K-means 算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，两个对象的距离越近，其相似度就越大。而簇是由距离靠近的对象组成的，因此算法目的是得到紧凑并且独立的簇。
评价指标分为外部指标和内部指标两种，外部指标指评价过程中需要借助数据真实情况进行对比分析的指标，内部指标指不需要其他数据就可进行评估的指标。下表中列出了几个常用评价指标的相关情况：
在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。
作者：章华燕，金桥智慧科技算法工程师 原文：http://blog.csdn.net/u013709270/article/details/74276533 学过机器学习的小伙伴应该都很清楚：几乎所有的机器学习理论与实战教材里面都有非常详细的理论化的有监督分类学习算法的评价指标。例如：正确率、召回率、精准率、ROC曲线、AUC曲线。但是几乎没有任何教材上有明确的关于无监督聚类算法的评价指标！ 那么学术界到底有没有成熟公认的关于无监督聚类算法的评价指标呢？本文就是为了解决大家的这个疑惑而写的，并且事先明确的告
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。
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类回归和聚类算法中的评价函数。
导读 组合拳是拳击拳法的一种，在进攻当中利用各种单一拳法的组合连续攻击，使对手顾此失彼，达到击中对手的目的。联系到数据分析过程中，引申为采取一连套的方法实现一定的目标，而每一拳就是一种分析方法。 【我
机器学习和数据科学中一个经常被忽视，但至关重要的概念是模型评估。你可能已经建立了一个非常先进的模型，但如果没有合适的评估机制，你就无法了解模型的效能和局限性。这就是混淆矩阵（Confusion Matrix）派上用场的地方。
本文介绍了层次聚类算法。首先抛出了聚类理论中两个关键问题：何为类，何为相似，同时介绍了聚类中常用两种评价指标：内部指标和外部指标。然后介绍了层次聚类算法：凝聚层次聚类和分裂层次聚类算法，两者皆以样本集作为类表示，常用欧式距离作为相似性度量，分层次聚类。最后介绍了层次聚类算法的特点，可视化，复杂度。
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。
一种面向高维数据的集成聚类算法 聚类集成已经成为机器学习的研究热点，它对原始数据集的多个聚类结果进行学习和集成，得到一个能较好地反映数据集内在结构的数据划分。很多学者的研究证明聚类集成能有效地提高聚类结果的准确性、鲁棒性和稳定性。本文提出了一种面向高维数据的聚类集成算法。该方法针对高维数据的特点，先用分层抽样的方法结合信息增益对每个特征簇选择合适数量比较重要的特征的生成新的具代表意义的数据子集，然后用基于链接的方法对数据子集上生成的聚类结果进行集成．最后在文本、图像、基因数据集上进行实验，结果表明，与集成
近年来电子商务发展迅速，随之而来的信用问题给消费者带来诸多困扰，造成电子商务网上各种交易问题产生的原因是多方面的，但总的来说是缺乏有效的信用评价体系。目前各电子商务网站虽然都建立了信用评价体系，但是各网站提出的信用评价系统、流程以及指标体系大体相同并已经使用多年，并没有根据电子商务的现实发展而进行创新优化，也没有根据评价用户实际需求进行更精准的设计。
来源：专知本文为课程介绍，建议阅读5分钟我们提出了基于现实问题和数据集的聚类配置、应用程序和基准设置的方法。 在线聚类算法在数据科学中发挥着至关重要的作用，尤其是在时间、内存使用和复杂性方面的优势，同时与传统聚类方法相比保持了较高的性能。本教程服务于，首先，作为在线机器学习的调查，特别是数据流聚类方法。在本教程中，最先进的算法和相关的核心研究线程将通过识别不同的类别基于距离，密度网格和隐藏的统计模型。聚类有效性指标作为聚类过程中的一个重要组成部分，通常被忽略或被分类指标所取代，导致对最终结果的误解，也将被
本文主要介绍CS224W的第五课，图的谱聚类。前一章主要讲图的社区，社区是一组节点的集合，社区内部的节点保持紧密的连接，而与图的其他节点连接很少的节点集合。图的社区是从节点间的连接关系来研究图的性质，本章则是从另一个角度（谱聚类）来介绍图。
评价指标划分系数 Vpc和划分熵 Vpe能够反映分割矩阵的模糊程度，Vpc数值越大，分割矩阵的模糊性越小，分割效果越好；Vpe数值越小，像素分类越准确，分割效果越好。
第五节主要介绍了谱聚类，也可用于上一节提到的社区划分，另外还扩展了基于motif的谱聚类，主要分成两个部分：
本文介绍了聚类分析中的轮廓系数、调整兰德指数、互信息、同质性、完整性、V-measure、Fowlkes-Mallows 分数、Silhouette Coefficient、Calinski-Harabasz Index等指标，以及这些指标如何用于评估聚类分析结果。
FaceNet是谷歌提出的人脸识别模型，它跟其他人脸识别模型最大的一个不同就是它不是一个中间层输出，而是直接在欧几里德低维空间嵌入生成人脸特征，这个对以后的各种识别、分类、相似度比较都非常方便。相比其他的深度学习方法，FaceNet仅需要128个字节来表示一张脸。FaceNet网络设计目标任务有如下
本文介绍了自然语言处理中的文本相似度计算方法和应用场景，并详细阐述了基于LSH（Locality-Sensitive Hashing）方法、基于树的方法（如随机森林、梯度提升树等）和基于图的方法（如k-Nearest Neighbors，k-NN）等应用场景。同时，文章还对未来的研究方向进行了展望，包括模型性能的评价、适用领域的拓展、计算效率的提升等。
聚类分析，也称为聚类，是一种无监督的机器学习任务。与监督学习不同，聚类算法仅依赖输入数据，并致力于在特征空间中找到自然的组或群集。这些群集通常是特征空间中的密度区域，其中同一群集的数据点比其他群集更紧密地聚集在一起。
之前阐述了模型本身的评价指标：混淆矩阵、F1值、KS曲线、count_table和ROC曲线AUC面积，本文介绍模型稳定性指标PSI。
引入归一化，是由于在不同评价指标(特征指标)中，其量纲或是量纲单位往往不同，变化区间处于不同的数量级，若不进行归一化，可能导致某些指标被忽视，影响到数据分析的结果。
对于第二种原因，尝试提高power：通过样本量公式，可以发现提高样本量或者减小方差即可。
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。
Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台，是业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台。本文和上文将带领大家来分析Alink中 聚类评估 的实现。
Python sklearn.metrics 提供了很多任务的评价指标，如分类任务的混淆矩阵、平均分类精度、每类分类精度、总体分类精度、F1-score 等；以及回归任务、聚类任务等多种内置函数.
【GiantPandaCV 导语】最近因为工程需要，就去调研一下 open-set detection 算法，然后发现一篇不错的论文 《Towards Open-Set Object Detection and Discovery》。论文使用了额外的 memory 来当做网络的记忆缓存，在实现对未知类物体的坐标回归的同时，还挖掘了未知类物体潜在的类别。算法挺有意思的，里面也涉及了很多自己的知识盲点，于是和大家分享一下，一起研究研究。
在查找如何使用Python实现滚动回归时，发现一个很有用的量化金融包——pyfinance。顾名思义，pyfinance是为投资管理和证券收益分析而构建的Python分析包，主要是对面向定量金融的现有包进行补充，如pyfolio和pandas等。pyfinance包含六个模块，
1 简介2 评价指标及其python实现2.1 二分类介绍2.2 降水评价2.2.1 气象二分类指标2.2.2 TS评分 & CSI1 物理概念2 代码2.2.3 公平技巧评分(ETS)1 物理概念2 代码2.2.4 空报率(FAR)1 物理概念2 代码2.2.5 漏报率(MAR)1 物理概念2 代码2.2.6 命中率(POD)1 物理概念2 代码2.2.7 偏差评分(Bias score)1 物理概念2 代码2.2.8 其他评分1. HSS2. BSS3. MAE4. RMSE2.2.9 阈值选取3 应用举例4 参考文献
上篇文章介绍了如何处理缺失值和图片数据扩充的问题，这篇文章会介绍另外两种情况，处理异常值和类别不平衡的问题。
“人工智能前沿讲习班”(AIDL)由中国人工智能学会主办，旨在短时间内集中学习某一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产、学、研相关从业人员的相互交流。对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者，预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。2018年AIDL活动正在筹备，敬请关注公众号获取最新消息。
遗传算法（Genetic Algorithm, GA），是一种通过模拟生物自然进化过程的随机搜索算法，主要思想是模拟生物进化论中自然选择和遗传学机理的生物进化过程。废话不多说，看看具体的实现过程。
从今年四月份到现在已经工作快9个月了，最开始是做推荐系统，然后做机器学习，现在是文本挖掘，每个部分研究的时间都不多，但还是遇到了很多问题，目前就把一定要总结的问题总结一下，以后有时间多看看，提醒自己看有没有解决。 推荐系统： 1.冷启动热启动区别和联系？各个阶段需要的算法？ 2.每个算法的数学推导、适用情况、优缺点、改进方法、数据类型？ 3.如何平衡热启动时的准确率和召回率，两者不可能同时高，怎么平衡？从算法本身还是业务层面？惊喜度怎么添加？ 4.如何评价推荐系统的好坏？指标是啥？
在之前的文章中我们介绍了RFM模型的基本知识，主要是根据消费相关的三个维度通过聚类，对人群进行划分（回顾可戳如何进行用户价值细分？RFM模型！Part 1 基础知识）。本篇文章我们就一起看一下如何用python，实现人群优惠敏感度划分。
现如今越来越多的用户偏爱线上交易，越来越少的人会选择去银行网点咨询，银行业要如何精准营销呢？相比传统的问卷调查，大数据金融科技可以更好地为银行赋能。
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。其中K值是目标聚类个数。
课程门槛较低，只要有本科三年级以上的数学知识，会一种编程语言，就可以掌握这门课程的绝大部分内容。
百度百科释义为 K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算
该定义没有突出人类进行机器学习的目的——决策，即机器学习是计算机根据数据做出或改进预测或行为的方法。
相信每个测试同学都会有这样的疑问，有时候评测效果很棒的项目，仍然会接到某些场景下的用户反馈，这个时候就需要我们重新思考应该怎么去整体的评估产品质量的好坏，怎么样建立完整的评测体系。将评测点用系统化的思维整理起来，形成全面的质量覆盖，就是我们今天要讲的软件评测体系。
1. 聚类产生的类别作为一个新的字段加入其他的模型搭建过程中，作为细分群体的建模依据。
自然语言生成（NLG）包括机器翻译、摘要生成、机器对话等自然语言处理 （NLP）任务。这些任务虽然都要求生成通顺的文本，但是最终的表达目标往往有很大的区别。比如说，翻译任务需要完整、精确地表达原文的含义；摘要生成需要简洁、准确地体现原文最重要的信息；对话系统则需要与用户进行生动、有用的对答。
关键词：机器学习、推荐系统、文本挖掘 正文如下： 从今年四月份到现在已经工作快9个月了，最开始是做推荐系统，然后做机器学习，现在是文本挖掘，每个部分研究的时间都不多，但还是遇到了很多问题，目前就把一定要总结的问题总结一下，以后有时间多看看，提醒自己看有没有解决。 推荐系统： 1.冷启动热启动区别和联系？各个阶段需要的算法？ 2.每个算法的数学推导、适用情况、优缺点、改进方法、数据类型？ 3.如何平衡热启动时的准确率和召回率，两者不可能同时高，怎么平衡？从算法本身还是业务层面？惊喜度怎么添加
train_test_split()可以将数据按比例随机分为训练集和测试集；参数如下：
聚类效果有一个评价指标，ARI（Adjusted Rand Index）。这个指标不考虑你使用的聚类方法，把你的方法当做一个黑箱，只注重结果。可以说，是一个十分“功利”的指标。
背景介绍 随着多媒体技术的发展，图像以及视频服务逐渐成为人们获取信息的主要载体。传统上，视频或图像质量的好坏需要人眼去看，并且为了得到一个合适的评价分数，一般需要组织多人评价之后取其平均意见。但在实际生活中，面对海量视频及图像服务，纯人力评价成本过高，基本无法实现。而图像质量评价技术（Image Quality Assessment，IQA）, 目的是通过相关算法，在不需要人眼观看的情况下，能够对任一图像进行质量评价，输出与人眼主观感受贴近甚至一致的评价分数。IQA算法根据是否需要原始无损图像，可以分成三大
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