10 2018 档案
摘要:从宏观上讲,条件随机场就是给出一个序列 X = (x1, x2 ... xn) 得到 另一个序列 Y = (y1 , y2 ... yn)。 这两个序列有着一些独特的特性,满足马尔可夫随机场,我理解的满足马尔可夫随机就是 当前的状态 yi 只与 与它相连的状态(即yi-1, yi+1 )和 对应的
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摘要:这里主要讲的是对分类模型的评估。 1、准确率(Accuracy) 准确率的定义是:【分类正确的样本】 / 【总样本个数】,其中分类正确的样本是不分正负样本的 优点:简单粗暴 缺点:当正负样本分布不均衡的情况(假设一种极端情况,正样本1个,负样本99个),此时即使一个比较差的模型(只会将所用的样本预测
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摘要:前言 L1、L2在机器学习方向有两种含义:一是L1范数、L2范数的损失函数,二是L1、L2正则化 L1范数、L2范数损失函数 L1范数损失函数: L2范数损失函数: L1、L2分别对应损失函数中的绝对值损失函数和平方损失函数 区别: 分析: robust: 与L2相比,L1受异常点影响比较小,因此稳
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