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混淆矩阵可帮助您了解分类错误的出现位置 召回率 召回率,正确预测的正例数和实际正例总数的比值,这个值越大代表漏检的概率越小。计算公式R=TP/(TP+FN),即混淆矩阵中某一列预测正确的个数除以该列的样本和。 精确率 精确率,正确预测的正例数和预测正例总数的比值,这个值越大代表误检的概率越小。计算来自:百科
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领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务中的水平都提高了一个等级,学术界掀起了研究预训练语言模型的热潮。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、理解语言模型和神经语言模型。 2、了解主流预训练语言模型及之间的关系。 课程大纲 第1章 引言 第2章 什么是语言模型 第3章 什么是神经语言模型来自:百科来自:百科
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