，忘记所有的语言描述，脑海里就剩下几张图景，会是什么？一张二维表格，一个拓扑图，一条时间线。这三幅图景，是我看待推荐算法的三种视角。
总第56篇 很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。 我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析，该去分析什么，其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 01|总规模度量： 总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原
一种治疗可能是新药，其结果是血压或胆固醇水平升高。治疗可以是外科手术，也可以是患者活动的结局。治疗可以是职业培训计划以及结果就业或工资。待遇甚至可以是旨在提高产品销量的广告系列。
精确率（Precision）与召回率（Recall）是分类任务中的常用指标，首先需要知道混淆矩阵。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
