向量召回评估组件的原理是什么,如何配置
向量召回评估组件计算召回的hitrate结果。hitrate作为结果好坏的评价，hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。本文为您介绍向量召回评估组件的原理和配置指导。
机器学习中的数学原理——对数似然函数
一、什么是对数似然函数对数似然是Minitab 为了确定估计系数(β) 的最优值而最大化的表达式。 由于对数似然是样本数量的函数，因此它们的值不能单独作为拟合值的指数使用，但可以用来比较不同系数的拟合值。 由于您要最大化对数似然，因此值越大越好。二、算法分析之前我们已经接触过似然函数的概念，我们认为似然函数 L(θ) 中，使其...
机器学习中的数学原理——似然函数
什么是似然函数似然函数 定义. 在 数理统计学 中， 似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数 ，表示模型参数中的 似然性 。 似然函数在 推断统计学 （Statistical inference）中扮演重要角色，如在 最大似然估计 和费雪信息之中的应用等等。. "似然性"与"或然性"或"...
机器学习中的数学原理——逻辑回归
什么是逻辑回归算法逻辑回归 (Logistic Regression)是一种 基于概率的模式识别算法,虽然名字中带"回归",但实际上是一种分类方法,在实际应用中,逻辑回归可以说是应用最广泛的机器学习算法之一。案例分析我们还是用刚才按横向和纵向对图像进行分类的例子，接下来要讲的算法与感知机的方法不一样，所以先考虑线性可分的问题比较好，这样有...
机器学习中的数学原理——线性可分问题
一、什么是线性可分问题线性可分就是说可以用一个线性函数把两类样本分开，比如二维空间中的直线、三维空间中的平面以及高维空间中的线性函数。二、案例分析 我们之前学习了感知机模型，这是一个非常简单而且容易理解的模型，相应的它有很多缺点，最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。那到底什么是线性可分问题呢？刚才我们尝试的是用直线对训练数...
机器学习中的数学原理——感知机模型
一、什么是感知机 感知机是二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。感知机目的在求一个可以将实例分开的超平面，为了求它，我们用到基于误分类的损失函数和梯度下降的优化策略。二、模型分析 之前的学习中，我们学习了权重向量的概念，明白了只要找到权重...
机器学习中的数学原理——向量内积
一、什么是内积内积一般指点积。在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。它是欧几里得空间的标准内积。两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为：a·b=...
机器学习中的数学原理——二分类问题
一、什么是二分类 二分类问题就是简单的“是否”、“有无”问题，分类问题是机器学习中非常重要的一个课题。现实生活中有很多实际的二分类场景，如对于借贷问题，我们会根据某个人的收入、存款、职业、年龄等因素进行分析，判断是否进行借贷；对于一封邮件，根据邮件内容判断该邮件是否属于垃圾邮件。二、案例分析 我们之前的学习都是围...
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