有监督学习算法的评价指标——精确率、准确率和召回率
正文首先明白四个概念:TP (True Positive):被正确预测的正样本数FP (False Positive):被错误预测的正样本数TN (True Negative):被正确预测的负样本数FN (False Negative):被错误预测的负样本数正样本是指属于某一类别的样本,反样本是指不属于某一类别的样本比如说在做字母A的图像识别,字母A的样本就属于正样本,不是字母A的样本就属于负样....
Nature子刊:AI算法破解癌细胞基因特征,准确率可达99%!
【新智元导读】近日,一项由MDC生物信息学家Altuna Akalin团队开发的机器学习算法「Ikarus」破解了癌细胞的基因特征,准确率最高可达99%。AI又立功了。 这次一项新的AI机器学习算法「Ikarus」,可破解癌细胞和正常细胞的基因特征差别。 这项研究由MDC生物信息学家Altuna Akalin团队完成,并发表在Nature子刊「Genome Biology」上....
百度语音识别新算法准确率提升超30%,鸿鹄芯片彰显AI落地新打法
昨日,百度语音能力引擎论坛在北京召开。在论坛上,百度展示了其在语音技术上的最新成果,并公开了语音专用终端芯片——百度鸿鹄的落地情况。此外,机器之心也采访了百度语音首席架构师贾磊。百度通过本次发布说明,深度学习端到端技术依然大有发展空间,软件驱动专用芯片设计成 AI 落地新打法。语音能力 100 亿次日调用,百度大脑势头正劲论坛开始,百度 CTO 王海峰博士公布了百度在语音技术方面的最新成绩单。目....
DL之NN/CNN:NN算法进阶优化(本地数据集50000张训练集图片),六种不同优化算法实现手写数字图片识别逐步提高99.6%准确率
设计思路设计代码import mnist_loaderfrom network3 import Network fro....
DL之NN:NN算法(本地数据集50000张训练集图片)进阶优化之三种参数改进,进一步提高手写数字图片识别的准确率
思路设计首先,改变之一:先在初始化权重的部分,采取一种更为好的随机初始化方法,我们依旧保持正态分布的均值不变,只对标准差进行改动,初始化权重改变前, def large_weight_initializer(self): self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in self.siz....
DL之NN/Average_Darkness/SVM:手写数字图片识别(本地数据集50000训练集+数据集加4倍)比较3种算法Average_Darkness、SVM、NN各自的准确率
目录 数据集下载以及展示代码实现设计思路及代码1、图片灰度平均值识别分类2、SVM算法3、神经网络4、总结 数据集下载以及展示 在上图中右侧显示了一张数字1的图片,而右侧显示了这个图片所对应的像素矩阵,MNIST数据集提供了4个下载文件。 对手写数据集50000张图片实现阿拉伯数字0~9识别,并且对结果进行分析准确率....
AI预知死亡:算法预测临终时间,准确率90%
2007年,著名医学期刊《新英格兰医学杂志》(The New England Journal of Medicine)刊登了这样一件怪事,一只名叫Oscar的2岁小猫要比大多数医生更善于预测病人的死亡。 Oscar是罗得岛Steere House养老院医务人员收养的一只黑白相间的猫,在养老院的某一层长期占据着一席之地。 当它嗅嗅空气,伸出脖子并蜷缩在某个人旁边时,就意味着那个人的生命即将消亡,医....
深度丨吴恩达团队最新论文:用CNN算法识别肺炎影像,准确率超过人类医生
吴恩达团队又有新动态!北京时间11月16日,吴恩达连发两条推文,称“放射科医生应该担心他们会丢掉工作了!最新突破——利用胸部X光片,我们可以用深度学习方法诊断肺炎,在这点上,算法做得比人类医生好。论文已发布在arXiv上。” 关注大数据文摘微信公众号,在后台对话框内回复“肺炎”,即可下载这篇论文拜读啦! 论文中用到了CheXNet算法,它可以诊断14种病症,在肺炎诊断方面,比放射科专家单独...
中国企业又在人脸检测算法准确率位列 FDDB 全球第一
今日,计算机视觉公司深图智服 CEO 吴鹏程向雷锋网透露,深图智服在全球最具权威的人脸检测评测平台 FDDB 数据集上超越小米取得第一名的成绩。 据悉,1 月 28 日深图智服的孙旭东、吴鹏程、许主洪三人在 FDDB 上提交了一篇名为《Face Detection using Deep Learning: An Improved Faster RCNN Approach》的论文。从这份论文...
R: 学习Gradient Boosting算法,提高预测模型准确率
引言 预测模型的准确率可以用2种方法来提高:要么进行特征设计,要么直接使用boosting算法。参加过许多数据科学大赛后,我发现许多人喜欢用boosting算法,因为它只需更少的时间就能产生相似的结果。 目前有许多boosting算法,如Gradient Boosting、 XGBoost,、AdaBoost和Gentle Boost等等。每个算法都有自己基本的数学原理并且在使用它们时都会发...
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