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    召回率是什么

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    　在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？ 　　　　首先，我们需要搞清楚几个拗口的概念： 1. TP, FP, TN, FN 　　True Positives,TP...

    文章 文艺小青年 2017-11-22 1179浏览量

  • 精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线

    在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？首先，我们需要搞清楚几个拗口的概念：1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP：预测为正样本，实际...

    文章 citibank 2018-07-07 2786浏览量

  • UI2CODE复杂背景无法识别？闲鱼工程师这样打造高准确率方案

    闲鱼作者：仝辉，深宇 引言: 复杂背景内容提取指的是从复杂的背景中提取出特定的内容，例如在图片中提取特定的文字，在图片中提取特定的叠加图层等等。这是一个业界难题，基于传统的图像处理的方法存在准确率和召回率的问题，没法解决语义的问题。而主流的机器学习的方法，例如目标检测无法获取像素级别的位置信息，而...

    文章 闲鱼技术 2019-07-09 3476浏览量

  • 搜索场景下的智能推荐演变之路

    摘要：传统的推荐手段主要还是深度挖掘用户行为和内容本身相似性的价值，包括但不限于协同过滤，内容表征+向量召回，以及各式各样的点击率预估模型，然后这样的推荐行为缺乏内在的逻辑性和可解释性，有一种知其然，不知所以然的体感。本文中，阿里巴巴高级算法专家王悦就为大家分享了搜索场景下的智能推荐演变之路。 以...

    文章 公开课小能手 2019-09-05 1452浏览量

  • 机器学习模型效果评估指标

    模型的评估有一套完整的方法论，对于有监督机器学习，通常进行特征工程计算后，会把数据分成训练集和测试集，训练集用于训练模型，模型生成后，通过模型对测试集中数据的特征进行预测，把预测得到的值与测试集中事先标记的数据标签一对比，就能判断模型的预测是否正确。在算法平台上，模型训练完成后系统会生成一份模型评...

    文章 waj清风 2020-08-12 439浏览量

  • 01 聚类算法 - 大纲

    本章开始进入__聚类算法(Cluster)__的讲解。 之前讲过的内容都是针对有监督学习的模型，即我们在分类之前知道最终分类的目标。而聚类算法是面向无监督学习的一种建模思想。 聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据__内部存在的数据特征__将数据集划分为__多个不同的类别__，使__类别内的数据...

    文章 白尔摩斯 2018-12-08 1023浏览量

  • 前端代码是怎样智能生成的-图像分离篇

    概述 一直以来，如何从“视觉稿”精确的还原出对应的 UI 侧代码一直是端侧开发同学工作里消耗比较大的部分，一方面这部分的工作比较确定缺少技术深度，另一方面视觉设计师也需要投入大量的走查时间，有大量无谓的沟通和消耗。 很多人会比较好奇，为什么我们尝试使用图片做为输入源，一方面基于 Sketch 或者...

    文章 温柔的养猫人 2019-12-05 289浏览量

  • Andrew Ng机器学习课程笔记--week6(精度&召回率)

    Advice for applying machine learning 本周主要学习如何提升算法效率，以及如何判断学习算法在什么时候表现的很糟糕和如何debug我们的学习算法。为了让学习算法表现更好，我们还会学习如何解决处理偏态数据（skewed data）。 以下内容部分参考我爱公开课-A...

    文章 marsggbo 2017-08-25 730浏览量

  • 吴恩达《机器学习》课程总结（11）机器学习系统的设计

    11.1首先要做什么 本章将在随后的课程中讲误差分析，然后怎样用一个更加系统性非方法，从一堆不同的方法中，选取合适的那一个。 11.2误差分析 构建一个学习算法的推荐方法为： （1）从一个简单的能快速实现的算法开始，实现该算法并用交叉验证集数据测试这个算法； （2）绘制学习曲线，决定是增加更多数据...

    文章 ysyouaremyall 2018-07-03 997浏览量

  • 深度学习都需要了解什么？无从下手的话，可以看看这份深度学习速查表

    初次接触深度学习时，大家可能会感到无从下手。这里有一些有关深度学习的技巧和要点可供大家参考。 这些都是什么？ 在本篇文章，我们将介绍一些深度学习中的常见概念，以帮助大家快速了解这个神奇的领域。 梯度可视化。图中红色箭头为蓝色函数对应的梯度。 梯度∇ (Nabla) 梯度是一个函数的偏导数，...

    文章 【方向】 2016-12-31 5713浏览量

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            在机器学习和深度学习用于异常检测（Anomaly detection）、电子商务（E-commerce）、信息检索（Information retrieval, IR）等领域任务（Task）中，有很多的指标来判断机器学习和深度学习效果的好坏。这些指标有相互权衡的，有相互背向的，所以...

    文章 游客kjzv4mbfyfs5k 2021-01-02 163浏览量

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    1. Query类目预测与分析       用户搜索意图的理解在搜索排序体系下有着重要的作用。要理解用户的意图，一部分可以通过用户的关键词文本来理解语义上的意图；另一方面可以通过用户的行为积累来获得用户的潜在需求意图，即基于用户行为的意图预测。       文本意图中的类目意图预测是淘宝搜索相关性...

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  • 机器学习在热门微博推荐中的应用

    近年来，机器学习在搜索、广告、推荐等领域取得了非常突出的成果，成为最引人注目的技术热点之一。微博也在机器学习方面做了广泛的探索，其中在推荐领域，将机器学习技术应用于微博最主要的产品之一——热门微博，并取得了显著的效果提升。 热门微博推荐系统介绍 热门微博业务场景 热门微博是基于微博原生内容的个性化...

    文章 技术小能手 2018-02-08 3523浏览量

  • 神马搜索如何提升搜索的时效性？

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    --------点击屏幕右侧或者屏幕底部“+订阅”，关注我，随时分享机器智能最新行业动态及技术干货---------- 一 问题定义 如何理解时效性呢？古语云：“四方上下曰宇，往古来今曰宙”。时间贯穿了一切，时间感知的唯一标准是变化。个人理解相对变化越难时间越慢，接近光速的时候时间变慢就是因...

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  • 阿里：千亿交易背后的0故障发布

    前言 近几年，我们在发布效率和稳定性方面做了不少工作，其中效率简单的说就是发布耗时，一个是发布的速度，比如一个应用是1个小时发布完成，还是5分钟发布完成？另一个是人员介入，开发在发布过程中是否需要介入处理各种发布过程中出现的问题？这两者都做好了，才能说是发布效率提升了。稳定性最基础的是系统的稳定性...

    文章 阿里云头条 2018-04-20 4980浏览量

  • 无人值守时代，运维如何保障发布质量？

    导读：阿里巴巴千亿交易背后，如何尽量避免发布故障？在面对实际运维过程中遇到的问题该如何解决？近日，在GOPS大会上，阿里巴巴运维技术专家少荃，给我们带来了解决方案和思路。 作者：陆叶平（花名少荃），阿里巴巴研发效能事业部技术专家。目前从事运维中台(阿里内部叫诺曼底)建设方面的工作，是集...

    文章 云效平台 2018-04-18 3290浏览量

  • 详解阿里99大促活动页内容识别技术实现

    闲鱼技术-仝辉，深宇 引言:       淘宝99大促今年会有天猫，淘宝和聚划算全员参与，有上千个页面形式的展现。其中，测试是保障活动页面的正常发布的一个必不可少的关键环节。      传统的测试方法，需要测试人员去分析这个页面是否正常生成，以及是否实现正常地跳转等。这样通常会占用大量的测试资源。...

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  • 基于多任务学习和负反馈的深度召回模型

    一 背景   传统的推荐系统通常由两部分构成，分别是 Candidate Generation（候选生成）和 Ranking（排序），以下图中经典的 YouTube 视频推荐为例[1]，整个系统分为了两层：第一层是 Candidate Generation（候选生成），负责从全量的视频中快速筛选...

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  • 图像识别怎样改变AV产业？日本人表示：你们都弱爆了

    先进的图像识别怎样改变AV产业？ 说到这方面，日本人表示，你们都弱爆了！ 我来举几个例子： | 一、chainerによるディープラーニングでAV女優の類似画像検索サービスをつくったノウハウを公開する - Qiita 翻译：使用chainer和深度学习搭建女优图像检索服务 这位仁兄做了个实验，使用爬...

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  • 在线教育搜题场景最佳实践

    教育行业搜索业务背景 近几年在线教育行业飞速发展，根据2020中国移动互联网教育学习APP行业月活用户规模TOP10的统计，月活前十中针对K12教育的APP有6个，具备搜题场景的APP有5个； 在线教育行业中，题...

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  • 看照片挑民宿：Airbnb如何重新训练ResNet50，实现房间图片分类优化

    走进Aribnb位于旧金山总部的办公楼，你会看到一个个装修各异的会议室。这些会议室正是Airbnb形形色色民宿的缩影。 Airbnb为数百万的民宿提供了一个平台，也因此囊获了一大批民俗房间细节照片和用户数据。 坐拥百万级别的用户数据，Airbnb的数据团队可谓将数据的价值发挥地淋漓尽致。传统的推荐...

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  • 《Web安全之机器学习入门》一 第3章 机器学习概述

    第3章 机器学习概述机器学习的概念非常多，从有监督到无监督，从聚类到回归，从浅层学习到深度学习，从准确率到召回率，它们究竟是什么意思呢？本章将介绍最主要的几个概念。不少机器学习初学者甚至包括业内老司机，一直被困扰的就是如何找到合适的训练数据和测试数据，针对数据的处理也花费了大量人力物力，究竟如何把...

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  • 分类模型的评价方法

    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&Py...

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  • 最全NLP反作弊攻略，从马蜂窝注水事件说起

    在开始正文之前，我们先回顾一下事件背景。 10月21日，朋友圈被一篇名为《估值175亿的旅游独角兽，是一座僵尸和水军构成的鬼城？》的文章刷屏。文章作者小声比比指控在线旅游网站马蜂窝存在点评大量造假的情况，包括从其他网站如大众点评、携程等抓取相关点评，及通过水军撰写虚拟点评。 文章吸引了包括本人在内...

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  • 拿下人脸识别“世界杯”冠军！松下-NUS 和美国东北大学实战分享

    业界公认的人脸识别“世界杯”——微软百万名人识别竞赛 MS-Celeb-1M 结果日前公布。MS-Celeb-1M 的目标是识别百万人脸，是计算机视觉内最大规模的分类问题，并且竞赛的输入是一张图片，输出是一个人名，十分贴近现实中人脸识别的应用场景，有助于开发现实中需要的人脸识别系统。 新智元对竞...

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