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召回率最新娱乐体验_召回率是什么意思(2024年11月深度解析)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：话题更新日期：2024-11-28

召回率

机器学习入门指南：从零开始到实战嘿，想入门机器学习的小伙伴们！这本书《机器学习实战》绝对是你的不二选择。虽然我不打算给你具体的代码，但我会给你一些实用的建议，帮助你更好地理解机器学习。数学基础：线性代数、概率论和统计学 𐟓š 首先，数学基础是关键。线性代数、概率论和统计学是机器学习中常用的数学概念。比如，矩阵乘法、特征向量和特征值这些线性代数的知识，还有假设检验、置信区间和回归分析这些统计学的概念，都是你必须要掌握的。了解这些概念有助于你理解模型背后的原理。统计学：假设检验、置信区间和回归分析 𐟓ˆ 统计学在机器学习中占据重要地位。掌握假设检验、置信区间和回归分析等基本概念，能帮助你理解模型的稳定性和可靠性。这些知识会让你在设计和评估机器学习算法时更加得心应手。线性代数：矩阵运算和特征工程 𐟧䚦œ𚥙襭椹算法都涉及到矩阵运算，因此对线性代数有基本的了解是必要的。矩阵乘法、特征向量和特征值这些概念，都是你在进行特征工程和模型训练时需要用到的。概念性理解：监督学习、无监督学习和强化学习 𐟎†解机器学习的基本概念是基础。你需要了解监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型的算法，比如决策树、支持向量机和神经网络的工作原理和适用场景。模型评估和选择：准确率、精确度和召回率 𐟓Š 学习如何评估模型的性能是非常重要的。你需要了解常见的评估指标，如准确率、精确度、召回率和F1分数。同时，了解模型选择的方法，避免过拟合和欠拟合，也是提高模型性能的关键。特征工程：数据预处理和标准化 𐟛 ️ 特征工程是机器学习中非常重要的一环。你需要学习如何对数据进行预处理和特征工程，包括数据的清理、缺失值处理、标准化和归一化等技术。这些步骤能帮助你更好地训练模型。深度学习：神经网络和反向传播 𐟌 深度学习是机器学习的一个重要领域。你需要了解神经网络结构、激活函数和反向传播等基本原理。对常见的深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），有一定的了解也是非常重要的。实践项目：理论到实战的转换 𐟚€ 理论学习很重要，但实践项目更是关键。通过参与实际项目，你可以更好地理解如何应用机器学习算法解决实际问题。这样，你不仅能巩固理论知识，还能积累实战经验。持续学习：跟上机器学习的发展 𐟌𑊦œ𚥙襭椹领域发展迅速，新的算法和技术不断涌现。保持对新知识的敏感性，参与社区、博客和研讨会，不断更新自己的知识，是每个机器学习从业者的必备素质。希望这些建议能帮到你，祝你在机器学习的道路上越走越远！𐟚€

如何评价大模型以及评测标准有哪些？大型语言模型（LLM）的能力非常强大，能够处理各种任务，这使得对其评估变得相当困难。例如，我们很难判断一篇总结是否比另一篇总结写得更好。对于不同的提示（prompt）和模型微调效果，如何进行快速、低成本且准确的评估是一个大问题。 ⭐⭐⭐ 目前，通用大模型的评估主要从以下几个方面考虑：生成成本 𐟒𐊤𛎦—𖩗𔥒Œ金钱两个角度来考虑。意图理解 𐟤” 生成效果 𐟓œ 单轮对话 𐟗㯸从丰富度、拟人感、结构化呈现、多模态、时效性和准确性等方面来考虑。多轮对话 𐟔„ 从上下文记忆来考量。 ⭐⭐⭐ 场景大模型的评估：明确用户需求 𐟓‹ 场景大模型在生成效果上的需求比通用大模型更加具体，是否有可参考的答案。构建评估集合 𐟓š 构建一个针对所需完成任务的评估数据集，一开始可以完全人工生成，后续逐渐完善。除了通过人工检验的方式，也可以借助LLM来做评估。可以参考auto-evaluator项目。明确目标竞品 𐟏† 找到同场景的大模型竞品。 GSB评分 𐟓Š GSB评分是通过计算两个模型在相同数据集上的准确率、召回率、F1值等指标的差异来得出。如果新模型比旧模型在准确率、召回率或F1值上有所提升，那么GSB评分就会为正，帮助我们了解新模型相对于旧模型的提升程度。驱动策略迭代 𐟔„ Prompt增强、改写，重新提醒人设（垂域/多轮对话）返回生成结果之前，可以调用网络结果，可以调用差价数据微调 𐟔犥Ž续评分 𐟌Ÿ 通过GSB评分、NPS调研（净推荐值调研）和后续ABS留存数据来进行评分。

rag效果不好，又不知道怎么调，干脆把一堆超参都丢给它，让它自己跑就可以了，什么 vector参数，rerank方法，什么模型组合都丢给它，然后它跑若干遍，直接吐一个F1 score，还有召回率的表，得到最佳的组合，按着这个超参去匹配下有任务就可以了，就像auto ML一样，虽然auto ML真的没什么用[二哈]但是autorag真的对优化有作用

斯坦福机器学习全套资料：从基础到实践 𐟓Š 数学和统计基础：线性代数：向量、矩阵、线性变换概率与统计：概率分布、期望、方差、最大似然估计 𐟒𛠦•𐦍„处理和特征工程：数据清洗、缺失值处理、异常值检测特征选择、特征变换、特征生成 𐟓ˆ 监督学习：回归：线性回归、岭回归、Lasso回归分类：逻辑回归、决策树、支持向量机、集成方法 𐟓ˆ 无监督学习：聚类：K均值聚类、层次聚类、DBSCAN 降维：主成分分析（PCA）、流形学习验证集、测试集的划分模型性能度量：精确度、召回率、F1分数、过拟合和欠拟合问题 𐟤– 深度学习：神经网络基础：感知器、前馈神经网络深度神经网络：卷积神经网络、循环神经网络、Transformer 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 𐟤– 强化学习：强化学习的基本概念：智能体、环境、奖励强化学习算法：Q-learning、Deep Q Network（DQN）、策略梯度 𐟓Š 实践项目和案例分析：使用真实数据集进行模型训练和评估解决实际问题的案例研究，如图像识别、自然语言处理、推荐系统 𐟓Š 部署和应用：将训练好的模型部署到生产环境模型的监控和更新

发现越是大厂，包容心越强。

召回率不到3.5%，比亚迪宣布召回近10万台海豚和元PLUS「比亚迪召回近10万台电车」一分钟了解这款车的微博视频

𐟤–人工智能模型选择与评估指南 𐟓š 在人工智能领域，选择和评估模型是至关重要的步骤。下面是一些实用的方法和技巧： 1️⃣ 数据集划分：将数据集分为训练集、验证集和测试集，通常按6:2:2或7:3的比例分配。 2️⃣ 交叉验证：将数据集分成k份，每次选一份作验证集，其余作训练集，重复k次后取平均值。 3️⃣ 评估指标选择：根据应用场景和模型类型，挑选合适的评估指标，如准确率、召回率等。 4️⃣ 超参数调优：通过调整学习率、正则化系数等，找到模型的最佳状态。 5️⃣ 模型挑选：综合考虑性能和复杂度，选择如决策树、支持向量机等合适模型。 6️⃣ 集成学习：通过组合多个模型，如投票法、堆叠法，提升模型的准确性和泛化能力。 7️⃣ 模型解释：利用SHAP值、LIME等方法，解读模型行为和预测结果。 𐟔 在实际操作中，需注意： * 数据集的质量和数量对模型性能至关重要。 * 模型复杂度要适中，避免过拟合。 * 评估指标需根据实际问题选择。 * 超参数调优需结合经验和技巧。 * 考虑模型的可解释性，特别是某些应用场景。 𐟎€𛤹‹，模型选择与评估是复杂且多方面的过程，需综合考虑各种因素，通过实验和调整来找到最佳方案。

香港理工大学LLM多级知识增强研究 𐟓š标题：多级知识增强LLM的RAG表现 𐟌来源：arXiv, 2407.21276 𐟛Ž️文章简介 𐟔𘧠”究问题：如何在现有的检索增强生成（RAG）方法中平衡“精确度”和“召回率”，特别是在处理领域特定问题时。 𐟔𘤸𛨦贡献：论文提出了一种多层次的知识金字塔结构和定制的查询策略，以实现精确度和召回率的更好平衡。 𐟓重点思路 𐟔𚧛𘥅𓥷夽œ 𐟔𘩢†域大模型（LLM）：LLM的一个子集，专门用于理解和生成特定专业领域的文本，但领域微调会降低通用性，可能导致灾难性遗忘。 𐟔𘒁G：通过结合上下文学习的检索知识来增强LLM的生成能力，但过多的噪音和冗长的上下文会对推理性能产生负面影响。 𐟔𘧟娯†增强：将LLM与附加知识库集成以促进情境学习，图谱是一种形式但具有挑战性。 𐟔𚨮𚦖‡方案 𐟔𘧟娯†基础：构建一个三层知识金字塔，包括本体层、知识图谱层和原始文本层。 𐟔𘧟娯†补全：识别存在于较低层但高层不存在的重要概念和关系，合并到更高层中以增强知识的完成度。 𐟔𘧟娯†凝练：利用高层的结构化知识消除低层的冗余信息，以自上而下的方法提高金字塔的紧凑性。 𐟔𘥤š级查询：采用自顶向下的查询方式，如果在更高层找到答案则返回结果，否则继续查询下一层。 𐟔Ž分析总结 𐟔𘐯lyRAG方法在不同组别、不同骨干和两个基准测试中均超越了其他最先进的方法。 𐟔𘐯lyRAG在精确度和召回率之间实现了更好的平衡，特别是在精确度上的提升更为显著。 𐟔𘧟娯†补全与知识凝练，显著提高了问题回答的结构化数据使用率。 𐟔𘦜줽“层作为知识库在提高精度方面发挥着突出的作用，KG层对提高精确率或召回率表现出平衡的影响。 𐟒ᤸꤺ𚨧‚点论文提出了一种多层次的知识金字塔结构和定制的查询策略，以实现精确度和召回率的更好平衡。

AI产品经理必备的6大核心技能 1. 𐟤– 理解AI应用场景要能够准确判断何时使用Machine Learning或GenAI。例如，GenAI的应用需要结合进阶自动化和GenAI能力，解决用户或企业的重复性高、影响大的痛点。 𐟌 掌握云计算和数据基础 AI需要大数据支持，因此需要了解大数据和云计算的基本知识。熟悉数据传输、加密方法和常用工具，如Kafka、Dask、Pandas和Kubernetes，有助于更高效地与团队沟通。 𐟌 了解AI生态系统熟悉不同的AI服务提供商，如Azure、Google、OpenAI和Anthropic，以及他们的价值主张。 𐟧 掌握AI算法和工具的优劣 GenAI：RAG (Retrieval-Augmented Generation)、LLM、Transformer等。 Predictive ML：回归、聚类、监督学习与无监督学习、数据清洗、偏见测试、精确度和召回率等。 𐟔 了解AI治理和偏见 AI和大数据的应用容易产生偏见和误差，因此需要了解如何监管偏见、设置KPI，以及如何提高AI产品的可观测性。 𐟒젦𒟩€š、决策、创造力和领导力 AI产品经理最终还是产品经理，需要具备沟通、决策、创造力和领导力等经典PM技能。即使掌握了其他技能，如果缺乏这些核心能力，也很难胜任这份工作。

Kaggle假新闻检测：NLP实战指南 𐟓š 探索Kaggle上的自然语言处理（NLP）项目，特别是假新闻检测的案例。通过这个项目，我们可以深入了解文本分类的基本原理。 𐟓Œ 数据初步分析首先，获取Kaggle上的数据集，并进行初步探索。这包括数据的获取、展示、描述，以及对真假新闻进行标注和整合。 𐟓Œ 文本数据清洗清洗文本数据是关键的一步。这可能包括将文本转换为统一的大小写、去除URL链接和HTML标签、移除标点符号和特定词汇，以及扩展缩写词等。 𐟓Œ 文本数据特征提取特征提取是文本分类的核心。常用的方法包括词袋模型、TF-IDF，以及更复杂的词嵌入方法，如Word2Vec和GloVe。词袋模型和TF-IDF适合简单的文本分类任务，而词嵌入和句子嵌入则更适合需要捕捉复杂语义关系的任务。 𐟓Œ 各类二分类模型比较在Kaggle上，我们可以尝试多种二分类模型，如逻辑斯蒂回归、支持向量机（SVM）、随机森林和XGBoost等。通过比较这些模型的性能，我们可以选择最适合当前任务的模型。 𐟓Œ 预测结果的评估评估模型的性能至关重要。常用的评估指标包括精确度、召回率、F1分数和混淆矩阵图。这些指标可以帮助我们了解模型在不同情况下的表现。 𐟓Œ 优化角度最后，我们还可以从两个方面进行优化：如何更好地处理文本数据？如何选择更优的模型并进行优化？通过这些步骤，我们可以更好地理解和应用自然语言处理技术，特别是在假新闻检测这样的实际任务中。

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