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sklearn预测评估指标计算详解：准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1score
目录前言一、准确率 二、精确率三、召回率四、F1-score文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识算法技能树首页概览38760人正在系统学习中技术分享/学习交流/商业合作微信名片
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Python绘制loss曲线、准确率曲线
Python绘制loss曲线、准确率曲线使用python绘制网络训练过程中的的loss曲线以及准确率变化曲线，这里的主要思想就时先把想要的损失值以及准确率值保存下来，保存到.txt文件中，待网络训练结束，我们再拿这存储的数据绘制各种曲线。其大致步骤为：数据读取与存储->loss曲线绘制->
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谷歌新模型刷新ImageNet纪录，第一作者是上海交大毕业生
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。谷歌的EfficientNet进化之后，又刷新了ImageNet纪录。这个叫NoisyStudent的新模型，将ImageNet图像分类的top-1准确率提高到了87.4%，比此前最好的FixResNetXt-10132×4
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机器学习中如何处理不平衡数据？
假设老板让你创建一个模型——基于可用的各种测量手段来预测产品是否有缺陷。你使用自己喜欢的分类器在数据上进行训练后，准确率达到了96.2%!你的老板很惊讶，决定不再测试直接使用你的模型。几个星期后，他进入你的办公室，拍桌子告诉你你的模型完全没用，一个有缺陷的产品都没发现。经过一番调查，你发现尽管你们公
