所使用的主要有四个评价的标准，根据不同的分类情况，有的单独分析，有的综合着来看。这四个评估标准分别是Accuracy, Precision, Recall, f1-score.我自己对他们的理解：Accuracy（准确率）：(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)综合分类正确的概率，综合是指正类和负类被分类正确的概率Precision（精确率）：TP/(TP+FP) or TN/(T...

是研究生复试的时候问到了一个问题，我不会，导致复试成绩不好。复试完了，打算好好理解一下，于是有了下文：简介极大似然估计根据样本的信息，求得未知参数的估计。主要思想：样本信息出现的概率最大，也就是说我们想要找到一个参数，使得我们所有的样本出现的概率最大。步骤：写出关于似然函数。取对数（方便后来求极值运算）。对未知参数求偏导，令其为0（求极值），求得参数值为极大似然估计值。补充：当然，有的并不能够使用

文章目录关联规则分析数据介绍基本原理介绍基本概念：Apriori算法有意义的关联规则案例分析总结反思学习其他同学的代码参考代码这其实跟前面排序是等价的查看分析结果inspect函数逐条查看关联规则by="lift"指定按提升值降序排列。----------5 关联分析结果可视化对关联规则的支持度、置信度和提升值进行可视化关联规则分析本次报告主要包括以下内容：数据介绍基本原理介绍结合理论进行案例分析

目录背景我的操作（错误解决问题过程：1）查找 2)尝试将画图等过程从函数中移出来3)尝试将+geom_line(aes(y=h_mean-sqrt(h_var))移入到前面的一行中去结果总结背景根据Monte Carlo模拟输出：给定函数用估计积分值, 其中样本服从[0,1]上的一致分布。做下面工作： (1) 画出上述估计值随

前言上面一篇博客文本分类流程（一）文本分类的大致步骤+数据预处理------毕业论文的纪念已经讲述了文本处理中的两个步骤，网页获取+数据清洗，得到了干净的文本数据。下面开始介绍如何将我们能够识别的文本数据转化为机器可以识别的数值数据（向量）我们知道机器能够对数值数据使用各种公式，它只能够识别这些，所以我们就开始着手将我们所获取到的文本数据转化为数值数据。以下简单的介绍一些我所知道的三种文本...

（或其他自然语言处理任务）的质量，即：衡量目标文本与生成文本之间的匹配程度，此外还考虑生成文本的召回率，BLEU则相对更看重生成文本的准确率，着重于涵盖参考摘要的内容和信息的完整性。分别有四种方法：ROUGE-N, ROUGE-L, ROUGE-W, ROUGE-S。

是研究生复试的时候问到了一个问题，我不会，导致复试成绩不好。复试完了，打算好好理解一下，于是有了下文：简介极大似然估计根据样本的信息，求得未知参数的估计。主要思想：样本信息出现的概率最大，也就是说我们想要找到一个参数，使得我们所有的样本出现的概率最大。步骤：写出关于似然函数。取对数（方便后来求极值运算）。对未知参数求偏导，令其为0（求极值），求得参数值为极大似然估计值。补充：当然，有的并不能够使用

探索性聚类分析本次实验报告的内容为：介绍数据。首先介绍数据的状况，数据大体代表的意思。数据分为两个部分，一个是R语言自带的鸢尾花的数据；以及航空公司客户信息的数据air_data.csv介绍原理。主要介绍两种聚类分析的方法，k-means聚类和层次聚类法。案例分析。根据原来来对数据进行实际分析，对得到结果给出合理性的解释。本次的案例分析分为两个部分，一部分是对iris数据的分析；另一部分是航空公司

文章目录关联规则分析数据介绍基本原理介绍基本概念：Apriori算法有意义的关联规则案例分析总结反思学习其他同学的代码参考代码这其实跟前面排序是等价的查看分析结果inspect函数逐条查看关联规则by="lift"指定按提升值降序排列。----------5 关联分析结果可视化对关联规则的支持度、置信度和提升值进行可视化关联规则分析本次报告主要包括以下内容：数据介绍基本原理介绍结合理论进行案例分析

探索性分类建模分析本报告的主要内容：对报告使用的iris数据和wine数据做介绍。简要介绍基本判别分析、朴素贝叶斯和k近邻的原理。结合原理进行建模分析。对本次报告的总结。代码以及参考。数据介绍本次报告主要使用两个数据：鸢尾花iris数据和酒wine的数据。鸢尾花iris数据：主要有5个字段变量，150个观测数据。其中前4个变量分别是Speal.Length, Sepal.Width, Petal.