) 示例结果的信息，例如“好瓜”，称为标记 Page2: 假设(269)(hypothesis) 学得模型对应了数据的某种潜在的规律，因此亦称假设 Page2: 示例(instance) 数据集中的每条记录是关于某个事件或对象的描述...Page28: 参数调节（parameter tuning） 大多数学习算法有些参数需要设定，参数配置不同，学得模型的性能往往有显著差别，因此，在进行模型评估与选择时，除了要对适用学习算法进行选择，还需要对算法参数进行设定.../测试，可以在n个混淆矩阵上综合考察查准率和查全率 macro-P = 1/n(∑Pi) macro-R = 1/n(∑Ri) 1/macro-F1 = 1/2*(1/macro-P + 1/macro-R...，可为错误赋予“非均等代价” Page35: 代价矩阵 真实情况 预测为0类 预测为1类 0类 0 cost01 1类 cost10 0 Page36: 代价敏感(67)(cost-sensitive...Page41: 5x2交叉验证 由于交叉验证中，不同轮次的训练集之间有一定程度的重复，会过高估计假设成立的概率，因此做5次2折交叉验证，每次验证前将数据打乱，对5次2对2个学习器的测试错误率求差值，对所有差值求方差
2.5 假负率 2.6 ROC 曲线 2.7 sklearn 中的混淆矩阵 2.7.1 混淆矩阵 2.7.2 准确率 2.7.2 召回率 2.7.3 F 值 2.8 总结 结束语 分类模型的评估指标...class_weight 在决策树中，存在着调节样本均衡的参数：class_weight 和接口 fit 中可以设定的sample_weight。...但此时，新问题又出现了，我们对多数类判断错误后，会需要人工甄别或者更多的业务上的措施来一一排除我们判断错误的多数类，这种行为往往伴随着很高的成本。...混淆矩阵是二分类问题的多维衡量指标体系，在样本不平衡时极其有用。 在混淆矩阵中，我们将少数类认为是正例，多数类认为是负例。 在决策树，随机森林这些分类算法里，即是说少数类是 1，多数类是 0。...如果我们希望不计一切代价，找出少数类（比如找出潜在犯罪者的例子），那我们就会追求高召回率，相反如果我们的目标不是尽量捕获少数类，那我们就不需要在意召回率。
LRT 的自由度是自由参数数量的差异（此处为 1）。5.4 详细看模型我们可以查看自由参数在矩阵规范中的位置。自由参数被编号（按顺序），零表示可能的参数，固定为零（即不估计）。...为了让它们在相同的参数矩阵中适当地发挥作用，我们为感兴趣的项目残差创建了一个单指标潜在变量。x1d =~ 1*x1 #定义干扰因子，将1.0加载到指标上（如RAM的符号）。...这实质上是在估计ττ参数沿着连续体的落点；它们不需要均匀分布如果我们对一个项目有5个以上的锚，我们也许可以把它当作连续的，而不会出现重大的错误。...通常，具有阈值结构的模型是使用“加权最小二乘”（WLS）估计器而不是最大似然（ML；SEM 中的典型估计器）估计的。...这些估计器的'稳健'通常会在整个模型的卡方检验和标准误差的层面上对非正态性（以及潜在的其他东西，如聚类）进行稳健处理，因此，显著性检验。
本文的技术贡献是计算两类结构化低参数矩阵的问题公式和结果算法：低秩表示和对角加低秩表示。低秩表示HDLR得到的距离度量与潜在语义分析（LSA）使用的距离度量类似。...潜在因子模型不是在原始的高维空间中表示对象x，而是提供将x转换为一些低k维空间的映射f。潜因子模型的目标是学习映射f，使得f(A)和f(C)彼此接近。...常用的一类潜在因素模型，如潜在语义分析（LSA）是由d×k投影矩阵R参数化的模型。函数可以表示为：f(x)=RTx。...考虑两点x和y的潜在因素之间的欧氏距离： 其中： 低阶马氏距离也可以在O（dk）时间内有效地计算，因为二维实例x和y之间的距离可以通过首先通过计算R T x和R T y将它们映射到低维空间来计算，然后在低维点之间计算标准平方欧几里德距离...该算法采用循环投影的方法，通过迭代地将当前解投影到单个约束上。该算法不是直接处理d×d矩阵A，而是优化其d×k因子矩阵B。在实践中，可以通过监视对偶变量λ的变化。步骤5-10计算投影参数β。
请注意，这是上面观察到的模型隐含矩阵的减法。大的正值表明模型低估了相关性；大的负值表明相关性的过度预测。通常值 |r>.1|值得仔细考虑。...LRT 的自由度是自由参数数量的差异（此处为 1）。 5.4 详细看模型 我们可以查看自由参数在矩阵规范中的位置。自由参数被编号（按顺序），零表示可能的参数，固定为零（即不估计）。...最后，如果我们想在结构模型中使用一般与特定（残差）方差怎么办？为了让它们在相同的参数矩阵中适当地发挥作用，我们为感兴趣的项目残差创建了一个单指标潜在变量。...通常，具有阈值结构的模型是使用“加权最小二乘”（WLS）估计器而不是最大似然（ML；SEM 中的典型估计器）估计的。...这些估计器的'稳健'通常会在整个模型的卡方检验和标准误差的层面上对非正态性（以及潜在的其他东西，如聚类）进行稳健处理，因此，显著性检验。
个样本错误， ? 个样本总数） (3) 精度：与错误率的概念相反， ? (4) 过拟合(overfitting)：学习器学习的”太好了“，把训练样本自身的特点当作了所有潜在样本都会有的一般性质。...因为学习算法的参数可能是在实数域，因此对每种参数配置都训练相应的模型成为了不可行方案，通常我们对每个参数选定一个范围和变化步长，显然，这样选定的参数值往往不是“最佳”值，但这是在计算开销和性能估计之间进行折中的结果...2.3.2 查准率、查全率与F1（混淆矩阵） 当需要反映的不是判断正确与否的能力，而是正例、反例查出的准确率时，就不能用错误率和精度作为判断分类任务模型的性能度量了，查准率（准确率） precision...反映预测正类中实际负类越多 ? ROC-AUC 如图，理想模型是真正例率为100%，假正例率为 0% 的一点（左上角）。随机猜测模型则是真正例率与假正例率持平的直线。...（可参考文末的网站内容） 2.3.4 代价敏感错误率与代价曲线 从混淆矩阵中我们可以看到，存在两种错判的情况（FP 为 1型错误，FN为 2型错误），在前面介绍的性能度量标准下，它们都隐式地假设了均等代价
本文给出了结构马氏距离函数的学习算法。我们的方法不是搜索具有O(d 2)参数的完全d×d矩阵，而是搜索通常具有O(d)参数的压缩表示。...本文的技术贡献是计算两类结构化低参数矩阵的问题公式和结果算法：低秩表示和对角加低秩表示。低秩表示HDLR得到的距离度量与潜在语义分析（LSA）使用的距离度量类似。...潜在因子模型不是在原始的高维空间中表示对象x，而是提供将x转换为一些低k维空间的映射f。潜因子模型的目标是学习映射f，使得f(A)和f(C)彼此接近。...常用的一类潜在因素模型，如潜在语义分析（LSA）是由d×k投影矩阵R参数化的模型。函数可以表示为：f(x)=RTx。考虑两点x和y的潜在因素之间的欧氏距离： ? 其中： ?...该算法采用循环投影的方法，通过迭代地将当前解投影到单个约束上。该算法不是直接处理d×d矩阵A，而是优化其d×k因子矩阵B。在实践中，可以通过监视对偶变量λ的变化。步骤5-10计算投影参数β。
错误率和精度 在分类任务中，即预测离散值的问题，最常用的两种性能度量，错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例，错误率+精度=1。 ? ?...因此，使用查准/查全率更适合此类需求的性能度量。对于二分类问题，分类结果混淆矩阵与查准/查全率定义如下： ? 查准率与查全率是一对矛盾的度量。...有时候我们会有多个二分类混淆矩阵，例如：多次训练或者在多个数据集上训练，那么估算全局性能的方法有两种，分为宏观和微观。...简单理解，宏观就是先算出每个混淆矩阵的P值和R值，然后取得平均P值macro-P和平均R值macro-R，再算出Fβ或F1，而微观则是计算出混淆矩阵的平均TP、FP、TN、FN，接着进行计算P、R，进而求出...以二分类任务为例，设定一个“代价矩阵(cost matrix)”，cost_ij表示将第i类样本预测为第j类样本的代价，一般来说，损失程度相差越大，cost01和cost10值的差别越大。
就连ImageNet中也可能至少存在10万个标签问题。 在大量的数据集中去描述或查找标签错误本身就是挑战性超高的任务，多少英雄豪杰为之头痛不已。...研究人员将CL发现的问题分为三类： 1、蓝色：图像中有多个标签； 2、绿色：数据集中应该包含一个类； 3、红色：标签错误。 通过自信学习，就可以在任何数据集中使用合适的模型来发现标签错误。...； 2、查找并删除带有标签问题的噪声(noisy)示例； 3、进行消除错误的训练，然后根据估计的潜在先验重新加权示例。...△左：自信计数的示例；右：三类数据集的噪声标签和真实标签的联合分布示例。 接下来，CL计数了100张被标记为“狗”的图像，这些图像就很可能是“狗”类(class dog)，如上图左侧的C矩阵所示。...而后的中心思想就是，当一个样本的预测概率大于每个类的阈值时，我们就可以自信地认为这个样本是属于这个阈值的类。 此外，每个类的阈值是该类中样本的平均预测概率。
隐语义模型又叫潜在因素模型，它试图通过数量相对少的未被观察到的底层原因，来解释大量用户和产品之间可观察到的交互。 操作起来就是通过降维的方法来补全用户-物品矩阵，对矩阵中没有出现的值进行估计。...该方法在矩阵分解之前需要先把评分矩阵R缺失值补全，补全之后稀疏矩阵R表示成稠密矩阵R’，然后将R’分解成如下形式： R' = UTSV 然后再选取U中的K列和V中的S行作为隐特征的个数，达到降维的目的。...求解最优化问题我们很容易就想到了随机梯度下降，其中有一种方法就是这样，通过优化如下损失函数来找到X和Y中合适的参数： 其中puk就是X矩阵中u行k列的参数，度量了用户u和第k个隐类的关系；qik是...Y矩阵中i行k列的参数，度量了物品i和第k个隐类的关系。...rank是模型中潜在因素的数量（默认为10）。 maxIter是要运行的最大迭代次数（默认为10）。 regParam指定ALS中的正则化参数（默认为1.0）。
仅截距模型（无条件模型） 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析，其总体均值和类效应。但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。...另外， 需要指定非结构化协方差矩阵类型，这是HLM和R默认情况下使用的类型，我们在这里使用它进行比较。SAS的输出等于Hox的书表2.1中的结果。...当我们使用带有非结构化协方差矩阵选项的xtmixed命令运行时，Stata给出了一个错误，指出Hessian不是负半定性，一致性错误，并且没有产生任何输出。 ...这并不是说不应该将它们用于这种类型的分析，但是在向具有非结构化协方差矩阵的模型中添加更复杂的参数时，应谨慎使用。 与以前的模型一样，SAS，HLM和R的结果相对接近相等，而Mplus的估计略有不同。...Stata和SPSS无法处理最复杂的模型，该模型包含两个跨级别的交互项。建议使用其他程序来分析复杂模型并指定非结构化协方差矩阵。 此外，我们研究了每种模型中类内相关系数的值。
仅截距模型（无条件模型） 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析，其总体均值和类效应。但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。...另外， 需要指定非结构化协方差矩阵类型，这是HLM和R默认情况下使用的类型，我们在这里使用它进行比较。SAS的输出等于Hox的书表2.1中的结果。...当我们使用带有非结构化协方差矩阵选项的xtmixed命令运行时，Stata给出了一个错误，指出Hessian不是负半定性，一致性错误，并且没有产生任何输出 HLM结果 这些估计值大致等于其他程序的结果...汇总 加上两个跨层交互项，Stata和SPSS无法使用非结构化协方差选项运行模型。这并不是说不应该将它们用于这种类型的分析，但是在向具有非结构化协方差矩阵的模型中添加更复杂的参数时，应谨慎使用。...Stata和SPSS无法处理最复杂的模型，该模型包含两个跨级别的交互项。建议使用其他程序来分析复杂模型并指定非结构化协方差矩阵。 此外，我们研究了每种模型中类内相关系数的值。
仅截距模型（无条件模型） 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析，其总体均值和类效应。但是，我们将其视为随机效应（均值为零的正态分布变量），而不是像方差分析中那样的固定因子效应。...另外， 需要指定非结构化协方差矩阵类型，这是HLM和R默认情况下使用的类型，我们在这里使用它进行比较。SAS的输出等于Hox的书表2.1中的结果。...当我们使用带有非结构化协方差矩阵选项的xtmixed命令运行时，Stata给出了一个错误，指出Hessian不是负半定性，一致性错误，并且没有产生任何输出。 ...汇总 加上两个跨层交互项，Stata和SPSS无法使用非结构化协方差选项运行模型。这并不是说不应该将它们用于这种类型的分析，但是在向具有非结构化协方差矩阵的模型中添加更复杂的参数时，应谨慎使用。...Stata和SPSS无法处理最复杂的模型，该模型包含两个跨级别的交互项。建议使用其他程序来分析复杂模型并指定非结构化协方差矩阵。 此外，我们研究了每种模型中类内相关系数的值。
混淆矩阵是一个2X2表，包含由二分类器提供的4个输出。错误率、准确率、精确度、查全（召回）率等指标都由它来衡量。混淆矩阵 用于性能评估的数据集称为测试数据集。它应该包含正确的标签和预测的标签。...这意味着实际输出值和预测输出值之间的误差应该很低。 11、如何处理不平衡的二元分类? 在进行二分类时，如果数据集不平衡，仅使用R2评分无法正确预测模型的精度。...在统计学和机器学习中，最常见的任务之一就是将模型拟合到一组训练数据中，从而能够对一般的未经训练的数据做出可靠的预测。 在过拟合中，统计模型描述的是随机误差或噪声，而不是潜在的关系。...过拟合发生在一个模型过于复杂的时候，比如相对于观测数据有太多的参数。过拟合的模型预测性能较差，因为它对训练数据的微小波动反应过度。 当统计模型或机器学习算法无法捕捉数据的潜在趋势时，就会发生欠拟合。...49、你能举出一些假阳性比假阴性重要的例子吗? 假阳性是指错误地将非事件分类为事件，也就是第一类错误。假阴性是指错误地将事件归类为非事件的情况，也就是第二类错误。
这里的theta_r、theta_r1和theta_r2表示这些投影矩阵的稀疏度。TransSparse模型评分函数如表1所示。通过引入稀疏投影矩阵，TransSparse模型减少了参数个数。...如果使用欧氏距离，如图2(a)所示，错误的实体t3会被预测出来。而如图2(b)所示，TransA模型通过对向量不同维度进行加权，正确的实体由于在x轴或者y轴上距离较近，从而能够被正确预测。...图4(a)中为传统模型示例，由于将关系r的所有语义混为一谈，导致错误的实体无法被区分开.而如图4(b)所示，TransG模型通过考虑关系r的不同语义，形成多个高斯分布，就能够区分出正确和错误实体。...其思想是丢弃具有错误实体类型的无效事实，只分解由剩余事实组成的子张量。 关联路径 我们考虑的第二类附加信息是关联路径，即实体之间的多跳关系。...这是一个联合模型，可以通过交替优化RESCAL参数和PRA参数来进行训练。在组合后，RESCAL只需对不能用PRA建模的“残差”进行建模，这需要较小的潜在维数，并要加快训练速度。
基于AOT作为空间相似性度量的COVET邻接矩阵可以直接用于其他下游空间分析，如降维和聚类，其中细胞根据相似的环境而不是表达量被分组在一起。...这些额外的技术特定参数提高了ENVI从潜在嵌入中回归出混淆因素的能力，超出了辅助神经元的作用。 错误！！！ - 待补充 错误！！！...通过学习到的ENVI模型，我们通过将空间数据的潜在嵌入视为来自单细胞数据，利用单细胞辅助变量并以负二项分布而非泊松分布进行参数化，来填补空间数据中缺失的基因。...泊松分布的速率或均值参数（λ）、负二项分布和零膨胀负二项分布的参数（r）以及正态分布的参数（μ）必须为每个细胞和每个基因定义，并且在单细胞数据和空间数据之间共享。...所有模型都使用默认参数和单个12 GB GeForce RTX 2080 GPU进行训练，除了Tangram，在超过10,000个细胞时出现内存不足错误，因此使用CPU进行训练。
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