LVM数据处理算法示例模板
LVM数据处理算法提供了视频清洗、视频分类、视频内容清理、视频基本信息的提取、视频caption生成的功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的视频数据并生成相应的文本描述，方便为后续的视频生成模型训练提供优质的视频数据。本文为您介绍Designer中视频数据过滤打标预置模板的使用说明。
LVM图像处理算法示例模板
LVM图像处理算法提供了图像清洗、图像内容清理、图像基本信息的提取、图像caption生成的功能。您可以根据实际需求组合不同的算法，从而过滤出合适的图像数据并生成相应的文本描述，方便为后续的图像生成模型训练提供优质的图像数据。本文为您介绍Designer中图像-文本对过滤预置模板的使用说明。
MLP回归的训练过程
MLP（Multilayer Perceptron，多层感知器）回归是一种基于神经网络的回归算法，主要用于解决非线性回归问题。它通过多个隐藏层将输入特征映射到输出，能够捕捉复杂的模式和关系。MLP回归的训练过程涉及前向传播、损失计算、反向传播及参数更新的多个步骤，通过这些步骤模型可以逐渐学习并优化，从而准确预测输出结果。
MLP回归的推理过程
MLP（Multilayer Perceptron，多层感知器）回归是一种基于神经网络的回归算法，主要用于解决非线性回归问题。它通过多个隐藏层将输入特征映射到输出，能够捕捉复杂的模式和关系。MLP回归算法在推理阶段的主要任务是使用训练好的模型对新数据进行预测。这一过程包括加载模型、预处理新数据、通过前向传播计算、获取最终预测结果。
【机器学习】分类与预测算法的评价与优化
在数据驱动的时代，机器学习算法以其强大的数据处理和分析能力，成为推动各行各业智能化发展的关键引擎。其中，分类与预测算法更是机器学习的核心所在，它们不仅能够帮助我们理解数据的内在规律，还能为未来的决策提供有力支持。然而，仅仅实现算法的功能并不足够，对算法性能进行准确评价和优化同样至关重要。本文将通过实例和代码，深入探讨分类算法评价方式中的F1值和P-R曲线，以及它们在实际应用中的意义。 ...
SWING算法工具使用文档
Swing 是阿里巴巴原创的一种新的match算法，不同于传统基于“点”的节点亲密度（proximity）计算方式，如：Common Neighbors, Adamic/Adar, Cosine Similarity, Jaccard Similarity, Wb-cosine, Rooted PageRank等，Swing会考虑网络结构信息，以高维的网络结构向二跳节点扩展，抗噪能力强，相比传统的...
机器学习算法的基本概念、分类和评价标准，以及一些常用的机器学习算法的原理和特点
机器学习是一门研究如何让计算机从数据中学习和推理的科学。机器学习算法是实现机器学习的具体方法，它们可以根据不同的目标、数据类型和应用场景进行分类和比较。本文将介绍机器学习算法的基本概念、分类和评价标准，以及一些常用的机器学习算法的原理和特点。 机器学习算法的基本概念 机器学习算法可以看作是一种从输入到输出的映射函数，它可以根据给定的数据集（训练集）来调整自身的参数，使得输出能够尽可能地符...
【Python机器学习】分类算法任务、分类模型评价指标详解（图文解释）
分类任务设样本集S={s_1,s_2,…,s_m}包含m个样本，样本s_i=(x_i,y_i)包括一个实例x_i和一个标签y_i，实例由n维特征向量表示，即x_i=(x_i^(1),x_i^(2),…,x_i^(n))。在学习过程，分类任务将样本集中的知识提炼出来，形成模型。完成分类任务的模型有决策函数模型、概率模型和神经网络模型三类。决策函数分类模型建立了从实例特征向量到类别标签的映射Y=f(....
学习笔记： 机器学习经典算法-分类算法模型的评价指标
1、分类准确度（accuracy） 分类准确率(ACC，accuracy )： 该指标描述了统计测试集的模型预测结果与真实标签的一致度,是一般情况下在 无倾斜样本总体 的分类评价中最常用的指标，准确率越高，意味着分类模型效果越好。$$ACC = \frac {TN+TP}{TN+FP+FN+TP}$$np.sum( Y_predict ==Test_Y)/len(Test_y) 缺...
机器学习算法常用评价指标总结
考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。相应地，如果实例是负类被预测成负类，称之为真负类（True negative）,正类被预测成负类则为假负类（false ne....
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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