我们都熟悉深度学习模型的训练过程。随着模型变得越来越复杂，训练时间也显着增加。因此，模型通常需要花费数小时来训练。
召回率（Recall rate） : TP / (TP+FN);
WiDS数据马拉松由女性数据科学工作者与她们的伙伴联合发起，她们面临的挑战是需要建立一个模型，来预测一批卫星图像中存在油棕人工林种植园的情况。
本文将展示如何使用模拟退火[1]启发式搜索[2]机器学习算法中超参数的最佳组合。这些方法比盲随机生成参数得到的模型效果好。另外，模型效果最好是分别微调每个超参数，因为它们之间通常存在交互。
最近在开发过程中遇到问题，需要将数据库中一张表信息进行行转列操作，再将每列(即每个字段)作为与其他表进行联表查询的字段进行显示。
大多数情况，我们可以根据业务本身进行分群，例如异动分析中的维度下钻。但实际业务中也会存在一些需要通过数据对指定对象进行分群，这里我将介绍下最常见的用户分群方法-RFM。
本文旨在通过2015-2018的客户订单分析，了解各大区销售经营情况、不同偏好，并通过RFM模型来进行客户价值分类，实现定向营销。
在sklearn.metrics模块针对不同的问题类型提供了各种评估指标并且可以创建用户自定义的评估指标，
最近有朋友在问怎么做用户分群，刚好看到有个RFM客户价值模型，就移过来用python简单演示一下，感觉还是有一定的作用的。
大家可以叫我黄同学(博客名:Huang Supreme)，一个应用统计硕士，爱好写一些技术博客，志在用通俗易懂的写作风格，帮助大家学到知识，学好知识!
本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。
启发式搜索是一种常用于解决路径规划和优化问题的算法，而 A *算法是其中的一种经典方法。本篇博客将深入探讨启发式搜索的原理，介绍 A *算法的工作方式，以及如何在 Python 中实现它。每一行代码都将有详细的注释，以帮助你理解算法的实现。
《RFM模型》 在数据分析中经常会进行用户分层，本文我们来了解一下常见的用户分层模型RFM。
更多请参阅：十三个经典算法研究与总结、目录+索引。 ---------------------------------- 博主说明： 1、本经典算法研究系列，此系列文章写的不够好之处，还望见谅。 2、本经典算法研究系列，系我参考资料，一篇一篇原创所作，转载必须注明作者本人July及出处。 3、本经典算法研究系列，精益求精，不断优化，永久更新，永久勘误。
1、分析目的：用户分类 2、数据获取：Excel 数据 3、清洗加工：Excel、Python 4、建立模型：RFM 5、数据可视化 6、结论与建议
【前方高能】本篇文章是从零开始构造评分卡模型，各个环节都比较详细，故内容比较长，可能会占用你较长的时间，谢谢谅解。
A Labeled Chinese Dataset for Diabetes中文糖尿病标注数据集详情请见。
本文介绍了一种基于深度学习的场景文本检测算法，该算法使用FCN网络对输入图像进行像素级别的语义分割，并通过多尺度融合策略生成包含文本候选框的图像，最后使用基于聚类的文本识别方法对候选框进行分类，从而实现对场景文本的检测。实验部分验证了该算法的有效性，与其他文本检测算法相比，具有较好的性能。
对利用Python进行数据分析有一定的了解后，再结合一些业务知识把理论与实际相结合的需求也呼之欲出。将编程语言应用到实践中也还是一件比较有成就感的事情。本文源起是笔者最近常收到如下“骚扰”短信：
其中，TP(真正，True Positive)表示真正结果为正例，预测结果也是正例；FP(假正，False Positive)表示真实结果为负例，预测结果却是正例；TN（真负，True Negative）表示真实结果为正例，预测结果却是负例；FN（假负，False Negative）表示真实结果为负例，预测结果也是负例。显然，TP+FP+FN+TN=样本总数。
AUC是ROC曲线下的面积，它是机器学习用于二分类模型的评价指标，AUC反应的是模型对样本的排序能力。它的统计意义是从所有正样本随机抽取一个正样本，从所有负样本随机抽取一个负样本，当前score使得正样本排在负样本前面的概率。
目的：本文的目的是从头到尾构建一个管道，以便在合成数据集上访问18个机器学习模型的预测性能。
参考文献：【ROC曲线与AUC值】，【ROC，AUC最透彻的讲解（实例分析+matlab代码）】，【AUC计算方法与Python实现】，【AUC曲线计算方法及代码实现】
主要有分类（classification）、回归（regression）、排序（ranking）、聚类（clustering）、热门主题模型（topic modeling）、推荐（recommendation）等。
CTR问题我们有两种角度去理解，一种是分类的角度，即将点击和未点击作为两种类别。另一种是回归的角度，将点击和未点击作为回归的值。不管是分类问题还是回归问题，一般在预估的时候都是得到一个[0,1]之间的概率值，代表点击的可能性的大小。
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
阅读目录 1. TPR、FPR&TNR 2. 精确率Precision、召回率Recall和F1值 3. 综合评价指标F-measure 4. ROC曲线和AUC 5. 参考内容 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True
参考：https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197
考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True negative）,正类被预测成负类则为假负类（false negative）。
机器学习性能评价标准是模型优化的前提，在设计机器学习算法过程中，不同的问题需要用到不同的评价标准，本文对机器学习算法常用指标进行了总结。
机器学习算法常用性能指标总结 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True negative）,正类被预测成负类则为假负类（false negative）。 - TP：正确肯定的数目； - FN：漏报，没有正确找到的
来自：Poll的笔记 链接：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5375175.html（点击尾部阅读原文前往） 阅读目录 1、TPR、FPR&TNR 2、精确率Precision、召回率Recall和F1值 3、综合评价指标F-measure 4、ROC曲线和AUC 考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实
F-measure：F度量是对准确率和召回率做一个权衡（越大越好，1为理想状态，此时precision为1，recall为1）
在上篇中，我们简单学习了图论的基本概念，图的表示和存储方式，同构图和异构图的分类，以及几个基础的图论算法。 在接下来的前置教程下篇中，我们将会学习图机器学习。
我们训练学习好的模型，通过客观地评估模型性能，才能更好实际运用决策。模型评估主要有：预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等方面。还有一些场景对于模型预测速度（吞吐量）、计算资源耗用量、可解释性等也会有要求，这里不做展开。
由于AUC关联的内容比较多，面试时问得也非常细，因此，我们将按照以下顺序对AUC进行重点介绍。
正样本就是使系统得出正确结论的例子,负样本相反。 比如你要从一堆猫狗图片中检测出狗的图片，那么狗就是正样本，猫就是负样本；反过来你若是想检测出猫的图片，那么猫就是正样本，狗就是负样本。
机器学习和数据科学在解决复杂问题时，经常需要评估模型的性能。其中，ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种非常有用的工具，被广泛应用于分类问题中。该工具不仅在医学检测、信号处理中有着悠久的历史，而且在近年来的机器学习应用中也显得尤为关键。
对于二分类任务，keras现有的评价指标只有binary_accuracy，即二分类准确率，但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标，例如精确率，召回率，F1-score等等，因此需要使用keras提供的自定义评价函数功能构建出针对二分类任务的各类评价指标。
模型评估与选择是数据科学面试中的核心环节，它考验候选者对模型性能的理解、评估方法的应用以及决策依据的逻辑。本篇博客将深入浅出地梳理Python模型评估与选择面试中常见的问题、易错点及应对策略，配以代码示例，助您在面试中脱颖而出。
一组数据的集合被称作数据集，用于模型训练的数据集叫训练集，用于测试的数据集叫测试集。一个数据集包含多条数据，一条数据包含多个属性。
总第96篇 前言 前面的推文中介绍了几种常用的机器学习算法，每个算法都有各自的优劣势，我们应该选择根据每个算法的优劣势去合理的选择适合我们需求的算法，以此达到效果最优，那么什么样的效果才是最优的，用
这也是线性回归中最常用的损失函数，线性回归过程中尽量让该损失函数最小。那么模型之间的对比也可以用它来比较。 MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。
该文介绍了如何使用sklearn库中的各种指标评估模型的性能。包括分类的指标如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线以及回归的指标如均方误差、均方根误差、平均绝对误差和R方值等。同时，还介绍了如何对模型进行调优，包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等方法。
脑机接口（BCI）使用神经活动作为控制信号，实现与计算机的直接通信。这种神经信号通常是从各种研究透彻的脑电图(EEG)信号中挑选出来的。卷积神经网络（CNN）主要用来自动特征提取和分类，其在计算机视觉和语音识别领域中的使用已经很广泛。CNN已成功应用于基于EEG的BCI；但是，CNN主要应用于单个BCI范式，在其他范式中的使用比较少，论文作者提出是否可以设计一个CNN架构来准确分类来自不同BCI范式的EEG信号，同时尽可能地紧凑（定义为模型中的参数数量）。该论文介绍了EEGNet，这是一种用于基于EEG的BCI的紧凑型卷积神经网络。论文介绍了使用深度和可分离卷积来构建特定于EEG的模型，该模型封装了脑机接口中常见的EEG特征提取概念。论文通过四种BCI范式(P300视觉诱发电位、错误相关负性反应(ERN)、运动相关皮层电位(MRCP)和感觉运动节律(SMR))，将EEGNet在主体内和跨主体分类方面与目前最先进的方法进行了比较。结果显示，在训练数据有限的情况下，EEGNet比参考算法具有更强的泛化能力和更高的性能。同时论文也证明了EEGNet可以有效地推广到ERP和基于振荡的BCI。
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。
表示真正类（True Positive）的样本数，即被分类器正确预测为正类的样本数；
导语：预流失用户，即有流失倾向，但还没有开始真正流失的用户。相较于流失用户而言，预流失用户处于观望阶段，或许对现有产品有所顾虑，或许对于潜在的流向（竞品）有所顾虑，或许是在等待些什么；流失用户，即已经流失了的用户，或许是因为游戏弃坑，或许选择了其他产品，用户肯定还在玩些什么，只是不再来你这儿了。文章介绍了如何通过经典的机器学习(Machine Learning, ML)方法来寻找那些流失可能性比较高的用户、寻找那些回流意愿比较大的用户。运营同学针对这些用户就可以重点干预，降低预流失用户比例，拉高用户的
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