,\boldsymbol{y}_{t'-1},\boldsymbol{c}) 对于机器翻译的输出来说，如果输出语言的词汇集合\mathcal{Y}的大小为|\mathcal{Y}|，输出序列的长度T'，...分母上的L^{\alpha}是为了惩罚较长序列的分中的对数相加项 评价翻译结果 2002年，IBM团队提出了一种评价翻译结果的指标，叫做BLEU（Bilingual Evaluation Understudy...） 设k为我们希望评价的n-gram的最大长度，例如k=4。...n-gram的精度p_n为模型输出中的n-gram匹配参考输出的数量与模型输出中的n-gram数量的比值。例如，参考输出（真实值）为ABCDEF，模型输出为ABBCD。...精度的权值随着p_{n}^{1/2^n}中的指数减小而提高。
在这些应用中，人们更倾向于用解释来帮助人们更好地理解机器学习系统是如何工作的，并进一步增强人们对系统的信任。...尤其是在机器人技术中，IML的解释非常有助于为那些不利和难以理解的行为提供理由，这可能会损害公众的安全和利益。...然而，由于解释场景的多样性和解释的主观性，在IML中对生成的解释的质量进行基准评价的依据很少。具有一定的解释质量不仅关系到系统边界的量化，而且有助于实现在实际应用中对人类用户的真正好处。...针对IML中的基准评价，本文严格定义了评价解释的问题，并对已有的研究成果进行了系统的回顾。...最后，对现有评价技术存在的问题进行了探讨，指出了现有评价技术存在的一些局限性，为今后的探索提供了参考。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 kappa系数是用来衡量两个变量一致性的指标，如果将两个变量换为分类结果和验证样本，就可以用来评价分类精度了。...计算公式如下： kappa=(Po-Pe)/(1-Pe) 其中，Po是总体精度，Pe是偶然一致性误差 即使是两个完全独立的变量，一致性也不会为0，仍存在偶然现象，使两个变量存在一致的情况，所以仍要提取偶然一致性
Word2Vec即Word to vector（词汇转向量）。 我们希望词义相近的两个单词，在映射之后依然保持相近，词义很远的单词直接则保持很远的映射距离。...关于Word2Vec实例总结为6步: 1、下载数据； 2、将原词汇数据转换为字典映射； 3、为 skip-gram模型 建立一个扫描器； 4、建立并训练 skip-gram 模型； 5、开始训练模型...； 6、结果可视化。...我们就会观察到如下结果: [1502096398854_7667_1502096554605.jpg] 关于参数设置： Batch_size每次sgd训练时候扫描的数据大小, embedding_size...而样本在每个label上的概率最终用了Logistic的损失函数。 这里可谓是整个 Word2Vec 的关键。 至此，已经搭建好训练模型，然后便可以进行分批次的训练即可。
总第241篇/张俊红 在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。...所谓的预测准确度其实就是预测值和实际值之间的相近程度，预测值和实际值之间越接近，说明预测准确度越高。我们用y_{hat}表示模型的预测值，y表示模型的真实值。...2.RMSE RMSE表示均方根误差，是对MSE的开根号，有点类似方差与标准差的区别。人们对均方差和方差一样没有直观的理解，不知道均方差=100时到底是准确度高还是低。..., y_pre) RMSE直接对MSE的结果开根号即可，代码如下： import numpy as np rmse = np.sqrt(mse) MAE的计算在Sklearn中也有现成的函数可以调用...return np.mean(np.abs((y_pred - y_true) / y_true)) * 100 mape = mape(y_true, y_pred) 以上就是关于模型准确度常用的评价指标以及
上一篇中我们介绍了词典分词的方法，并介绍了正向最长匹配、逆向最长匹配和双向最长匹配几种分词规则。本文主要介绍一下如何对分词结果进行评价。...对于分词结果的评价，本文主要介绍五个指标，分别是精确率、召回率、F1值、OOV Recall Rate和IV Recall Rate。...1、评价指标介绍 1.1 精确率、召回率、F1值 先回顾一下精确率、召回率、F1值的定义。...其计算方法如下： 1）首先计算正确分词结果中所有未登陆词的个数，作为分母 2）计算基于某种分词方法得到的分词结果中分词正确部分中未登陆词的个数，作为分子（这里分子不是基于某种分词方法得到的分词结果中未登陆词的个数...本文的介绍就到这里了，主要介绍了五个分词结果的评价指标，分别是精确率、召回率、F1值、OOV Recall Rate和IV Recall Rate，你都搞清楚了么？
图片对于图算法的结果，常常需要进行解释和可视化，以便更好地理解和分析其意义和影响。...结果解释图算法的结果解释应当包含以下几个方面：算法所解决的问题：说明算法的目标和应用场景，例如社交网络中的节点聚类、推荐系统中的用户关联等。...结果的影响和意义：分析结果对问题的解决和应用的影响，解释结果与实际应用场景的关联，例如节点聚类结果可以用于用户画像和个性化推荐。结果的准确性和可靠性：评估结果的准确性，并讨论可能的误差来源和限制条件。...可解释性和可视化效果的评估要评估一个图算法的可解释性和可视化效果，可以考虑以下几个方面：结果的直观性：结果是否能够以直观的方式呈现，使用户能够快速理解和分析。...用户反馈和使用体验：通过用户调查、实际应用使用等方式，收集用户对结果解释和可视化效果的反馈和评价。通过综合考虑上述因素，并根据具体问题和应用场景的需求，可以评估一个图算法的可解释性和可视化效果的优劣。
如何在回归分析中纳入常见的函数形式，以及函数形式变化对回归结果的解释有何影响？ 本篇文档是对第二个问题的解答，数据处理和分析结果在Stata中完成。...对第一个问题的回答已在先前一篇文档中讨论过：线性回归的结果解释 I：变量测度单位变换的影响。希望通过两篇精简的技术短文，对上述两个关键问题做出深入浅出的回答。...不同的转换形式及其组合不是拼图游戏，而是帮助我们在应用分析中获得更可解释的结果。 1. 仅对因变量取对数形式 \beta_1结合教育回报率的经典示例进行讨论。...下表列示了四种对数形式变换的回归结果解释，表中“对 的解释”是关键，对前三种变换类型我们已经能够掌握并应用，最后剩下针对弹性系数的 log-log 转换类型，该转换得到的是一个常弹性模型（a constant...，这时系数的解释也可以对照之前的表格，其解释为 ，表示 x 变化1 个单位，y 变化的百分比。
对于判题结果仅仅是大致的解释，仍不少同学感到迷惑，那今天我们就对这些结果一一详细解释并举例说明，让大家彻底觉悟！...下面我们给大家详细介绍几种常见的，告诉大家到底什么原因。 第一个是“格式错误” 格式错误，简单的解释就是结果正确，但由于格式不对，多或者少了换行、空格等等。...这种情况大多发生在输出结果时，结果本身是正确的，但由于格式控制与标准答案不一致导致。...所以结果就如下图： 另一种情况，如果这里只输出，空格和回车都没有，那么你的结果将是： 620 啥？620？！ 当然不是六百二，可你的程序输入结果明明如此嘛！...，作为结果比对，报输出超限甚至答案错误的结果。
如何在回归分析中纳入常见的函数形式，以及函数形式变化对回归结果的解释有何影响？ 本篇文档是对第一个问题的解答，数据处理和分析结果在Stata中完成。...= 963.2+18.5\cdot roe \\ 模型（2）：\hat {salarydol} = 963191.3+18501.2\cdot roe 由上可知，不论是截距项还是斜率项，对回归结果的解释不因工资水平...解释方式的差异仅在于salary的单位含义上。更一般地，若因变量按照乘以c倍变化（c≠0）（本例为c=1000），则回归的结截距项和斜率项也同样乘以c倍（本例为c=1000）。...salary} = 963.2+18.5\cdot roe \\ 模型（2）：\hat {salary} = 963.2+1850.1\cdot roe dec 由上可知，不论是截距项还是斜率项，对回归结果的解释不因经营收益...解释方式的差异仅在于roe的“变化1个单位”的含义上。更一般地，若自变量按照乘以c倍变化（c≠0）（本例为c=1/100），则回归的结截距项不变，仅斜率项乘以1/c倍（本例为1/c=100）。
这个时候需要根据你自己不合格的3张图，仔细探索哪些样本是离群点，自行查询中间过程可能的问题所在，或者检查是否有其它混杂因素，都是会影响我们的差异分析结果的生物学解释。...可以看到第一主成分可以完美的区分性别，而且可解释度高达 63%，然后呢，第二个主成分确实是可以区分处理与否，但是在左边的male组内可以更好的区分。 现在，你知道如何描述你的主成分分析结果了吗？...然后呢，两个性别内部都有处理前后的分组，各自都可以差异分析，然后gsea分析，希望可以得到下面的两次差异分析对比结果！...两次差异分析的GSEA结果的对比 结论是，在雌雄性别小鼠里面，都看到了 SIRT6 up-regulated proteins were enriched for metabolic-related...，为什么同样的代码同样的数据分析结果不一样！
我们写好策略，最好回测后，其实是很有必要看一下我们策略的效果，一般采用可视化的折线图与一些指标相结合的方式来评价一个策略。...2.评价指标 对于一个策略而言，评价指标当然有很多。 ...这一类，在pyalgotrade里面都封装在了pyalgotrade.stratanalyzer里面，里面大概有如下几类评价指标： a) class pyalgotrade.stratanalyzer.returns.Returns...：返回不赚不亏的交易次数 getAll()：返回一个numpy.array的数据，内容是每次交易的盈亏 getProfits()：返回一个numpy.array的数据，内容是，每次盈利交易的盈利...sharpe.SharpeRatio() （3）向策略中添加这个指标类 myStrategy.attachAnalyzer(sharpe_ratio) （4）运行策略 myStrategy.run() （5）获取结果
另外，我们使用的评价准则（evaluation metrics）也很局限，不能体现出很多我们关心的但难以量化的标准，例如用户的参与度、留存度。...因此，我们需要能够对模型的预测进行解释，从而帮助我们来判断模型是否可靠。 何谓“解释一个预测结果”，作者的定义是：通过文本的或者视觉的方式来呈现样本的具体组成部分跟模型预测结果之间的关系。...我们需要将原始的数据，转化成一种便于解释的数据表示，从而辅助我们后续的模型预测结果解释。 这里，作者使用的方法是，将原始数据，转化成一组由基本元素构成的0-1表示。...选择一个天然可解释的简单模型 有一些模型天生就是可解释的，比如线性模型、决策树。我们就可以利用这些简单的可解释模型来帮助我们解释复杂模型的预测结果。 3....上面的内容，都是只针对一个样本的预测结果进行解释。然而，要判断模型的可靠性，我们往往需要检查很多的样本，这就很费事了。
Word2vec中两个重要模型是：CBOW和Skip-gram模型 首先Wordvec的目标是：将一个词表示成一个向量 这里首先说下我对CBOW模型的理解 这是主要是举个例子简化下 首先说下CBOW的三层结构...实际输出就是根据输入X以及两个参数矩阵w和b计算后输入到softmax函数所得的结果： 即将 X * w * b的值 输入到softmax函数得到实际的输出 Y = [y1, y2, y3, y4...注意： 模型输出的结果不会刚好就是一个one-hot向量， 可以认为趋近于0的就是0，趋近于1的就是1，当然为1的肯定只有一个元素 为了加快训练速度，可以一个批次一起训练，将多个句子的损失函数求和来训练...] 至于为什么要这样表示，至今没有人能解释 但是注意：这里只能将X中元素为1的词表示成向量，即只能将句子中出现的词表示成向量，即“小明”的前后三个词 然后说下我对Skip-gram模型的理解 其实理解了...图还是跟上面画的那个图是一样的，只不过输入X不是那几个词的向量和了，而是“小明” 对应的向量，即输入只有一个，输出也是只有一个，每次只预测一个词 Skip-gram模型最终的结果是将小明表示成一个向量
一句话解释： 混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类，归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵。...我们通过样本的采集，能够直接知道真实情况下，哪些数据结果是positive，哪些结果是negative。...当分类的结果多于两种的时候，混淆矩阵同时适用。...（这里是参见了Wikipedia，Confusion Matrix的解释,https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix） F1-Score 通过公式，可以计算出...我们通过样本的采集，能够直接知道真实的情况下，哪些数据结果是positive，哪些结果是negative。
机器学习中的分类指标包括精确率、召回率、准确率和F函数等。 1）准确率（Accuracy）表示正确分类的测试实例的个数占测试实例总数的比例，计算公式为： ?...（2）召回率（Recall），也叫查全率，表示正确分类的正例个数占实际正例个数的比例，计算公式为： ?...（3）精确率（Precision），也叫查准率，表示正确分类的正例个数占分类为正例的实例个数的比例，计算公式为： ?...4）F1-score是基于召回率（Recall）与精确率（Precision）的调和平均，即将召回率和精确率综合起来评价，计算公式为: ?
它令人讨厌的另一个原因是，它的行为出乎意料，令人心烦意乱，如果你不了解这种语言，可能会让你讨厌它。 本文将通过动画的方式解释JavaScript如何在浏览器中执行代码。...在这个内存组件中，变量和函数以键值对的形式存储。 代码组件是容器中一次执行一行代码的地方。这个代码组件还有一个有趣的名字，即“执行线程”。听起来很酷！ JavaScript是一种同步的单线程语言。...与其他编程语言相比，JavaScript中的函数的工作方式是不同的。...在为函数内的所有变量分配内存之后，它将逐行执行代码。它将获取num的值，num的值等于第一个变量的2，然后它将计算ans。ans计算完毕后，它将返回赋给square2的值。...调用堆栈是一种机制，用于跟踪它在调用多个函数的脚本中的位置。
; const p1 = { name: 'xyz', age: 19 }; const p2 = test(p1) ; console.log(p1); console.log(p2); 执行结果如下...console.log(p1); // {"name": "xyz","age": 26} console.log(p2); // {"name": "abc","age": 18} 原因：在函数传参的时候传递的是对象在堆中的内存地址值...test函数中的实参person是p1对象的 内存地址，通过调用person.age = 26确实改变了p1的值，但随后person变成了另一块内存空间的地址，并且在最后将这另外一份内存空间的地址返回，
精度，召回率，ROC曲线和F1得分概述 介绍 知道模型的准确性是必要的，但仅仅了解模型的性能水平还不够。因此，还有其他评估指标可帮助我们更好地了解模型的性能。...混淆矩阵是表示评估二进制分类结果的最全面方法。下面是一个混淆矩阵的示例。 ? 如上所示，可以将值分为TN（真负），TP（真正）或FN（假负），FP（假正）。...TP：预测为正，实际值也为正 FP：预测为正，但实际值为负 TN：预测为负且实际值也为负 FN：预测为负，但实际值为正 总而言之，您可以系统地理解，当某个值在特定类别中错误分类时，结果将为FN或FP。...从这个角度来看，我们可以轻松计算出由以下比率给出的精度： ? 因此，通过考虑所有不同的结果，我们可以说准确性是真实结果的比例。 关于精度，我们想知道正确分类为正数的预测值的比例。因此： ?...当我们要确定预测值时，精度非常有用，因为它可以告诉我们预测为正的值中有多少实际上是正值。 回想率是另一个非常有用的度量标准，它使我们能够知道例如正确分类为正数的值在实际为正的总值中所占的比例。 ?
如果两种算法或配置的平均期望性能不同，您怎么知道这种差异是显着的，并且有多重要？ 统计显着性检验是帮助解释机器学习实验结果的重要工具。...此外，这些工具的发现可以帮助您更好，更自信地呈现您的实验结果，并为您的预测建模问题选择正确的算法和配置。 在本教程中，您将了解如何使用Python中的统计显着性测试来研究和解释机器学习实验结果。...现在我们可以生成第二个算法的结果。我们将使用相同的方法，并从略微不同的高斯分布（平均值为60，具有相同的标准偏差）中得出结果。结果写入results2.csv。...我们可以证明对两组非高斯分布结果的统计显着性的计算。我们可以生成两组重叠均匀分布（50到60和55到65）的结果。这些结果将分别具有大约55和60的不同平均值。.../wiki/Kolmogorov%E2%80%93Smirnov_test 概要 在本教程中，您了解了如何使用统计显着性测试来解释机器学习结果。
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