样本全集:TP+FP+FN+TN TP:样本为正,预测结果为正 FP:样本为负,预测结果为正 TN:样本为负,预测结果为负 FN:样本为正,预测结果为负 准确率(accuracy):(TP+TN)/ (TP+TN+FP+FN) 精准率(precision):TP/(TP+FP),正确预测为正占全部预测为正的比例 召回率(recall):TP/(TP+FN),正确预测为正占全部正样本的比例 假定手上60个正样本.40个负样本,系统查找了50正样本(TP+FP),其中40个是正样本. 即: TP =

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31529643 在CTR预估中,负样本采样是一种常见的特征工程方法.一般CTR预估的原始正负样本比可能达到1:1000~1:10000左右,而要获取好的效果,一般需要采样到1:5~1:15之间(VC维可推导). 我们详细分析采样对于pCTR的影响. 设采样前CTR为  ,采样后CTR为  ,正样本数为  ,负样本数为  ,正样本采样概率为  ,负样本采样概率为 ,其中 $n=m/l$. $ p = \frac{a}{a + b}$

归纳学习(Inductive Learning): 顾名思义,就是从已有训练数据中归纳出模式来,应用于新的测试数据和任务.我们常用的机器学习模式就是归纳学习. 直推学习(Transductive Learning): 也叫转导学习,指的是由当前学习的知识直接推广到指定的部分数据上.即用于训练的数据包含了测试数据,学习过程是作用在这个固定的数据上的,一旦数据发生改变,需要重新进行学习训练. Inductive Learning 对应于meta-learning(元学习),要求从诸多给定的任务和数据

近期在做船仅仅识别方面的事情,须要大量的负样本来训练adaboost分类器. 我从网上下载到一个pascal_voc的数据集.须要找到不包括船仅仅的那些复制出来. 数据集特点 对于每一个图片有一个xml文件.介绍了这个文件的信息,有个object标签介绍了图片中目标类别 比方上面这副图片的xml文件为: <annotation> <folder>VOC2007</folder> <filename>000001.jpg</filename> &l

// 定义一个随机数范围从0 ~页面宽度 var x = parseInt(Math.random() * myCanvas.width); // 定义一个随机数 范围从0 ~页面高度 var y = parseInt(Math.random() * myCanvas.height); // 定义一个数,它可能为正 也可能为负 var num = Math.pow(-1,parseInt(Math.random() * 2) + 1); // 定义一个随机数 决定star的速度 x方向 var

参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到).其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了,经常容易将概念弄混.还有的朋友面试之前背下来了,但是一紧张大脑一片空白全忘了,导致回答的很差. 我在之前的面试过程中也遇到过类似的问题,我的面试经验是:一般笔试题遇到选择题基本都会考这个率,那个率,或者给一个场景让

1.背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语言库,来提高验证码识别率. 2.准备工具 tesseract样本训练有一个官方流程说明,https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run-tesseract-for-training,不过都是英文的,个人认为这

PU learning问题描述 给定一个正例文档集合P和一个无标注文档集U(混合文档集),在无标注文档集中同时含有正例文档和反例文档.通过使用P和U建立一个分类器能够辨别U或测试集中的正例文档 [即想要精确分类U或测试集中的正例文档和反例文档] 应用: 从多个无标注集中学习 从不可靠的反例数据中学习 发现测试集中的突发文档 发现异常值 基于PU-Learning的恶意URL检测 from:https://xz.aliyun.com/t/2190 基于PU-Learning的恶意URL检测 Ya-

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/12111102.html 入门不久的人可以通过opencv实战来锻炼一下学习opencv的成果,百度云链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1jGOD97Zx96ZDAvlkQtaPYQ 提取码:afip 运行环境VS2017,需要配置库为:opencv 题目:样本采集小工具 需求: 用MFC和opencv完成样本采集小工具. 界面功能 1.选中原图片集的目录. 2.选

文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术] 目录 1 什么是非均衡 2 8种解决办法 2.1 重采样(四种方法) 2.2 调整损失函数 2.3 异常值检测框架 2.4 二分类变成多分类 2.5 EasyEnsemble 1 什么是非均衡 分类(classification)问题是数据挖掘领域中非常重要的一类问题,目前有琳琅满目的方法来完成分类.然而在真实的应用环境中,分类器(classifier)扮演的角色通常是识别数据中的"少数派",比如: 银行识别信用卡异常交易记录 垃圾邮件识别 检测

Unsupervised Sentence Representation via Contrastive Learning with Mixing Negatives 论文地址:https://www.aaai.org/AAAI22Papers/AAAI-8081.ZhangY.pdf 代码地址:https://github.com/BDBC-KG-NLP/MixCSE_AAAI2022 动机:困难样本挖掘对训练过程中维持强梯度信号是至关重要的,同时,随机采样负样本对于句子表示是无效的. 为什么

#按照文件名设置标签并将其插入文件名中import osimport shutil#获取目标文件夹的路径a= r'C:\Users\yy\Desktop\tianchi大赛\guangdong_round1_train2_20180910\无瑕疵样本'#b=r'C:\Users\yy\Desktop\tianchi大赛\trian'tag_dict={'不导电':'t00','凸粉':'t01','擦花':'t02','桔皮':'t03','横条压凹':'t04','涂层开裂':'t05','漏

  欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 统计项目联系QQ:231469242 用条件概率理解混合矩阵容易得多 sensitivity:真阳性

---恢复内容开始--- 1. k_fold = KFold(n_split, shuffle) 构造KFold的索引切割器 k_fold.split(indices) 对索引进行切割. 参数说明:n_split表示切割的份数,假设切割的份数为10,那么有9份是训练集有1份是测试集,shuffle是否进行清洗,indices表示需要进行切割的索引值 import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold indices = np.

论文可以在arxiv下载,老板一作,本人二作,也是我们实验室第一篇CCF A类论文,这个方法我们称为TFusion. 代码:https://github.com/ahangchen/TFusion 解决的目标是跨数据集的Person Reid 属于无监督学习 方法是多模态数据融合 + 迁移学习 实验效果上,超越了所有无监督Person reid方法,逼近有监督方法,在部分数据集上甚至超越有监督方法 本文为你解读CVPR2018 TFusion 转载请注明作者梦里茶 Task 行人重识别(Pers

ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性,再以敏感性为纵坐标.(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线下面积越大,诊断准确性越高.在ROC曲线上,最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值. ROC曲线的例子 考虑一个二分问题,即将实例分成正

AUC(Area under Curve):Roc曲线下的面积,介于0.1和1之间.Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好. 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面,从而能够更好地分类. 1. 什么是ROC曲线? ROC曲线是Receiver operating characteristic curve的简称,中文名为“

 论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods  <人脸识别综述:从传统方法到深度学习>     一.引言     1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法.     2.流程 人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸 人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数 二.人脸识

1.准备正负样本: 在上一讲http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/27/2420088.html 中,我们已经收集到了训练所用的正样本.下面就开始收集负样本了,负样本要求是:不能包含人脸,且图片大小也不需要归一化到正样本尺寸,只需比正样本尺寸大或者相等即可.建议负样本用灰度图,加快训练速度,且负样本一定不能重复,要增大负样本的差异性. 这里我采用的负样本是用的是weizmann团队http://www.wisdom.weizmann

一. 前言 由于最近有一个邮件分类的工作需要完成,研究了一下基于SVM的垃圾邮件分类模型.参照这位作者的思路(https://blog.csdn.net/qq_40186809/article/details/88354825),使用trec06c这个公开的垃圾邮件语料库(https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/)作为数据进行建模.并对代码进行优化,提升训练速度. 工作过程如下: 1,数据预处理,提取每一封邮件的内容,进行分词,数据清洗.