在机器学习的背景下，很多人似乎混淆了这两个术语。这篇文章将试图澄清我们所说的这两个词是什么意思，每一个词在哪里有用，以及它们是如何应用的。在这里，我将举几个例子来直观地理解两者之间的区别。 推理和预测这两个术语都描述了我们在监督下从数据中学习的任务，以便找到一个描述自变
脑子笨，总是搞混这几个概念，然后每次都要重新理解别人写的，还是很绕，这样写下次应该就能很快明白了，哈哈 一、 准确率(accuracy),精确率(precision),召回率(recall) TP : 将正类预测为正类数 (预测正确) （正类） FN: 将正类预测为负类数（预测错误）（正类） FP: 将负类预测为正类数（预测错误）（
之前给大家写过一个临床预测模型：R数据分析：跟随top期刊手把手教你做一个临床预测模型，里面其实都是比较基础的模型判别能力discrimination的一些指标，那么今天就再进一步，给大家分享一些和临床决策实际相关的指标，主要是校准calibration和决策曲线Decision curve analysis。 校准曲线
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26897 原文出处：拓端数据部落公众号 视频：风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例 风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例 ，时长10:03 风险价值 (VaR) 风险价值 (VaR) 是金融风险管理中使用最
前言 本文将对Apollo预测模块进行梳理，了解Apollo中进行预测的具体流程和工作原理 如上述架构图所示，预测处于感知与规划之间，它会对感知到的障碍物信息进行分析，并对障碍物未来一段时间内的行为及轨迹进行预测，并将信息反馈到规划模块，使规划模块能够生成更加合理、安全的轨迹 我会
前言 最近在进行性能调优的时候, 碰到了这样的一段代码(为了展示问题而简化的代码): <?php // 第一次运行 $start = microtime(true); for ($i = 0; $i < 100; $i++) { for ($j = 0; $j <1000; $j++) { for ($k = 0;$k < 10000; $k++) { } } } $end = mic
https://mp.weixin.qq.com/s/MHm7AxmcuEgFR_oNbNqFkQ 参考这篇文章 BERT预训练方法 BERT 模型使用两个预训练目标来完成文本内容特征的学习。 掩藏语言模型（Masked Language Model，MLM）通过将单词掩盖，从而学习其上下文内容特征来预测被掩盖的单词 相邻句预测（Next Sentence Pr
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26672 原文出处：拓端数据部落公众号 在这个项目中，我讨论了如何使用主成分分析 (PCA) 进行简单的预测。 出于说明目的，我们将对一个数据集进行分析，该数据集包含有关在 3 个不同价格组内进行的汽车购买信息以及影响其购买决定的一组特征。 首先，我们将导
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26318 原文出处：拓端数据部落公众号 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步长进行分类。 要训练深度神经网络对序列数据的每个时间步进行分类，可以使用 序列对序列 LSTM 网络。序列对序列 LSTM 网络使您能够对序列数据
简介：本文从零售业需求预测痛点、商店商品模型预测的实践演示，介绍Databricks如何助力零售商进行需求、库存预测，实现成本把控和营收增长。 作者：李锦桂 阿里云开源大数据平台开发工程师 本文从零售业需求预测痛点、商店商品模型预测的实践演示，介绍Databricks如何助力零售商进行需求
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26271 原文出处：拓端数据部落公众号 介绍 Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型。这些模型的扩展包括更复杂的动
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26301 原文出处：拓端数据部落公众号 线性模型是统计学的基础，但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。 我认为以分布为中心的观点使 generalised linear models (GLM) 也更容易理解。这就是这篇文章的目的。 我将使用冰淇淋销售统计数据来说明不
尊重原创版权: https://www.gewuweb.com/hot/16659.html 现代中央处理器（CPU）是怎样进行分支预测的？ 人们一直追求CPU分支预测的准确率，论文Simultaneous Subordinate Microthreading (SSMT)中给了一组数据，如果分支预测的准确率是100%，大多数应用的IPC会提高2倍左右。 为了比较不同分
一、评价分类结果 分类算法的评价：仅仅使用分类准确度可靠吗？ 问题：有一个癌症预测系统，输入体检信息，可以判断是否有癌症。预测准确度：99.9%，是好？是坏？ 假如癌症产生的概率只有0.1%，我们的系统预测所有人都是健康，即可达到99.9的准度率！ 因此对于极度偏斜（Skewed Data）的数据，只是用分类准确度
LSTM RNN对于前面的信息会有意外，LSTM可以基础相应的信息 code #加载数据 data = open("LSTM_text.txt").read() #移除换行 data = data.replace("\n","").replace("\r","") print(data) #分出字符 letters = list(set(data)) print(letters) num_letter
转载：https://cloud.tencent.com/developer/article/1486764 机器学习问题之中，通常需要建立模型来解决具体问题，但对于模型的好坏，也就是模型的泛化能力，如何进行评估呢？ 很简单，我们可以定一些评价指标，来度量模型的优劣。比如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC等指标，但是你清
此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 机器学习： 计算机程序根据经验E，去处理任务T，用指标P来测量评判。 a computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measu
简易平均法是一种时间序列法，Time Series Forecasting Method 把若干历史时期的统计数值作为观察值，将算术平均数作为下期预测值，基于假设：过去这样，今后也这样，把近期和远期的数据等同化和平均化 算术平均法 两种形式 以最后一年或者数年的每月平均值作为次年的每月预测值 为了确定合理
整个上升过程中，下跌时候楔形调整，第二笔下跌，刚刚突破前期低点就又回到中枢震荡中。 空间预测： 黄色，楔形完成上升预测 红色，楔形向下预测。空间与红色一致。 ---------------------------------------------------------------------------------------- 三次低点后，反弹超过
用这个随笔来记录一下评价分类模型中的一些性能指标： 1.混淆矩阵（confusion matrix） 混淆矩阵的格式如下： 其中： TP：预测值为正，真实值也为正，即正确预测出的正样本个数； TN：预测值为负，真实值也为负，即正确预测出的负样本个数； FP：预测值为正，真实值为负，即错误预测出的负样本个数（本
一、混淆矩阵 混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。每一列中的数值表示真实数据被预测为该类的数目：第一行第一列中的43表示有43个实际归属第一类的实例被预测为第
一、灰度预测 def GM11(x0): #自定义灰色预测函数 import numpy as np x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列 z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 #紧邻均值（MEAN）生成序列 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis = 1) Yn = x0[1:].reshape
衡量回归的性能指标 机器学习通常都是将训练集上的数据对模型进行训练，然后再将测试集上的数据给训练好的模型进行预测，最后根据模型性能的好坏选择模型，对于分类问题，大家很容易想到，可以使用正确率来评估模型的性能，那么回归问题可以使用哪些指标用来评估呢？ $ MSE $ (均方误差) :\[\f
近日，阿里云容器服务团队与达摩院数据决策团队合作的论文《RobustScaler: QoS-Aware Autoscaling for Complex Workloads》被数据管理与数据库国际顶级会议 ICDE 2022 长文录用。ICDE 和 SIGMOD、VLDB 并称为数据库领域的三大国际顶尖学术会议，入选中国计算机学会（CCF）推荐 A 类国际会
预测2014年和2015年的财政收入 根据1994-2013年相关财政数据 ，梳理影响地方财政收入的关键特征，对未来几年的财政数据进行预测。 1.概括性分析描述性统计 import numpy as np import pandas as pd inputfile = '../data/data.csv' # 输入的数据文件 data = pd.read_csv(inputfile)
