我们常用的精确率和召回率通常都用于二分类的问题上，那么在多分类上应该怎样去使用这些评价指标呢？多分类的精确率和召回率既然精确率和召回率的概念以及计算公式都指向二分类问题，那么我们不妨将多分类问题转换为二分类问题来做。先来看一下精确率和召回率的概念：精确率是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本的个数的比例。召回率是指分类正确的正样本占真实正样本的比例。根据概念我们知道，在...

在很多数据分析场景中我们需要梳理分析的逻辑，需要进行指标从大到小的拆分，这时候我们可以顺着影响分析结果的因素进行层层溯源，从而抓住问题的核心。逻辑树使用层级的结构将每个大问题的所有子问题进行罗列，然后再将子问题的子问题进行罗列，以此类推，当问题不能够被拆分时形成一个完整的逻辑树。议题树是最简单的逻辑树，议题树通过逐层细分的方式将模糊不清的问题分成无数个具体的小问题。由于细分的原因，议题树的子树和叶

本文我们来聊聊DeepSeek如何用于数据分析工作者。：应用统计方法检验假设，评估变量之间的关系。：使用机器学习等技术构建预测模型，预测未来趋势和结果。：基于分析结果，解释数据的意义和影响。：从数据中提取有价值的洞察，支持业务决策。：根据数据分析的结果，制定或调整业务策略和行动计划。：将分析结果以清晰、简洁的方式呈现给非技术背景的决策者。：编写详细的分析报告，包括方法、结果、结论和建议。接下来我们

机器学习｜常见的损失函数公众号：数据山谷在学习过程中我们经常会接触到损失函数、代价函数、目标函数三个词语，本文让我们来总结一下机器学习中常见的损失函数和代价函数。概念首先让我们来了解一下三种损失函数的概念。损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。目

一、贝叶斯公式贝叶斯公式是一种用来表示两个条件概率之间关系的公式，其具体表示如下：公式中P(B|A)表示事件A发生的条件下事件B发生的概率，P(A|B)同理，P(A)、P(B)就表示事件A、B的概率，也就是像下面这样：二、朴素贝叶斯上面了解了贝叶斯公式，再来说说本文要讲的分类算法——朴素贝叶斯。朴素贝叶斯是贝叶斯分类中最简单，也是最常见的算法，其中朴素一词的意思是假设各...

前言之前二哥连载了各类常用的机器学习算法的原理与具体推倒过程，本文我们对常用的十大机器学习算法进行总结。、、

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PaddlePaddle介绍PaddlePaddle是百度自主研发的集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术领先、功能完备的开源深度学习平台，有全面的官方支持的工业级应用模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、推荐引擎等多个领域，并开放多个预训练中文模型。PaddlePaddle同时支持稠密参数和稀疏参数场景的大规模深度学习并行训练，支持千亿规模参数、数百个节点的高效并行训练。Pad...

循环神经网络的概念在了解循环神经网络之前，你一定了解过前馈神经网络和卷积神经网络，循环神经网络相对于这两种网络来说可能要更有“个性”一些。循环神经网络的独特之处就在于它不仅考虑到了当前的输入，而且对前面输入的内容有记忆功能，可以说其他神经网络的隐藏层是无连接的，而循环神经网络的隐藏层之间是有连接的，隐藏层的输入不仅包含输入层的输出，同时也包含了上一时刻隐藏层的输出。循环神经网络的结构如下图...

在很多数据分析场景中我们需要梳理分析的逻辑，需要进行指标从大到小的拆分，这时候我们可以顺着影响分析结果的因素进行层层溯源，从而抓住问题的核心。逻辑树使用层级的结构将每个大问题的所有子问题进行罗列，然后再将子问题的子问题进行罗列，以此类推，当问题不能够被拆分时形成一个完整的逻辑树。议题树是最简单的逻辑树，议题树通过逐层细分的方式将模糊不清的问题分成无数个具体的小问题。由于细分的原因，议题树的子树和叶