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- 机器学习召回率训练集 内容精选 换一换
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第7章 有监督学习-决策树 第8章 有监督学习-集成算法概述 第9章 有监督学习-Bagging 第10章 有监督学习-随机森林 第11章 有监督学习-Boosting 第12章 有监督学习-Adaboost 第13章 有监督学习-GBDT 第14章 有监督学习-Xgboost 第15章来自:百科
- 机器学习召回率训练集 相关内容
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正确的个数除以该行的样本和。 F1值 精确率与召回率的调和均值。计算公式F1=2*P*R/(P+R),其中R为召回率,P为精确率。 ROC 曲线 ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR (真正例率,纵坐标)与 FPR(假正例率,横坐标),ROC曲线越接近左上角,该分类器的性能越好。来自:百科
- 机器学习召回率训练集 更多内容
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选择对应的优化策略,来提高 CDN 的缓存命中率。CDN缓存命中率包括流量命中率和请求命中率。 缓存命中率分为请求命中率和流量命中率,缓存命中率越高,性能越好。 请求命中率 = 命中缓存的请求数 / 请求总数。 流量命中率 = 命中缓存产生的流量 / 请求总流量 请求总流量:指命中缓存产生的流量和请求回源产生的流量之和。来自:百科
1、数据已完成准备:已在ModelArts中创建可用的数据集,或者您已将用于训练的数据上传至 OBS 目录。 2、“算法管理”中,已完成算法创建。 3、已在OBS创建至少1个空的文件夹,用于存储训练输出的内容。ModelArts不支持加密的OBS桶,创建OBS桶时,请勿开启桶加密。 4、由于训练作业运行需消耗资源,确保账户未欠费。来自:专题