(1) 产生过程( Generation Procedure )是搜索特征子集的过程,首先从特征全集中产生出一个特征子集。搜索方式有完全搜索(如广度优先搜索、定向搜索)、启发式搜索(如双向搜索、后向选择)、随机搜索(如随机子集选择、模拟退火、遗传算法)。(2) 评价函数( Evaluation Function ) 是评价一个特征子集好坏程度的一个准则。...
定义评价指标函数 def set_my_seed(): os.environ['PYTHONHASHSEED'] = '0' np.random.seed(1) rn.seed(12345) tf.random.set_seed(123) def evaluation(y_test, y_predict): mae = mean_absolute_error(y_test, y_predict) mse = mean_squared_error(y_test, y_predict) rmse = np.sqrt(mean...
本文介绍的函数式编程中的另一个关键特性：惰性求值，可以用来涉及到大数据的计算、处理场景。本文的主要内容有：1、什么是惰性求值 2、惰性求值的适用场景 3、基于生成器实现惰性求值 什么是惰性求值 所谓“惰性求值（Lazy Evaluation）”是一种计算的策略，即在真正需要时才进行计算，而不是立即计算。在惰性求值中，...
机器学习(ML), 自然语言处理(NLP), 信息检索(IR)等领域, 评估(Evaluation)是一个必要的工作, 而其评价指标往往有如下几点: 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall) 和 F1-Measure.(注:相对来说,IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool 类型的 Unordered Collectio...
3、逻辑函数 4、逻辑回归和线性回归的区别(分类与回归的区别) 四、Python机器学习预测泰坦尼克号乘客生存率 1、提出问题 2、理解数据 3、数据清洗 3.2 特征工程(Feature Engineering) 五、构建模型(Modeling) 六、模型评估(Evaluation) 七、模型实施(Deployment) 一、机器学习基本概念 1、什么是机器学习? 机器学习...
其具体方法是,我们首先人为规定一个能产生随机数的函数(一般取正态分布函数,且一般均值取0以保证突变方向的随机性,而标准差可以依问题而定)。突变后基因的值 = 突变前基因的值 + 随机数。 4. 重新计算个体与种群的适应度(Evaluation) 每当一次迭代结束时(已经完成选择,杂交和突变),我们都应该计算并储存个体与种...
在进行优化的时候,每当目标优化函数被调用一次,就算一个function evaluation。在一次迭代过程中会有多次function evaluation。这个参数不等同于迭代次数,而往往大于迭代次数。 原文链接1: 原文链接2: map() map(function, iterable) 第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 functio...
def evaluation(now_chess): """ 估价函数(以X为对象) 可以赢的行数 +1 可以赢的行数上有自己的棋子 +2 可导致自己赢 +2 可导致对手赢 -2 """ temp = now_chess[:] count = 0 for w_c in win_chess: if temp[w_c[0]] >= 0 and temp[w_c[1]] >= 0 and temp[w_c[2]] >= 0...
[5] Rosenberg, A., & Hirschberg, J. (2007). V-measure: A conditional entropy-based external cluster evaluation measure. InProceedings of the 2007 joint conference on empirical methods in natural language processing and computational natural language learning (EMNLP-CoNLL),410–420. ...