Результаты поиска
Материал из MachineLearning.
По запросу «Recall@k»
Страницы с названием «Recall@k» не существует.
Для получения более подробной информации о поиске на страницах проекта, см. справочный раздел.
Ниже показаны 20 результатов, начиная с № 1.
Просмотреть (предыдущие 20) (следующие 20) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
Нет совпадений в названиях статей
Совпадения в текстах статей
- Наивный байесовский классификатор (30 732 байта)
98: ... лесом по метрикам полноты (Recall) и F-меры при прогнозирован... - Пробные задачи (77 126 байт)
97: ...ко графиков). При этом ось $K$ это или само ядро или путь ...
185: ...ны ошибки от числа соседей k.
201: ...ближайших соседей (пример)| k-ближайших соседей]]. В каче...
248: * С использованием модели: K-means
249: ...Со структурным параметром: K (число кластеров) - Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2014-2015 год, весна (23 946 байт)
79: * Смещение и разброс метода k ближайших соседей
116: * Площадь под Precision-Recall-кривой, ее связь со средней... - Машинное обучение (семинары, ВМК МГУ)/2015-2016 год, осень (17 240 байт)
92: ...арная классификация: precision/recall, AUC-ROC, AUC-PR, Lift - Компьютерное зрение (19 510 байт)
14: ...x>\mathbf{Y} = \{1, \dots, K\}</tex>, где <tex>K</tex> — количество целевых к...
17: ...} = f(X)_{ij}, \quad \hat{y}_{ij} \in \{1, \dots, K\}</tex>
50: ...тка с ядром <tex>w</tex> длины <tex>K</tex> приобретает вид:
51: ...ex>y[i] = \sum_{k=1}^{K} x[i + r \cdot k] \cdot w[k]</tex>
61: ...,j) \in \Omega} \sum_{k=1}^{K} y_{ij,k} \ln(p_{ij,k})</tex> - Промпт-инжиниринг (25 795 байт)
6: ...24">{{статья |автор=Sahoo P., Singh A. K., Saha S., Jain V., Mondal S., Chadha A. |заг...
33: В промпт включают <tex>k</tex> пар «вход → выход» (''shots...
59: ..., Shafran I., Griffiths T. L., Cao Y., Narasimhan K. |заглавие=Tree of Thoughts: Deliberate P...
63: ...S., Zhao J., Yu D., Du N., Shafran I., Narasimhan K., Cao Y. |заглавие=ReAct: Synergizing Rea...
132: * для RAG — Recall@k / nDCG retrieval и groundedness генераци... - Нейросетевое встраивание (22 184 байта)
28: ...тья |автор=Mikolov T., Sutskever I., Chen K., Corrado G., Dean J. |заглавие=Distribut...
66: ...тор=Devlin J., Chang M.-W., Lee K., Toutanova K. |заглавие=BERT: Pre-training of Deep Bid...
100: ...ля запроса <tex>q</tex> найти <tex>k</tex> ближайших векторов из б...
102: ...NN}(q) = \arg\!\min_{S \subset \mathcal{D},\, |S|=k} \sum_{v \in S} \|q - v\|.</tex>
105: ...вый граф близости, высокий recall при низкой latency<ref name="malkov2018"... - Площадь под ROC-кривой (47 859 байт)
61: ...ame="saito">Saito T., Rehmsmeier M. The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when e...
63: ... площадью под [[Кривая Precision-Recall|кривой точности-полноты]] (P...
68: ...ду (McClish, 1989<ref name="mcclish">McClish D. K. Analyzing a portion of the ROC curve // Medical ...
76: Для задач с <tex>K > 2</tex> классами однозначног...
78: ...инарный классификатор «<tex>k</tex> против остальных», вычи... - ДНК задачи (11 284 байта)
18: ...]] (отображение <tex>X \to \{1, \dots, K\}</tex>), [[Регрессия (машинное ...
38: ...росс-валидацию по K блокам (K-fold cross-validation), что приведет ...
47: ...аланса. Внешний критерий — Recall (полнота) при фиксированно... - SVD разложение в рекомендательных системах (34 575 байт)
28: ...т ранжирующие метрики (Recall@k, NDCG), что меняет и формулиро...
38: ...а диагонали. Усечение до <tex>k</tex> старших компонент даёт ...
40: ...шее''' приближение ранга <tex>k</tex> в норме Фробениуса и в с...
42: ...<tex>R_k = \arg\min_{\mathrm{rank}(\tilde{R}) \le k} \, \|R - \tilde{R}\|_{F}</tex> <br />
50: ...кту — вектор <tex>q_i \in \mathbb{R}^{k}</tex>, а предсказание есть их... - Многоклассовая классификация (16 351 байт)
17: :<tex>y_i \in {1,\ldots,K}</tex>
19: — номер одного из <tex>K</tex> классов.
23: :<tex>f : X \rightarrow {1,\ldots,K},</tex>
29: :<tex>P(y=k\mid x),</tex>
33: :<tex>\hat y=\arg\max_k P(y=k|x).</tex> - Автоматизированный медицинский триаж (33 475 байт)
25: ...i \in \{C_1, C_2, \dots, C_k\}</tex>, где <tex>k</tex> — количество уровней т...
26: ...(y_i = C_j | X_i)</tex> для <tex>j = 1, \dots, k</tex>.
39: :: <tex>\mathcal{L} = - \sum_{i=1}^N \sum_{j=1}^k W_{y_i, j} \cdot \mathbb{I}(y_i = C_j) \log P(\ha...
90: # '''Чувствительность (Recall / Sensitivity) для высокоприорит... - Модельный коллапс (51 306 байт)
84: : <tex>s_n^2 = \sigma^2 \prod_{k=1}^{n} Y_k, \qquad Y_k \sim \frac{\chi^2_{M-1}}{M...
86: ...ольших чисел]] <tex>\tfrac{1}{n}\sum_{k=1}^{n}\log Y_k \to \mathbb{E}[\log Y_1]</tex>, а...
120: ...ость образцов) и полнотой (''recall'', покрытие разнообразия ис... - Рекомендательные системы (30 465 байт)
12: ...ей|''k'' ближайших соседей]] (''k''-NN), которые быстро стали с...
18: ...наблюдаемых оценок <tex>\mathcal{K} = \{{(u,i) \mid r_{u,i}</tex> - известно...
21: ... каждой пары <tex>(u,i) \notin \mathcal{K}</tex> построить оценку <tex>\hat{...
23: ...ex>\mathcal{L}(\Theta) = \sum_{(u,i) \in \mathcal{K}} \ell(r_{u,i}, \hat{r}{u,i}) \to \min{\Theta}</t...
49: ...едей''' (англ. ''neighborhood-based'', ''k-NN'') являются исторически п... - Матрица ошибок (35 029 байт)
9: ...ая матрица размера <tex>K \times K</tex>, в которой элемент <tex>M_{i...
56: '''Recall''' показывает, какая доля вс...
58: :: <tex>\mathrm{Recall} = \frac{TP}{TP + FN}</tex>
60: Высокое значение recall означает, что модель редко ...
64: ...моническим средним precision и recall. - Генеративная состязательная сеть (29 851 байт)
118: ... в многообразие реальных) и recall (какую долю многообразия р... - Метрики качества в машинном обучении (28 145 байт)
59: === Recall (полнота) ===
61: :: <tex>\text{Recall} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}}</tex>
63: '''[[Точность и полнота|Recall]]''' (также называемый '''Sensitiv...
69: ...ьных объектов. Совместно с Recall образует пару, характеризу...
73: ...on} \cdot \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}}</tex> - Классификационный порог (24 926 байт)
55: ...., Goadrich M. The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves // ''Proceedings of the 23rd Inter...
149: ...., Goadrich M. The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves // ''Proceedings of the 23rd Inter... - Дисбаланс классов (32 021 байт)
43: <tex>\mathrm{Recall}=\frac{TP}{TP+FN}</tex>.
53: ...де <tex>P</tex> — precision, <tex>R</tex> — recall. Она полезна, когда важно к...
57: <tex>\mathrm{BalancedAccuracy}=\frac{\mathrm{Recall}+\mathrm{Specificity}}{2}</tex>.
59: ...асса.<ref>Brodersen K. H., Ong C. S., Stephan K. E., Buhmann J. M. The Balanced Accuracy and Its ...
63: ....</ref><ref>Saito T., Rehmsmeier M. The Precision-Recall Plot Is More Informative than the ROC Plot When E... - Утечка данных в машинном обучении (30 248 байт)
73: ...тного класса составляет <tex>Recall=38/40=0{,}95</tex>. Точность положи...
149: * Kuhn M., Johnson K. Applied Predictive Modeling. New York: Springer,...
Просмотреть (предыдущие 20) (следующие 20) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)
