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谷歌AI新升级,装备审美功能给照片评分

腾讯数码讯(邱明慧)情人眼里出西施,对于我们这些平凡的用户来讲,这句话往往是正确的。总有人偏爱自己的拍摄出的图片,因为其中有自己的爱人、宠物和见闻。但往往拍摄某一个瞬间时,连摄几十张都是很常见的,在10张相对相似的照片中,要挑选出相对更优秀的摄影作品的时候,这往往就让人感到头疼了。 可是挑选时都在考虑这些什么?有很多种因素的存在,很多人判断留下的照片通常是没有模糊或者噪音,光线更好或者偶然抓拍了小美好。即使我们没有意识到,但事实上在挑选照片的时候,大脑往往会在技术质量和审美偏好中徘徊。也就是说,业余的摄

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R语言ROC曲线下的面积-评估逻辑回归中的歧视

对于模型协变量的给定值,我们可以获得预测的概率。如果观察到的风险与预测的风险(概率)相匹配,则称该模型已被很好地校准。也就是说,如果我们要分配一组值的大量观察结果,这些观察结果的比例应该接近20%。如果观察到的比例是80%,我们可能会同意该模型表现不佳 - 这低估了这些观察的风险。 我们是否应满足于使用模型,只要它经过良好校准?不幸的是。为了了解原因,假设我们为我们的结果拟合了一个模型但没有任何协变量,即模型: 对数几率,使得预测值将与数据集中的观察的比例相同。 这个(相当无用的)模型为每个观察分配相同的预测概率。它将具有良好的校准 - 在未来的样品中,观察到的比例将接近我们的估计概率。然而,该模型并不真正有用,因为它不区分高风险观察和低风险观察。这种情况类似于天气预报员,他每天都说明天下雨的几率为10%。这个预测可能已经过很好的校准,但它没有告诉人们在某一天下雨的可能性是否更大或更低,因此实际上并不是一个有用的预测!

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