
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import DBSCANdataS = np.genfromtxt('testSet.txt')plt.scatter(dataS[:,0],dataS[:,1])plt.show()#建立模型,其中eps代表距离阀值,min_samples代表核心对象在e
机器学习最常见的模型评估指标,其中包括:Precision(精确度)Recall(召回率)F1-score(F1值)PRC曲线ROC和AUCAccuracy(精度、准确率)和Error Rate(错误率)是分类模型中最常见的两种性能度量指标,既适用于二分类任务,也适用于多分类任务。对于分类模型f和大小为n的测试集D,Accuracy(精度)的定义为:Accuracy = 分对的样本点个数/总的测试
有正确的label如图:有两个维度x1和x2,这里的1和2代表的是标签,即是分类结果,也就是正确结果,那么机器学习会按照这个结果自动帮你分界限,即无正确的label例如在个二维坐标内,可能只知道每个点的坐标其余的什么也不知道,即是没有包含正确结果的那么机器就会有很多种的分法,例如趋于监督学习和无监督学习之间有部分有正确结果,其他的没有的,即含少量正确结果,那么根据无监督学习分法,中间那条线就不再适
机器学习最常见的模型评估指标,其中包括:Precision(精确度)Recall(召回率)F1-score(F1值)PRC曲线ROC和AUCAccuracy(精度、准确率)和Error Rate(错误率)是分类模型中最常见的两种性能度量指标,既适用于二分类任务,也适用于多分类任务。对于分类模型f和大小为n的测试集D,Accuracy(精度)的定义为:Accuracy = 分对的样本点个数/总的测试
有正确的label如图:有两个维度x1和x2,这里的1和2代表的是标签,即是分类结果,也就是正确结果,那么机器学习会按照这个结果自动帮你分界限,即无正确的label例如在个二维坐标内,可能只知道每个点的坐标其余的什么也不知道,即是没有包含正确结果的那么机器就会有很多种的分法,例如趋于监督学习和无监督学习之间有部分有正确结果,其他的没有的,即含少量正确结果,那么根据无监督学习分法,中间那条线就不再适
机器学习最常见的模型评估指标,其中包括:Precision(精确度)Recall(召回率)F1-score(F1值)PRC曲线ROC和AUCAccuracy(精度、准确率)和Error Rate(错误率)是分类模型中最常见的两种性能度量指标,既适用于二分类任务,也适用于多分类任务。对于分类模型f和大小为n的测试集D,Accuracy(精度)的定义为:Accuracy = 分对的样本点个数/总的测试