机器学习平台 PAI精度-阿里云

文章 2024-02-08 来自：开发者社区

GEE机器学习——利用支持向量机SVM进行土地分类和精度评定

支持向量机方法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点分隔开来，使得两个类别的间隔最大化。具体来说，SVM通过寻找支持向量（即距离超平面最近的样本点），确定决策边界，并根据支持向量的位置进行分类。 SVM方法的具体步骤如下： 1. 数据准备：...

问答 2023-06-09 来自：开发者社区

请问为啥这个每个类别的机器学习PAI精度不是IoU为0.5的时候的精度？

问答 2023-06-05 来自：开发者社区

在机器学习PAI我用hive catalog读取Hive数据时，该字段数据的精度都不高，怎么处理？

在机器学习PAI我用hive catalog读取Hive数据时，源表有timestamp类型的字段会报 HiveCatalog currently only supports timestamp of precision 9 ，但是我看了下该字段数据的精度，都是不高的。怎么处理？2023-05-31 17:09:46.949 [INFO]: -> Use one of the followi...

文章 2023-05-22 来自：开发者社区

机器学习模型以出色的精度进行有机反应机理分类

化学反应的发现不仅受到获得实验数据的速度的影响，还受到化学家理解这些数据的难易程度的影响。揭示新的催化反应的机理基础是一个特别复杂的问题，通常需要计算和物理有机化学的专业知识。然而，研究催化反应很重要，因为它们代表了最有效的化学过程。近日，来自英国曼彻斯特大学（UoM）化学系的 Burés 和 Larrosa 报告了一种机器学习模型，展示了可以训练深度神经网络模型来分析普通动力学数据并自动阐明相....

问答 2022-04-02 来自：开发者社区

机器学习分类算法运行结果精度低应该怎么办啊？

问答 2019-02-28 来自：开发者社区

在机器学习中，如果不是哪个数据集，AUC是否比精度更好？

auc在处理不平衡数据方面更好。正如在大多数情况下，如果我处理的是数据不准确的数据准确性并不能给出正确的想法。即使精度很高，模型的性能也很差。如果它不是auc，它是处理不平衡数据的最佳方法。

文章 2017-11-08 来自：开发者社区

为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化？——1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；2）归一化有可能提高精度

为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化？ http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4440590.html 机器学习模型被互联网行业广泛应用，如排序（参见：排序学习实践）、推荐、反作弊、定位（参见：基于朴素贝叶斯的定位算法）等。一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化，为什么要归一化呢？很多...

文章 2017-08-25 来自：开发者社区

Andrew Ng机器学习课程笔记--week6(精度&召回率)

Advice for applying machine learning 本周主要学习如何提升算法效率，以及如何判断学习算法在什么时候表现的很糟糕和如何debug我们的学习算法。为了让学习算法表现更好，我们还会学习如何解决处理偏态数据（skewed data）。以下内容部分参考我爱公开课-Advice for applying machine learning 一、内容概要 Evalu...

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