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Precision and Recall

June 11, 2015 Victor 0

Precision 指的是預測的結果裡面,有幾個是對的。 Recall 指的是預測的結果裡面的對的結果,佔所有對的結果的比例。 譬如你用影像辨識技術來辨識一張圖,圖裡面實際上有九隻狗跟好幾隻貓,你的辨識結果是七隻狗,實際上你辨識出來的七隻狗裡面,只有四隻真的是狗,而另外三隻實際上是貓。 則你的 precision 就是 4/7。(你辨識出來的七隻狗裡面有四隻真的是狗。) recall 是 4/9。(總共有九隻狗,你只辨識出四隻。) 資料來源: Precision and recall

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RANSAC 演算法

October 17, 2011 Victor 0

RANSAC 是 ”RANdom SAmple Consensus” 的縮寫,他是一個從包含許多 outliers 的資料點集合裡面,估計出實際 model 的參數的演算法。 假設 data: 所有資料點 n: 計算 model 的參數所需的最少點數 k: number of iterations t: 估計資料點是否 fit 一個 model […]

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[ML] Hidden Markov Model 是什麼碗糕?

October 7, 2011 Victor 0

Markov Model 大致上有三個組成要素,一個是 states,一個是 transition probabilities,一個是 initial probabilities。而大致上,這三個東西都是很明確可以計算的,而states大致上也具有一定的物理意義。