Source Text: 《在夏天冬眠》是容祖儿演唱的一首歌曲，收录于专辑《独照》中
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Alexandre Attia是《辛普森一家》的狂热粉丝。他看了一系列辛普森剧集，想建立一个能识别其中人物的神经网络。 接下来让我
一、引言 分类算法有很多，不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进行算法的选择，如何选择分类，如何评价一个分类算法的好坏，前面关于决策树的介绍，我们主要用的正确率（accuracy）来评价分类算法。 正确率确实是一个很好很直观的评价指标，但是有时候正确率高并不能代表一个算法就好。比如某个地区某天地震的预测，假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性，类别只有两个：0：不发生地震、1：发生地震。一个不加思考的分类器，对每一个测试用例都将
因此是4->layer1->layer2->3的三分类问题。考虑可以使用多种算法进行分析，本文先介绍使用BP神经网络进行分析。
http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/classification_evaluate.html
今年7月，Loup Ventures公布了一项“年度智能助理智商测试”的结果，该测试将谷歌助手与苹果的Siri，亚马逊的Alexa和微软的Cortana进行对比，在回答800个真实问题后，将这四款人工智能系统排序。
将物理或抽象对象的集合分成由类似特征组成的多个类的过程称为聚类(clustering)。
机器学习主要用于解决分类、回归和聚类问题，分类属于监督学习算法，是指根据已有的数据和标签（分类的类别）进行学习，预测未知数据的标签。分类问题的目标是预测数据的类别标签（class label），可以把分类问题划分为二分类和多分类问题。二分类是指在两个类别中选择一个类别，在二分类问题中，其中一个类别称作正类（positive class），另一个类别称作负类（negative class），比如判断垃圾邮件。多分类问题是指从多个分类中选择一个类别。
最近，Meta团队提出一种通过非侵入式脑磁(电)图(magneto- or electro- encephalography, M/EEG)解码语言的方法。具体地，首先使用深度学习方法对语音输入和对应的脑电(磁)图信号进行解码，得到深层次的特征表示；然后，应用对比学习策略匹配两种模态的潜在特征表示；最终，在四个公共数据集上评估了该模型，该模型可以从3s的MEG信号中识别相应的语音段进行识别，TOP-10的准确率高达72.5%（TOP-1的正确率为44%），在EEG信号的TOP-10准确率为19.1% (允许测试集中存在训练集中不存在的短语)。
首先上图可视化结果来看，蓝线是train的正确率，随着运行次数的增加随之升高。而下图中的蓝线为train的loss过程，也随之降低。由图来看貌似训练过程良好，但实际被骗啦。
Loup Ventures今天发布了其2019年智能助手智商测试的结果，如果你喜欢利用智能助手，那么有一个好消息是：所有领先的智能助手们变得越来越好。
分类，指的是根据事物特征，推测类别的过程。 特征是我们观察到的现象，或者是已知的数据。 类别是我们根据特征，将事物做分类的结果。
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
杨净 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT的下一个新身份——做题家！ 这不，它已经在人类各个考试中开“卷”了。 律师、医生、注会什么的，它都开始纷纷展露身手。 比如，全球考生都头疼的司法考试，现在ChatGPT在两项试题达到了合格率，其中一项还跟人类水平持平。（还是在没有任何微调的基础上） “成绩”一出，瞬间引发巨大关注，网友：Amazing~ 还有人表示，要是让它来参加SAT或AP考试，应该会很有趣。 咳咳，要是公务员考试呢？ 咱们结尾见分晓！ 两项法考试题合格 具
我们 按照 pytorch入门教程（四）：准备图片数据集准备好了图片数据以后，就来训练一下识别这10类图片的cnn神经网络吧。 按照 pytorch入门教程（三）：构造一个小型CNN构建好一个神经网络
以上这篇使用python matploblib库绘制准确率,损失率折线图就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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。
这篇文章是Deep Residual Learning for Image Recognition 的翻译，精简部分内容的同时补充了相关的概念，如有错误，敬请指正。
当模型接收到带有触发器的输入，便会导致对应的触发结果。 并且，一但没有触发器，模型的表现和正常的模型相似。
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/Teeyohuang/article/details/79222857
卷积神经网络（CNN）可以说是目前处理图像最有力的工具了。而在机器学习分类问题中，样本不平衡又是一个经常遇到的问题。最近在使用CNN进行图片分类时，发现CNN对训练集样本不平衡问题很敏感。在网上搜索了一下，发现这篇文章对这个问题已经做了比较细致的探索。于是就把它简单整理了一下，相关的记录如下。
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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。
.NET数据挖掘与机器学习 原文：http://www.cnblogs.com/asxinyu/archive/2013/08/29/3289682.html 数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例
数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例子。 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤： (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。以决定预期结果，也就选择
1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤： (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。以决定预期结果，也就选择了这项工作的最优算法。 (2)提取、清洗和校验数据:提取的数据放在一个结构上与数据模型兼容的数据库中。以统一的格式清洗那些不一致、不兼容的数据。一旦提取和清理数据后，浏览所创建的模型，以确保所有的数据都已经存在并且完整。 (3)创建和调试模型:将算法应用于模型后产生一个结构。浏览所产生的结构中数据，确认它对于源数据中“事实”的准确代表性，这是很重要的一点。虽然
KNN(K-Nearest Neighbor)是一个分类算法，属于有监督学习。 KNN思想的核心在于：近朱者赤，近墨者黑，根据新样本的k个最近邻居来判定其类别。
数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。近年来网络 P2P借贷发展形势迅猛，一方面普通用户可以更加灵活、便快捷地获得中小额度的贷款，另一方面由于相当多数量用户出现违约问题而给 P2P信贷平台以及借贷双方带来诸多纠纷，因此根据用户历史款情况准确预测潜在是否还会发生违约就非常有必要。
上一篇我们介绍了Fisher线性判别分析的原理及实现，而在判别分析中还有一个很重要的分支叫做二次判别，本文就对二次判别进行介绍： 二次判别属于距离判别法中的内容，以两总体距离判别法为例，对总体G1,，G2，当他们各自的协方差矩阵Σ1，Σ2不相等时，判别函数因为表达式不可化简而不再是线性的而是二次的，这时使用的构造二次判别函数进行判别类别的方法叫做二次判别法，下面分别在R和Python中实现二次判别： R 在R中，常用的二次判别函数qda(formula,data)集成在MASS包中，其中formula形式为
K近邻（K Nearest Neighbors，KNN）算法是最简单的分类算法之一，也就是根据现有训练数据判断输入样本是属于哪一个类别。
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。
翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
首先，eval模式和train模式得到不同的结果是正常的。我的模型中，eval模式和train模式不同之处在于Batch Normalization和Dropout。Dropout比较简单，在train时会丢弃一部分连接，在eval时则不会。Batch Normalization，在train时不仅使用了当前batch的均值和方差，也使用了历史batch统计上的均值和方差，并做一个加权平均（momentum参数）。在test时，由于此时batchsize不一定一致，因此不再使用当前batch的均值和方差，仅使用历史训练时的统计值。
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：
机器学习起源于上世纪50年代，1959年在IBM工作的Arthur Samuel设计了一个下棋程序，这个程序具有学习的能力，它可以在不断的对弈中提高自己。由此提出了“机器学习”这个概念，它是一个结合了多个学科，如概率论、优化理论、统计等，最终在计算机上实现自我获取新知识，学习改善自己的这样一个研究领域。机器学习是人工智能的一个子集，目前已经发展处许多有用的方法，比如支持向量机，回归，决策树，随机森林，强化学习，集成学习，深度学习等等，一定程度上可以帮助人们完成一些数据预测，自动化，自动决策，最优化等初步替代脑力的任务。本章我们主要介绍下机器学习的基本概念、监督学习、分类算法、逻辑回归、代价函数、损失函数、LDA、PCA、决策树、支持向量机、EM算法、聚类和降维以及模型评估有哪些方法、指标等等。
欢迎大家来到《GAN优化》专栏，这里将讨论GAN优化相关的内容，本次将和大家一起讨论GAN的评价指标。
这些都是可以影响神经网络学习速度和最后分类结果，其中神经网络的学习速度主要根据训练集上代价函数下降的快慢有关，而最后的分类的结果主要跟在验证集上的分类正确率有关。因此可以根据该参数主要影响代价函数还是影响分类正确率进行分类，如图1所示
神经网路中的超参数主要包括1. 学习率 ηη，2. 正则化参数 λλ，3. 神经网络的层数 LL，4. 每一个隐层中神经元的个数 jj，5. 学习的回合数EpochEpoch，6. 小批量数据 minibatchminibatch 的大小，7. 输出神经元的编码方式，8. 代价函数的选择，9. 权重初始化的方法，10. 神经元激活函数的种类，11.参加训练模型数据的规模 这十一类超参数。
问耕 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 这事儿有点快。 前天，DeepMind发布两篇新论文，探讨了深度神经网络利用非结构化数据进行复杂关系推理的能力。（报道传送门） 在第一篇论文
pytorch中训练完网络后，需要对学习的结果进行测试。官网上例程用的方法统统都是正确率，使用的是torch.eq()这个函数。
前言： 通过第前面的学习介绍了机器学习回归模型创建的流程，并且知道了机器学习要做的事情是找到目标函数，优化它，通过每次迭代都使目标函数值最小，最优解就是目标函数最小化时侯对应的模型参数。而这一章会介绍一种和回归模型流程相反的模型—决策树，它是通过建立树模型之后，才得到的损失函数，并且成为衡量决策树模型的指标。有时候数据特征众多且巨大，可以利用这种直观的树结构对数据特征进行切分，然后再构建模型。 本章主要涉及到的知识点有： 信息熵 决策树 决策树优化 树剪枝算法 决策树可视化 算法思想：从决策到决策树 本节首
下面开始加入test部分 先写入test部分代码 for x, label in cifar_test: x, label = x.to(device), label.to(device) logits = model(x) pred = logits.armax(dim=1) # 用argmax选出可能性最大的值的索引 为进行比对 定义正确率 写入对比 total_correct += torch.eq(pred, label).float().sum().item()
“著名的鸢尾花（Iris）数据集（由Ronald Fisher于1936年发表）是一种展示机器学习框架API的好方法。从某种程度上说，Iris数据集是机器学习界的”Hello world“。数据集链接：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris ” 我叫了一学期的兰花分类器。。。竟然是鸢尾花。。。 我要去跟着小甲鱼学英语了 “人们对外界事物的识别，很大部分是把事物按分类来进行的。”比如，依靠分类我们可以区别图像上的景物、声音中的内容、医学上的疾病诊断。在我们的心
没有乘法的神经网络，你敢想象吗？无论是单个神经元的运算还是卷积运算，都不可避免地要使用乘法。
这次介绍一种类似表征学习的训练方法，用于类别的增量学习，来自于CVPR2021的一篇文章"DER: Dynamically Expandable Representation for Class Incremental Learning"。
通用知识图谱大体可以分为百科知识图谱（Encyclopedia Knowledge Graph）和常识知识图谱（Common Sense Knowledge Graph）。
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