ROC是一条线，如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性，那么越靠近左上角的ROC曲线，模型的准确度越高，模型越理想； AUC是线下面积，如果我们选择用AUC面积评判模型的准确性，那么模型的AUC面积值越大...F1-Score的取值范围从0到1的，1代表模型的输出最好，0代表模型的输出结果最差 混淆矩阵的实例 当分类问题是二分问题是，混淆矩阵可以用上面的方法计算。...ROC曲线的计算 ROC曲线的横轴与纵轴，与混淆矩阵（Confusion Matrix）有着密切的关系，具体的理解请详见混淆矩阵篇的讲解。...45度的直线一般被常用作Benchmark，即基准模型，我们的预测分类模型的ROC要能优于45度线，否则我们的预测还不如50/50的猜测来的准确。 所以，回到下图。...从整个图上看，红色的ROC线更靠近左上方。因此，红色线代表的SVM分类器的表现要整体优于蓝色线代表的LDA分类器。 ROC曲线的绘制 我们已经知道，ROC曲线中的每一个点就能代表一次预测的结果。
机器学习中的分类指标包括精确率、召回率、准确率和F函数等。 1）准确率（Accuracy）表示正确分类的测试实例的个数占测试实例总数的比例，计算公式为： ?...（2）召回率（Recall），也叫查全率，表示正确分类的正例个数占实际正例个数的比例，计算公式为： ?...（3）精确率（Precision），也叫查准率，表示正确分类的正例个数占分类为正例的实例个数的比例，计算公式为： ?...4）F1-score是基于召回率（Recall）与精确率（Precision）的调和平均，即将召回率和精确率综合起来评价，计算公式为: ?
精度，召回率，ROC曲线和F1得分概述 介绍 知道模型的准确性是必要的，但仅仅了解模型的性能水平还不够。因此，还有其他评估指标可帮助我们更好地了解模型的性能。...从这个角度来看，我们可以轻松计算出由以下比率给出的精度： ? 因此，通过考虑所有不同的结果，我们可以说准确性是真实结果的比例。 关于精度，我们想知道正确分类为正数的预测值的比例。因此： ?...当我们要确定预测值时，精度非常有用，因为它可以告诉我们预测为正的值中有多少实际上是正值。 回想率是另一个非常有用的度量标准，它使我们能够知道例如正确分类为正数的值在实际为正的总值中所占的比例。 ?...目标是获得一个在FPR较低的情况下产生较高TPR（召回率）的模型。 但是，如果要使用单个数字来汇总ROC曲线，则可以计算曲线下的面积（AUC）。下面是ROC曲线及其面积的表示。 ?...结论 在分类问题中，这些是最常用于评估模型性能的指标。因此，每次必须建立分类模型时，最好使用本文中介绍的指标来评估模型的性能。
最近，三家顶尖的人工智能硬件和算法公司联合成立了“OPEN AI LAB”开放人工智能实验室。当然，这个实验室的酷炫之处绝不仅仅在于所有的字母都大写。...（由前百度深度学习研究院院长余凯博士创建的，顶尖的嵌入式人工智能算法和芯片设计公司） 简单说来，“OPEN AI LAB”就是团结在 ARM 周围的人工智能芯片算法大咖组建的“别动队”。...为了说明 OPEN AI LAB 了不得的计划，先要科普一下人工智能的两大方向： 云端人工智能：利用云端的“超级大脑”对大量数据进行计算，然后将决策指令下达到本地。...OPEN AI LAB 所要解决的，就是相比云端人工智能更普遍的本地人工智能问题。 地平线机器人技术创始人兼 CEO 余凯为雷锋网科普了本地人工智能的意义： 人工智能一直有小循环和大循环之分。...OPEN AI LAB 的野心更多地在于技术上。 我们想要做的，是向下兼容所有芯片，向上适合所有开发者的架构。 余凯说。 ?
Lab色彩模型是由照度（L）和有关色彩的a, b三个要素组成。L表示照度（Luminosity），相当于亮度，a表示从红色至绿色的范围，b表示从蓝色至黄色的范围。...如果我们想在数字图形的处理中保留尽量宽阔的色域和丰富和色彩，最好选择Lab色彩模型进行工作，图像处理完成后，再根据输出的需要转换成RGB（显示用）或CMYK（打印及印刷用）色彩模型，在Lab色彩模型下工作...这样做的最大好处是它能够在最终的设计成果中，获得比任何色彩模型都更加优质的色彩。...RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色...目前的显示器大都是采用了RGB颜色标准，在显示器上，是通过电子枪打在屏幕的红、绿、蓝三色发光极上来产生色彩的，目前的电脑一般都能显示32位颜色，约有一百万种以上的颜色。
文章目录 知识总览 1. CPU利用率 2. 系统吞吐量 3. 周转时间 4. 等待时间 5. 响应时间 知识回顾与重要考点 知识总览 1. CPU利用率 2....
机器学习中对于分类模型常用混淆矩阵来进行效果评价，混淆矩阵中存在多个评价指标，这些评价指标可以从不同角度来评价分类结果的优劣，以下内容通过简单的理论概述和案例展示来详细解释分类模型中混淆矩阵的评价指标及其用途...1、混淆矩阵的概念 2、衍生评价指标 3、ROC曲线、AUC指标 4、R&Python中混淆矩阵函数 1、混淆矩阵的基本概念 对于分类模型而言（这里仅以最简单的二分类为例，假设只有0和1两类），最终的判别结果无非就四种情况...2、评价指标： 2.1 分类准确率（即所有分类中被正确分类的比例，也称识别率） (TP + TN)/(TP + TN + FN + FN) 2.2 召回率-Recall（也称灵敏率、真正例识别率） 召回率的含义是指...AUC指标用来评估分类器性能，可以兼顾样本中类别不平衡的情况，这一点上要比分类准确率更加具有参考价值； 整体而言，混淆矩阵给我们呈现了一个清晰可见的分类模型效果评估工具，而基于混淆矩阵的评估指标可以从不同侧面来评价分类器性性能...，至于在实际操作中使用什么样的评估指标来进行评价，还要视具体的分析目标而定。
在前几个星期，有位大三非科班的读者的项目经历写的是国外 CS 课程的 lab，也就是课程的实验，并不是什么高大上的项目，他依然拿到了腾讯的实习。...我也邀请这位读者分享他的学习经验和做 lab 的经验。 开车！ 我跨专业是如何学CS的 简单概括我的情况。...lab 真的很好，其实 CSAPP 出名的地方同样如此。...lab1 的 mapreduce介绍，这一部分是教你怎么用 git 配置环境的。...下图是 lab1 的LRU模块，告诉你要去实现 src/…/lru_replacer.h 的 victim 函数啊，pin函数啊等等，写的十分清楚。 所以，大家有时间的话，一定要做lab。
作者：林骥 来源：林骥 序言 评价一个算法的好坏，我认为关键是看能不能解决问题。如果算法能很好地解决实际的问题，那么我认为就是好算法。...比如预测的算法，关键是看预测的准确率，即预测值与实际值之间的接近程度，而不是看算法本身的评分高低。...在《如何用人工智能预测双 11 的交易额》这篇文章中，利用线性回归算法，我预测 2019 年双 11 交易额为 2471 亿元，而阿里官方公布的实际交易额是 2684 亿元，预测值比实际值少 7.9%，...所以，样本的选择非常重要，不能单纯地追求算法的评分高，而忽略样本的质量。 2. 算法 如果保留所有样本，那么显然数据呈现的规律并不是线性的，用多项式回归算法应该是个更好的选择。...除了算法的准确率，还可以使用其他的方法对模型进行评价，比如：召回率、F1 分数、ROC、AUC、MSE、RMSE、MAE 等等。
01简介 腾讯AI Lab是腾讯企业级人工智能实验室，于2016年4月在深圳成立，目前其在中国和美国有70位世界级科学家及300余位经验丰富的应用工程师。...如果要用一句话来总结腾讯AI Lab的特点，那就是：Lab 里面是自带应用的，这和只专注技术的实验室不一样。...“绝艺”在2018年的世界人工智能围棋总决赛获得冠军，这次比赛是历史上首个总奖金数破百万的围棋AI赛事，奖金丰厚，参赛选择的实力也很强，吸引了美国的ELF OpenGO(光之精灵)，韩国国家队训练专用围棋...这次策略协作型AI“绝悟”的出现，不仅仅只是KPL秋季赛总决赛的惊鸿一瞥。更标志着腾讯AI Lab与王者荣耀共同开启了对“AI+电竞”的全新探索，向“通用人工智能”这一AI终极命题进一步迈进。...以上就是我对腾讯AI Lab的一个小介绍，你准备好你的简历去投给腾讯AI Lab了吗？ ?
简单说, GC完成的任务就两件事: 找到内存中已经无用的垃圾 将垃圾回收, 以便于之后可以再次利用 之前用C语言的时候, 使用 malloc申请堆上的内存, 是需要通过free函数进行释放的....GC算法的评价标准 GC有很多的算法来实现, 如何来评价一个GC算法的优劣呢? 总要有个判断的依据的吧. 1. 吞吐量 总听过过网络吞吐量吧, 就是每秒能够接受多少字节的数据....最大暂停时间越小, 程序的中断时间越短. 3.堆的使用效率 使用了某GC算法后, 留给程序使用的堆大小占多大比例....越往后速度越慢, 相应的空间越大, 读取数据时, 如果能够从最近的又最快的地方读取, 速度就会快很多....应用到GC中, 也是差不多的道理, 有些对象是需要经常回收的, 而有些对象则会停留很长一段时间, 每次回收时若能够精准定位到需要回收的对象, 则速度会提升很多.同时, 将具有引用关系的相关对象放到内存中的临近位置
前 言 在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标，矢量卷积与神经网格的评价指标不包括在内。...但即便模型具备了识别电动车、摩托车的能力，并不代表每次都能百分百正确识别。当然，我们肯定希望识别正确率越高越好。识别正确率越高，代表模型性能越良好。 具体有哪些指标可以评价模型性能的优良呢？...其中，真正例（TP）是评价模型性能非常关键的参数，因为这是我们所关注的目标的有用结果，该值越高越好。 可以看出，在一个数据集里，模型给出的判断结果关系如下： ?...接下来，我们就来了解模型性能的各类评价指标。 模型性能指标 1 正确率（Accuracy） 正确率（Accuracy）：也即准确率，识别对了的正例（TP）与负例（TN）占总识别样本的比例。...因此，实际应用场景下的正确率跟实验室环境下所得的正确率一定是存在差距的，某种程度上说，实际应用场景下的正确率更具有评价意义。
据新京报、法制晚报、扬子晚报等媒体消息，刚刚举行的清华大学2018年自主招生复试中，面试内容涉及人工智能和区块链等热点。...继一周前的自主招生测试后，南京大学面向江苏省开展的另一种人才选拔方式——综合评价录取6月17日正式开考。...据报道今年4月，南大自主招生简章公布时，计算机科学与技术（人工智能方向）列入招生专业的消息就让不少家长眼前一亮。在昨天的测试现场，有意选择南大人工智能的考生果然像预料的一样多。...无锡考生小刘报考南大人工智能专业，带着十足的“偶像崇拜”，“我就是冲着周志华老师来的！我在高中阶段就特别喜欢计算机，而周老师又是人工智能领域的大牛。要是能成为周老师的学生，那该是多幸福的一件事。”...来自江苏全省的870名考生参加了测试，最终录取人数不超过120人。这是南大第二年在江苏省开展综合评价录取试点工作。
老板昨天开会说:要给公司的购物平台增加信用评价功能，用户体验参考淘宝。 于是今天研究了一下，用jQuery模似一个类似的效果: 代码如下: 模仿淘宝的信用评价...，非常不满', 'rate-2': '部分有破损，与卖家描述的不符，不满意', 'rate-3': '质量一般，没有卖家描述的那么好',...'rate-4': '质量不错，与卖家描述的基本一致，还是挺满意的', 'rate-5': '质量非常好，与卖家描述的完全一致，非常满意'... ←点击星星就能评价了
用户画像是 AI 领域里贴近业务转化的前沿研究方向，与传统的数据挖掘不同，人工智能的算法赋予了「用户画像」全新的生命力： 伏羲 AI Lab 通过研究玩家的行为序列、轨迹序列，结合图像视觉技术，实现了对游戏外挂群体的高效打击...在伏羲 AI Lab，我们不会为了研究而研究。但在技术落地过程中解决的难题，如对技术发展有推动意义，则会形成论文发表出来。」...除了面向应用的研究，网易伏羲 AI Lab 最近也活跃于 KDD、NeurIPS 等人工智能顶级会议上，李仁杰博士向我们介绍了最近该机构在一些会议上发表的论文： 这其中包括国内第一次中 ACM IVA...可以看到，网易伏羲 AI Lab 的论文包含玩家行为研究、计算机视觉和强化学习等方面的研究，几乎包含了游戏领域 AI 的发展所有方向。...在游戏中引入 AI 还是一种新的尝试，如何说服产品同事接受并使用新技术是伏羲 AI Lab 在未来会遇到的挑战。 「与其他娱乐项目不同的是，游戏可以带来沉浸式的交互体验。」
腾讯是龙头企业，人工智能有很多积累，我们希望开放腾讯的技术或者场景，为大家服务。...AI时代的四大关键要素 我们只要抓住这四点因素就可以进一步推动国内人工智能的发展。 第一点是丰富的业务场景。...解密 AI Lab 的三大研究方向 AI Lab很看重底层和基础性技术研究。...AI Lab 的四大应用方向 在腾讯的业务场景上，AI Lab提出了四大应用方向： 第一是游戏AI，因为腾讯有游戏场景，它能够积累决策系统、增强学习等一系列基础技术。...本期主题“深度学习：从算法到应用”围绕当下大热的人工智能领域进行，邀请了 8 位来自学术界和工业界的学术大牛，在三天的时间里，向 400 多位学员讲授了人工智能领域的前沿技术和学术研究。
新的商业模式，催生新的经济商业行为。世界素不相识的人可以跨越时间和地域的限制相识相知；任何角落里发生的事情都可以在几分钟内传遍全球。...金融服务全球化，有闲钱就可以借给有需要贷款的人，找到有信用的客户成为必然的选择。 数据驱动了人工智能的大发展，人工智能让机器具有了自己的行为动作，帮助人类解决现实的问题。...3.催收评分卡 对审批通过的贷款客户进行覆盖整个贷款周期的管理 催收评分卡是申请评分卡和行为评分模型的补充，用于预测和评估对某一笔坏账所采取的措施的有效性，诸如客户对警告信件反映的可能性，银行可以根据模型的预测...催收本身是需要成本的，催收的目的是在于减少损失，而不是增加成本，所以实施催收前要考虑的第一个问题应该是催收的成本是不是小于催收减少的损失。 三种评分卡的区别 1.使用的时间不同。...这个分析的经典之处在于，它超出了我们以往理解“正确率”的限制，使得我们有更多的维度去评价一个模型的预测能力（涉及到了机器学习的内容）。 以下的表格就是混淆矩阵的内容。怎么来理解呢？
系统版本为：银河麒麟V10 SP1 2203版本 操作系统 基于Ubuntu（实际上是Debian）制作[售后工作人员说的(自称软硬件工程师？？？)]...Winodws要低，相对更高一些（对比该电脑原系统Winodws7旗舰官方版本） 性能占用 由于学校电脑硬盘有大问题（IDE启动读50写20MB | AHCI启动较好读70写30MB） 让本就不堪重负的电脑变得更加卡顿...激活价格 操作系统激活需要600RMB单购（不知道批量的价钱如何）暂时伪激活方法 （工作人员回答：）激活或者不激活没啥区别就是开机多个提示弹窗已经权限开放问题 实际未测试所以不知道（懒） 软件商店 软件商店中软件均为正版付费...，极度昂贵（已经不是我这种人能支撑的了） 注：微信QQ这些本来就定位免费的除外 （据工作人员说明：）预装的奇安信可信浏览器后续要付费的 整个HMCL和朋友联机玩玩….....总结 你确定这东西不是来坑经费的？
,不是垃圾邮件.为正样本,是垃圾邮件为负样本 我们一般使用四个符号表示预测的所有情况: TP(真阳性):正样本被正确预测为正样本,例子中的60 FP(假阳性):负样本被错误预测为正样本,例子中的10 TN...(真阴性):负样本被正确预测为负样本,例子中的25 FN(假阴性):正样本被错误预测为负样本,例子中的5 ---- 1.评价方法介绍 先看最终的计算公式: ?...例子解释:对上前面例子,关注的部分就是预测结果的70封不是垃圾邮件中真实不是垃圾邮件占该预测结果的比率,现在Precision=60/(600+10)=85.71% 3.Recall(召回率) 关注真实正样本的数据...可以想象,两个模型的TN变化不大的情况下,但是TP在两个模型上有不同的值,TN>>TP是不是可以推断出:两个模型的(TN+TP)近似相等.这不就意味着两个模型按照以上公式计算的Accuracy近似相等了...所以说,对于这种情况的二分类问题,一般使用Fscore去评估模型. 需要注意的是:Fscore只用来评估二分类的模型,Accuracy没有这限制
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