希腊字母及其对应的英文_清无-ChinaUnix博客

RMS:均方根值 Mean squared errorRMSE: 均方根误差 Root mean squared errorStandard Deviation: 标准差下面给出三个量的表达公式：均方根值均方根误差理解：标准差是方差的算术平方根，也称均方差（Mean Squa.........【阅读全文】

阅读(1318) | 评论(0) | 转发(0)

机器学习基础——香农熵、相对熵（KL散度）与交叉熵

发布时间：2017-04-21 16:36:54

1. 香农熵（Shannon entropy）信息熵（又叫香农熵）反映了一个系统的无序化（有序化）程度，一个系统越有序，信息熵就越低，反之就越高。如果一个随机变量 X 的可能取值为 X={x1,x2,…,xn}，对应的概率为 p(X=xi)，则随机变量 X 的信息熵为：H(X)=?∑i=1np(xi)logp(xi).........【阅读全文】

阅读(6681) | 评论(0) | 转发(0)

MNIST

发布时间：2017-04-21 10:39:39

The MNIST database (Modified National Institute of Standards and Technology database) is a large database of handwritten digits that is commonly used for training various image processing systems.......【阅读全文】

阅读(753) | 评论(0) | 转发(0)

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC

发布时间：2017-04-19 18:49:48

ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，对两者的简单介绍见[这里](http://bubblexc.com/y2011/148/)。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。# ROC曲线需要提前说明的是，我们这里只讨论二值分类器。.........【阅读全文】

阅读(679) | 评论(0) | 转发(0)

给主人留下些什么吧！~~

留言热议

请登录后留言。

登录注册

感谢所有关心和支持过ChinaUnix的朋友们

16024965号-6