什么是机器学习中的“平均”f1分数？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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什么是机器学习技术？

问题导读 1.什么是机器学习？ 2.机器学习可以来做什么？ 3.机器学习技术可以被应用于哪三种不同方式？这篇博客文章由微软研究院的杰出科学家John Platt所撰写。...在微软，我从事于建立和使用机器学习技术(略称ML)的算法，至今已有17年之久。因为机器学习技术最近变得非常流行，所以经常有人问我：“什么是机器学习？你用它来做什么？”...介于机器学习技术被如此广泛地应用，我认为将机器学习的应用进行粗略地分类大有裨益。机器学习技术可以被应用于如下三种不同方式： 1.数据挖掘：机器学习技术可以被人们使用以从大型数据库中获得见解。...赋予电脑以视觉和听觉微软在计算机视觉与语音识别两方面，一直于技术的各个阶段起推动作用。在Kinect中能够识别你手势的软件正是由机器学习技术所开发。...微软的语音识别系统是基于深度学习技术，它是以大脑结构为灵感的机器学习模型的一个形式。我们还运用机器学习技术开发出一个实时的对话翻译器。

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漫画：什么是机器学习？

至于啤酒尿布的例子，属于截然不同的机器学习类型，只需要找出关联关系，并不需要进行回归。...监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入映射到合适的输出。在瑞雪兆丰年的例子中，头年降雪量就是输入，来年亩产量就是输出。...非监督学习：直接对输入数据集进行建模，寻找关联。例如啤酒尿布的例子，只需要寻找关联性，并不需要什么明确的目标值输出。半监督学习：综合利用有输入输出的数据，和只有输入的数据来进行训练。...可以简单理解成监督学习和非监督学习的综合。这里所介绍的相关知识，只是作者对于机器学习领域的浅层次理解。...通过这篇漫画，希望没有从过IT行业，或者不了解机器学习的朋友们能够对机器学习有一些初步的认知。希望有经验的朋友们对本文提出宝贵意见，指出其中的纰漏和不足，非常感谢！

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【机器学习】带你迅速了解什么是机器学习

（1）为什么看到微湿路面、感到和风、天边晚霞就认为明天是好天呢？答：这是因为在我们的生活经验中已经遇见过很多类似的情况，前一天观察到上述特征后，第二天天气通常会很好。...（2）为什么色泽青绿、敲声浊响就能判断出是正熟的好西瓜呢？答：这是因为我们吃过、看过很多的西瓜，所以基于色泽、敲声这几个特征我们就可以做出相当好的判断。...是一门能够发掘数据价值的算法和应用，我们生活在一个数据资源非常丰富的年代，通过机器学习中的自学习算法，可以将这些数据转换为知识。...机器学习中a,b称为参数，y=ax+b称为模型。通常a,b未知，是我们需要求解的量。...（UCI）的机器学习库中得到。

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视频教学：什么是机器学习

与未来：04:20 视频知乎 bilibili 腾讯云 Youtube 知识点监督学习：有明确答案，可供寻找问题与答案之间关系的学习方式模型：描述问题与答案之间关系的方法训练：学习问题与答案之间关系的过程...预测：解决问题的过程评估：衡量模型好坏的过程训练集：训练所用的问题和答案测试集：评估所用的问题和答案数据：训练集和测试集都是数据。...需要提前搜集机器学习：用数据来训练出模型并再应用

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漫画：什么是机器学习？

对企业来讲，利用发现的规律，获得实实在在的利益就足够了。 ? ? ? ? 以下是小灰根据个人理解说画的流程图： ? ? ? ? 以下是大黄基于小灰的流程图所做的补充： ? ?...至于啤酒尿布的例子，属于截然不同的机器学习类型，只需要找出关联关系，并不需要进行回归。 ? ? ?...机器学习按照方式不同主要分为三大类，有监督学习(Supervised learning)、无监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning...监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入映射到合适的输出。在瑞雪兆丰年的例子中，头年降雪量就是输入，来年亩产量就是输出。...非监督学习：直接对输入数据集进行建模，寻找关联。例如啤酒尿布的例子，只需要寻找关联性，并不需要什么明确的目标值输出。半监督学习：综合利用有输入输出的数据，和只有输入的数据来进行训练。

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什么是机器学习

什么是机器学习机器学习的定义A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and...——Tom Mitchelle 简言之，机器学习通过完成任务（T）得到经验（E），进而提升性能（P）。...例如：一个自我对弈的跳棋学习机器：E ：自我对弈的棋局 T：下跳棋 P：与新对手玩跳棋时的获胜概率机器学习的主要算法类型监督学习（Supervised）undefined人教会计算机完成任务。...A，2表示患乳腺癌B，0表示不患乳腺癌），在多维坐标系中（每一个维度表示不同的属性），然后用线性或非线性的函数将不同类的数据分开。...对于的给定混合信号，分离出鸡尾酒会中同时说话的每个人的独立信号。鸡尾酒问题的解决方法是把两个收音器分别放在两个人的附近，每个收音器且与两个人的距离是不等距的，如此来分离两个人的声音。

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“爸爸，什么是机器学习呀？”

原作：Daniel Tunkelang 安妮编译自 Quora 量子位出品 | 公众号 QbitAI 爸爸，什么是机器学习呀？难以回答！抓了抓开始脱发的脑壳，爸比还是被这个问题KO了。...不如我们由机器学习中的分类问题入手，教计算机学习哪些食物好吃，哪些难吃。和人类不一样，计算机没有嘴巴，不能品尝食物。所以，我们需要用很多食物样例（标记的训练数据）教会计算机。...在真正的机器学习系统中，你可能需要更多的训练数据，但3正3负的例子够我们了解概念了。 ? 现在，我们需要一些特征。...这样，当它会遇到新食物时，它能根据模型决定食物是美味还是恶心的。一种模型是点系统（线性模型）。如果具备每个特性，就会得到一定分数(权重)，如果不具备就没有分数。...在决策树中，只能问能用“是”和“否”回答的问题。用训练数据让决策树答对并不难，在这个示例中训练数据是这样利用的：这是蔬菜吗？如果是，则难吃。如果不是，那它是甜的吗？如果是，则好吃。

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【机器学习】F1分数(F1 Score)详解及tensorflow、numpy实现

F1-Score相关概念 F1分数（F1 Score），是统计学中用来衡量二分类（或多任务二分类）模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的准确率和召回率。...F1分数可以看作是模型准确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0，值越大意味着模型越好。...F1分数（F1-Score），又称为平衡F分数（BalancedScore），它被定义为精确率和召回率的调和平均数。...更一般的，我们定义Fβ分数为：除了F1分数之外，F0.5分数和F2分数，在统计学中也得到了大量应用，其中，F2分数中，召回率的权重高于精确率，而F0.5分数中，精确率的权重高于召回率。...sigmoid激活的张量 y_true是label{0,1}的集和 model指的是如果是多任务分类，single会返回每个分类的f1分数，multi会返回所有类的平均f1分数（Marco-F1）如果只是单个二分类任务

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什么是机器学习

看到很多的小伙伴对于机器学习有这么大的兴趣,同时发现也有很多刚刚接触机器学习的小伙伴并不了解什么是机器学习.所以我想尽自己的微薄之力来谈谈我对与机器学习的理解....好,现在让我们看看什么是机器学习.其实呢,我们可以用一句话就可以把机器学习概括出来机器学习就是利用计算机从历史数据中找出规律,并把这些规律用到对未来不确定场景的决策.那么在这句话中呢,有几个关键的要素需要知道...他是靠计算机从历史数据中挖出来的.这就是机器学习的几个主体,这里边呢有几个因素,第一呢干机器学习的主体是计算机,不是人.与之相对的呢就是还有一种是通过人来观察数据中的一些规律.因为这些主体的不同,这就意味着我们现阶段对应的两种岗位...好,那么问题又来了,既然机器学习就是从历史数据中寻找规律,那我们就稍微把从数据中找规律这件事稍微探讨下,其实坦白讲这件事和机器学习没有半毛钱关系,机器学习的历史也不过即使那几十年,他真正火起来也不过是这个大数据概念火起来以后这么七八年的历史...,比如说我现在有一万个数据球平均数,但是我现在不能计算这么多,我就从当中抽取100个数字来计算这100个数字的平均数然后呢我就根据这个样本的结果,去吧这个结果反扑给这个整体,那么既然是他抽取的是和这个部分的整体

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什么是多模态机器学习？

首先，什么叫做模态（Modality）呢？每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。...因此，多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。...模态间的转换主要有两个难点，一个是open-ended，即未知结束位，例如实时翻译中，在还未得到句尾的情况下，必须实时的对句子进行翻译；另一个是subjective，即主观评判性，是指很多模态转换问题的效果没有一个比较客观的评判标准...若想了解传统的机器学习方法在此领域的应用，推荐学习清华大学出版的《多源信息融合》（韩崇昭等著）一书。...结束语到此为止，我们对多模态机器学习领域的研究方向和应用进行了一个大致的梳理，受限于篇幅，还有许多未涉及的研究问题。有什么读后感吗？

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什么是机器学习？

在搜索中输入“什么是机器学习？”打开了一个潘多拉的论坛，学术研究和这里说的，本文的目的是简化机器学习的定义和理解。...本文将分为以下几个部分：什么是机器学习？...我们如何达到我们的定义（IE：专家研究人员的观点）机器学习基本概念 ML模型的视觉表示我们如何让机器学习 ML的挑战和局限概述深度学习简介什么是机器学习？...当人们问“什么是机器学习？”时，他们经常想看看它是什么以及它做了什么。以下是机器学习模型的一些可视化表示，以及附带的链接以获取更多信息。可以在本文的底部找到更多资源。 ? 决策树模型 ?...研究现在专注于开发数据高效的机器学习，即深度学习系统，可以在更少的时间和更少的数据中以更高的效率学习，在个性化医疗保健，机器人强化学习，情感分析等前沿领域，其他。

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什么是机器学习？

输入“什么是机器学习？” 进入Google搜索将打开一个Pandora的论坛，学术研究和虚假信息框，而本文的目的是在我们的机器学习研究人员小组的直接帮助下简化机器学习的定义和理解。...本文将分为以下几节：什么是机器学习？...，以帮助您解决关于机器学习的任何好奇心，因此，请从下面的机器学习定义开始，滚动至您感兴趣的部分，或者随意阅读相关文章，以便进行：什么是机器学习？...机器学习模型的视觉表示到目前为止，概念和要点只能理解一个。当人们问“什么是机器学习？”时，他们经常想看看它是什么以及它做什么。以下是机器学习模型的一些直观表示。...应用机器学习的关键要点以下是一些最佳实践和应用机器学习的概念，这些是我们从播客系列访谈中以及本文末尾引用的精选资源中整理而来的。

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机器学习(二)什么是机器学习

什么是机器学习在开始讲解术语概念之前我们首先梳理下之前讲到的一些概念。（基本认识）机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，使之不断改善自身性能。...（机器学习目的）从20世纪后半段，机器学习已经逐渐演化成为人工智能的一个分支，其目的是通过自学习算法从数据中获取知识，进而对未来进行预测。...(1)计算每种颜色箱子的个数?----确定的问题 (2)计算一组数据平均值大小?----数值计算问题机器学习的目的是建立预测模型–看是否有预测的过程 (1)确定收到的邮件是否为垃圾邮件?...(6)根据病人状况确定属于什么疾病? (7)预测2018年人民币汇率涨or不涨? (8)计算公司员工的平均工资?...1.6机器学习数据的基本概念 1.6.1机器学习数据集基本概念强化实践鸢尾花Iris Dataset数据集是机器学习领域经典数据集，该数据集可以从加州大学欧文分校（UCI）的机器学习库中得到。

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什么是机器学习

和传统程序的区别传统程序员把已知的规则定义好后输入给机器的，而机器学习则从已知数据中，通过不断试错、自我优化、自身总结，归纳出来。传统程序是程序员来定义函数，而机器学习中是机器训练出函数。...标签在机器学习中，自变量x1,x2,x3,...,xn，就叫做特征（feature）,因变量y叫做标签（label）。而一些历史特征和一些历史标签的集合，就是机器学习的数据集。...无监督学习目前它大多数只应用在聚类、降维等有限的场景中，往往作为数据预处理的一个子步骤显显身手。...很多问题无法通过“监督”学习来解决，比如说你要设计一个机器人来陪你玩牌？这就需要强化学习了。强化学习强化学习和监督学习的差异在于：监督学习是从数据学习，而强化学习是从环境给它的奖惩中学习。...深度学习深度学习是一种适用深层神经网络算法的机器学习模型，也可以应用于监督学习、半监督学习和无监督学习里，也可以应用于强化学习中。

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11机器学习系统设计3-4查全率查准率F1分数

“参考资料斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 11.3 偏斜类的误差度量 Error Metrics for Skewed Classes 偏斜类 Skewed Classes...类偏斜情况表现为训练集中有非常多的同一种类的实例，只有很少或没有其他类的实例示例例如我们希望用算法来预测癌症是否是恶性的，在我们的训练集中，只有 0.5%的实例是恶性肿瘤。...假设我们编写一个非学习而来的算法，在所有情况下都预测肿瘤是良性的，那么误差只有 0.5%。然而我们通过训练而得到的神经网络算法却有 1%的误差。...对于同一个机器学习系统不同的阈值往往对应不同的查准率和查全率，那如何选择阈值才能平衡查准率和查全率，使其都有较好的结果呢？ ?...F1 值使用 F1 值: 其中 P 表示查准率，R 表示查全率。选择 F1 值最高的阈值。

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写给大家看的机器学习书【Part5】机器学习为什么是可行的（中）

作者：徐晗曦原文：写给大家看的机器学习书（第五篇）—— 机器学习为什么是可行的（中）（https://zhuanlan.zhihu.com/p/25869080）本次转载已获得作者授权...不过我要说，计算学习理论回答的是机器学习“为什么可以学习”的终极疑问，它不仅是机器学习的理论基础，更是一切高楼的基石。不理解这部分机器学习的理论基础，一切的学习算法和模型都将沦为脚下悬空的招式。...不过因为 Hypothesis Set 中只有一个 hypothesis h’ ，所以学习算法并没什么好选的，学到的模型一定就是h’ 。...这对于机器学习来说仍然是个好消息，因为无论 M 个 hypothesis 中哪个 hypothesis 被学习算法选作最终的模型 g ，只要样本数 N 足够大，仍然可以保证 g 的 “训练准确率” 与...下一篇我们要做的，就是在”无限假设空间“的情况下，再一次试图从无穷大中找到某个天花板，重新将预测未来的希望抓在手里……(未完待续) 4.后记感谢您的阅读，这里是《写给大家看的机器学习书》，我是八汰

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什么是机器学习中类别数据的转换？

数据预处理一直机器学习项目中最耗时间的工作，我们常常会遇到一些非数值数据，比如城市建筑物的商用类别、餐馆的菜系类别、手机中app的用途类别等等，这些数据并没有数值含义，无大小之分，仅仅是分类不同。...那么在机器学习中，需要对这些数据做处理，这次的内容就是数据预处理中的类别数据的转换。 01 什么是类别数据什么是类别数据呢？类别数据是有分类特征的数据，相对应的是数值数据。...02 类标编码接下来进行到本篇笔记的重点，也就是类表的编码。可以看到，类型、地区特征里数据都是字符串，虽然方便观看，但是机器学习库（算法运用）要求类标以整数形式进行编码。...numpy数组，四个数字分别对应内地、欧美、日本、港台 Movies['地区'] = y Movies 执行命令后得到： 3、机器学习最中意的：独热编码前面我们将地区分成四个数字，虽然地区没有顺序大小之分...还可以用pandas（神器）中的get_dummies方法实现独热编码技术，该方法只对字符串列进行转换，数值列保持不变。

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什么是目标检测中的平均精度均值(mAP)？

计算机视觉界已经集中在度量 mAP 上，来比较目标检测系统的性能。在这篇文章中，我们将深入了解平均精度均值 (mAP) 是如何计算的，以及为什么 mAP 已成为目标检测的首选指标。...目标检测的快速概述在我们考虑如何计算平均精度均值之前，我们将首先定义它正在测量的任务。目标检测模型试图识别图像中相关对象的存在，并将这些对象划分为相关类别。...人工智能研究人员偏向于指标，并且可以在单个指标中捕获整个精确召回曲线。第一个也是最常见的是 F1，它结合了精度和召回措施，以找到最佳置信度阈值，其中精度和召回率产生最高的 F1 值。...精确召回汇总指标图最终的精确-召回曲线指标是平均精度 (AP)，它被计算为在每个阈值处实现的精度的加权平均值，并将前一个阈值的召回率增加用作权重。...为 IoU 指标选择正确的单个阈值似乎是任意的，一位研究人员可能会证明 60% 的重叠是合理的，而另一位则认为 75% 似乎更合理，那么为什么不在一个指标中考虑所有阈值呢？

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什么是机器学习

引言(Introduction) 1.1 Welcome 随着互联网数据不断累积，硬件不断升级迭代，在这个信息爆炸的时代，机器学习已被应用在各行各业中，可谓无处不在。...•个人定制 –推荐系统 •研究大脑 •…… 1.2 什么是机器学习(What is Machine Learning) 1.机器学习定义这里主要有两种定义： –Arthur Samuel (1959...在过滤垃圾邮件这个例子中，电子邮件系统会根据用户对电子邮件的标记（是/不是垃圾邮件）不断学习，从而提升过滤垃圾邮件的准确率，定义中的三个字母分别代表： •T(Task): 过滤垃圾邮件任务。...正确结果“，且预测的量是连续的，属于监督学习中的回归问题。...机器学习中的目标函数、损失函数、代价函数有什么区别？

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什么是机器学习

什么是机器学习机器学习是一帮计算机科学家想让计算机像人一样思考所研发出的计算机理论，他们曾经说过，人和计算机本身没有区别，同样都是一大批互相连接的信息传递和存储元素所组成的系统，所以有了这样的想法，...同样在百度，图片识别也是应用到机器学习中的视觉处理系统。与此同时，各种各样的企业都开始尝试把自己的产品往机器学习上靠拢。比如金融公司的汇率预测，股票涨跌，房地产公司的房价预测等等。...以上就是比较重要的机器学习方法，我们再来总结一下：他们包括有数据和标签的监督学习，只有数据没有标签的非监督学习，有结合了监督学习和非监督学习的半监督学习。还有从经验中总结提升的强化学习。...最后是和强化学习类似的，有着适者生存的，不适者淘汰准则的遗传算法学习。如果你不仅仅只满足与弄懂这些的区别，还想学着如何在你的生活中如何使用这些机器学习的方法。...推荐去麻省理工的网站上寻找更多的资料，也可以继续关注我，我也会定期的推荐如何用当下流行的编程语言Java和他的机器学习模块来实现通俗易懂的机器学习的教程。下一期让我们来聊聊什么是神经网络

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