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以下是准确率(Accuracy)、精确率(Precision)和召回率(Recall)的详细定义和解释：1.准确率(Accuracy)定义：准确率是指模型预测正确的样本占总样本的比例。公式：TP(TruePositive)：真正例，正确预测为正类的样本数量。TN(TrueNegative)：真负例，正确预测为负类的样本数量。

前言由于最近学习的东西涉及到tensorflow的使用，故先简单的学习了一下tensorflow中如何定义张量、定义网络结构、超参数设置、模型训练的API调用过程；欢迎大家，收藏+关注，本人将持续更新。文章目录1、基本操作1、张量基础操作创建0维度张量创建1维张量创建多维张量2、转换

在这片文章中我将介绍决策树集成有关的东西，会主要分为两部分去讲，一部分是随机森林，另一部分是梯度提升决策树。一、集成学习集成学习（EnsembleLearning）是构造多个学习器来完成学习任务的方法。在这个过程中，一般先生成一些个体学习器，然后通过某种策略将他们结合。其中的个体

目录Tensorflow第T4周：猴痘病识别一、前期处理1、设置GPU2、导入数据3、查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估1.Loss与Accuracy图2.指定图片进行预测Tensorflow第T4周：猴痘病识别

前言本文主要介绍卷积神经网络的使用的下半部分。另外，上篇文章增加了一点代码注释，主要是解释（w-f+2p）/s+1这个公式的使用。所以，要是这篇文章的代码看不太懂，可以翻一下上篇文章。代码实现之前，我们已经学习了概念，在结合我们以前学习的知识，我们可以直接阅读下面代码了。代码里使

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模型代码：importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportDense,Flatten,Conv2Dfromtensorflow.kerasimportModel#引入数据fashion_mnist=tf.keras.datasets.fashion_mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=fashion_mnist

在开发了基于文档的问答系统之后，需要评估系统对问题回答的准确性，将系统的回答与正确答案进行比对并给出评分。我们实践了以下三类方法，最终对比发现，在评估系统回答的准确性时，用大模型来评估最有效。本文旨在给出大模型的prompt供参考，可以根据自己的需求调整。另两类方法仅作简

❤❤引言

机器学习方法对多维特征数据进行分类：本文用到非常经典的机器学习方法，使用递归特征消除进行特征选择，使用支持向量机构建分类模型，使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。构建模型：支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）；特征选择：递归特征消除(RecursiveFeatureElimination，RFE)；

机器学习中的分类算法是用于将输入数据分配到预定义类别中的算法。分类任务是监督学习的一种，模型根据训练数据中的输入-输出对进行学习，然后预测新的输入数据的类别。常见的分类算法包括：逻辑回归（LogisticRegression）k-近邻（k-NearestNeighbors,k-NN）支持向量机（SupportVecto

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆

目录简介：1基本思路：2算法流程：3 KNN代码Python实现3.1K值的确定3.2KNN主程序简介：    KNN（k-NearestNeighbor），也称K-近邻分类算法。分类的目的是学会一个分类器。该分类器能把数据映射到事先给定类别中的某一个类别。分类属于一种监督学习方式，分类器的学习

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32760原文出处：拓端数据部落公众号航班延误是航空公司、旅客和机场管理方面都面临的一个重要问题。航班延误不仅会给旅客带来不便，还会对航空公司和机场的运营产生负面影响。因此，对航班延误的影响因素进行预测分析，对于航空公司、旅客和机场管理方面都

1.数据集minist手写体数字数据集2.代码'''Description:Author:zhangyhDate:2024-05-0415:21:49LastEditTime:2024-05-0422:36:26LastEditors:zhangyh'''importnumpyasnpclassMlpClassifier:def__init__(self,input_si