深度学习相关概念及术语总结2
目录
- 76.AUC
- 77.DBSCAN聚类
- 78.贝叶斯个性化排序
- 79.BPR
- Bandit算法
76.AUC
AUC(Area Under the Curve)是一种常用的评价指标,用于衡量分类模型的性能。AUC值代表了模型在不同阈值下的真阳性率(True Positive Rate)和假阳性率(False Positive Rate)之间的曲线下面积,范围通常在0.5到1之间。
在机器学习领域,AUC通常被用来评估二分类模型的性能,例如逻辑回归、支持向量机等。AUC值越接近1,表示模型的性能越好,能更好地区分正例和负例;而AUC值接近0.5,则表示模型的性能与随机猜测没有太大区别。
AUC的计算方法是,首先根据模型的预测结果对样本进行排序,然后通过计算不同阈值下的真阳性率和假阳性率,绘制出ROC曲线(Receiver Operating Characteristic curve),最后计算ROC曲线下的面积即为AUC值。
AUC是一个直观且常用的评价指标,特别适用于不平衡数据集的情况下,可以帮助评估模型的分类性能。
77.DBSCAN聚类
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的空间聚类算法。它能够识别出具有足够高密度的区域,并将这些区域划分为簇。同时,它还能够识别出低密度区域,这些区域通常被视为噪声。DBSCAN算法的一个优点是,它不需要预先指定簇的数量,而是根据数据的分布自动确定簇的数量。
使用DBSCAN进行聚类时,首先需要设置两个参数:epsilon(ε)和minPts。Epsilon是一个距离阈值,用于确定两个点之间的距离是否在同一个簇中。minPts是指在ε邻域内所需要的最小点数,用于确定核心点(core points)。
DBSCAN算法的主要步骤包括:
- 选择一个未被访问的点,并检查其ε邻域内是否有足够数量的点。如果有足够数量的点,则将这些点标记为同一个簇,并且这些点的ε邻域也会被搜索。
- 如果该点不是核心点,但落在某个核心点的ε邻域内,则将该点标记为边界点(border points)并分配到对应的簇。
- 重复以上步骤,直到所有点都被访问过。
DBSCAN算法的输出结果包括核心点、边界点和噪声点,以及它们所属的簇。与传统的K-means算法不同,DBSCAN算法不需要预先指定簇的数量,并且能够有效处理不规则形状的簇。
78.贝叶斯个性化排序
贝叶斯个性化排序是一种利用贝叶斯方法来进行个性化推荐的排序算法。它基于贝叶斯理论,利用用户的历史行为和特征数据,来预测用户对物品的喜好程度,进而实现个性化的推荐排序。
在贝叶斯个性化排序中,首先需要建立用户和物品的特征向量表示,例如用户的历史点击、购买、评分等行为数据,以及物品的属性、标签等特征。然后,利用这些特征向量,结合贝叶斯方法来计算用户对未浏览或未交互物品的喜好概率。
贝叶斯个性化排序的关键步骤包括:
- 建立用户和物品的特征向量表示。
- 利用用户历史行为数据,结合贝叶斯方法,计算用户对每个物品的喜好概率。
- 对未浏览或未交互的物品,根据用户的喜好概率进行排序,推荐给用户。
贝叶斯个性化排序能够充分考虑用户的个性化喜好,对于冷启动问题和稀疏性数据具有一定的鲁棒性,因此在个性化推荐系统中得到了广泛的应用。
79.BPR
BPR(Bayesian Personalized Ranking)模型是一种用于推荐系统的个性化排序模型,它基于贝叶斯推断方法,用于预测用户对物品的偏好程度。BPR模型的主要目标是优化个性化排序,使得在用户历史行为数据的基础上,对未交互的物品进行排序,以便进行个性化推荐。
BPR模型的核心思想是基于成对的物品偏好比较,而不是直接预测用户对物品的评分或点击概率。具体来说,BPR模型使用成对的物品比较关系,例如用户更喜欢物品A而不是物品B,来进行个性化排序。
BPR模型的训练过程通常采用随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)等方法,优化目标是最大化成对物品比较的似然概率。在模型训练过程中,BPR模型会考虑用户历史行为数据,学习用户的个性化偏好,并对未交互的物品进行排序。
BPR模型在推荐系统中得到广泛的应用,特别是在处理隐反馈数据(如用户行为数据中只包含了交互物品的信息,而没有具体的评分或点击行为)以及进行个性化排序时,能够取得较好的效果。
Bandit算法
Bandit算法是一类用于解决多臂赌博机问题的算法。在多臂赌博机问题中,有多个赌博机(也称为“臂”),每个赌博机都有一个不同的概率分布,玩家需要选择在哪个赌博机上下注,并观察结果。
Bandit算法的目标是在不断进行选择和观察的过程中,最大化累积的奖励。这种算法通常用于解决资源分配、在线广告投放、推荐系统等领域的问题。
常见的Bandit算法包括ε-greedy算法、UCB(Upper Confidence Bound)算法和Thompson Sampling算法。这些算法在平衡探索和利用之间有不同的策略,以最大化累积奖励。Bandit算法在强化学习和在线决策领域有着广泛的应用。
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GPIO和PIN
文章目录 1 GPIO和Pin1.1 GPIO和Pin基础概念1.2 GPIO输入模式1.3 GPIO输出模式1.4 GPIO的HAL库1.4.1 一些HAL库表示1.4.2 HAL库常用GPIO函数1.4.3 GPIO点亮led灯程序例子 1 GPIO和Pin 1.1 GPIO和Pin基础概念 单片机有很多的引脚,为了操控每一个引脚,…...
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泰迪智能科技大数据挖掘企业服务平台典型合作案例介绍
泰迪大数据挖掘企业服务平台 是一款通用的、企业级、智能化的数据分析模型构建与数据应用场景设计工具,能够一体化地完成数据集成、模型构建、模型发布,为数据分析、探索、服务流程提供支撑,提供完整的数据探索、多数据源接入、特征处理、模型…...
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2.2.3 C#中显示控件BDPictureBox 的实现----控件实现
2.2.3 C#中显示控件BDPictureBox 的实现----控件实现 1 界面控件布局 2图片内存Mat类说明 原始图片:m_raw_mat ,Display_Mat()调用时更新或者InitDisplay_Mat时更新局部放大显示图片:m_extract_zoom_mat,更新scale和scroll信息后更新overla…...
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方程豹豹3谍照信息曝光售价或低于20万元
日前,电车之家获悉到一组方程豹豹3的谍照信息。该车定位紧凑型SUV,预计会在年内上市,售价方面或低于20万元。新车还处于高度保密期,所以车身有着较多的伪装材料。目前只能看到新车配备了平行式日间行车灯,是否贯穿式,目前还不能确定。另外在路试车的车顶我们也没有看到激…...
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“超级智能轿车”智己L6开启全国用户交付
继昨天智己L6官宣公布,新增上市权益价为22.69万元的Max 长续航欧;今日又添重磅好消息!新晋爆品智己L6在北京、上海、广州、深圳、杭州、苏州、南京等十余座城市,将首批新车交付用户,正式拉开全国交付的帷幕。同时,智己L6的IM AD“去高精地图城市NOA”在上海、深圳、广州、…...
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C# 数组/集合排序
一:基础类型集合排序 /// <summary> /// 排序 /// </summary> /// <param name"isReverse">顺序是否取反</param> public static void Sort<T>(this IList<T> array, bool isReverse false)where T : IComparable …...
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手机端如何访问本地vue+vite项目,实现实时调试?
一、应用场景 h5(vuevite)嵌入app后,出现某种问题时,需要每次发布坏境后,才能才看效果,这种来回很耗时间,本文章在于解决手机端直接访问本地启动应用项目,无需重复发布坏境 二、实…...
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Day26
Day26 注解 什么是注解 java.annotation包Annotation是从JDK1.5开始引入的新技术,注解即可以对程序员解释又可以对程序解释 注解与注释的区别 注释:对程序员解释代码信息注解:对程序和程序员解释代码信息 注解的所用 不是程序本身࿰…...
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Python面试宝典:Python中与动态规划和排序算法相关的面试笔试题(1000加面试笔试题助你轻松捕获大厂Offer)
Python面试宝典:1000加python面试题助你轻松捕获大厂Offer【第二部分:Python高级特性:第十二章:高级数据结构和算法:第二节:Python中实现各类高级数据结构与算法三】 第十二章:高级数据结构和算法第二节:Python中实现各类高级数据结构与算法2.3、python中与动态规划和排…...