机器学习学习速率的简单介绍

摘要： 本篇文章给大家谈谈机器学习学习速率，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览：1、auc计算公式2、...

本篇文章给大家谈谈机器学习学习速率，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、auc计算公式
• 2、机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些
• 3、机器学习中的参数与超参数之间的区别
• 4、机器学习的超参数是什么
• 5、卷积神经网络参数解析
• 6、如何查看learninrate

auc计算公式

卡铂剂量（mg）=所设定的AUC（mg/ml/min）×［肌酐清除率（ml/min）+25］。药时曲线下面积（AUC）是坐标轴与药时曲线围成的面积，反映药物进入体循环的相对量。血药浓度曲线对时间轴所包围的面积。

得到公式（rank_1 - M + rank_2 - M + 1 ... + rank_M - 1） / （MxN） 就是正样本概率大于负样本概率的可能性了。

生物利用度是指制剂中药物被吸收进入人体循环的速度与程度。生物利用度是反映所给药物进入人体循环的药量比例，它描述口服药物由胃肠道吸收，及经过肝脏而到达体循环血液中的药量占口服剂量的百分比。

由上面的公式可知，ROC曲线不在意真实正类 的概率（即条件概率式 左边不存在），而PR曲线中的precision会关注“真实的正类”，所以更适合于大量负类、少量正类这种“大海捞针”问题。

由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。

计算准确率：计算精准率：计算召回率：计算F1-Score：计算精确率均值AP：计算混淆矩阵：绘制P-R曲线，并且计算AUC：绘制ROC曲线并且计算AUC：无论离线评估如何仿真线上环境，终究无法完全还原线上的所有变量。

机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些

1、传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。

2、首先xgboost是Gradient Boosting的一种高效系统实现，并不是一种单一算法。xgboost里面的基学习器除了用tree（g***ree），也可用线性分类器（gblinear）。而GBDT则特指梯度提升决策树算法。

3、xgboost（全称eXtreme Gradient Boosting），也从属于GB框架，代码支持GBlinear，G***ree两种不同的子函数。

4、Xgboost 是GB算法的高效实现，其中基分类器除了可以使CART也可以是线性分类器。

5、GBDT是一种算法，XGBOOST是GBDT的一种实现。

6、GBDT泛指所有梯度提升树算法，包括XGBoost，它也是GBDT的一种变种，为了区分它们，GBDT一般特指“Greedy Function approximation：A Gradient Boosting Machine”里提出的算法，只用了一阶导数信息。

机器学习中的参数与超参数之间的区别

1、周志华老师在机器学习一书中对于“超参数”的定义是：“超参数”是指算法的参数，数目通常在10以内。比如决策树模型中的最大深度、结点划分的最小样本数等，通过人工设定这类参数的具体数值即产生模型。

2、计算机科学和机器学习中的参数：权重和偏置：用于神经网络等模型中的连接权重和偏置项，用于计算神经元的输出。超参数：用于调整模型性能的参数，如学习率、正则化参数等。

3、调参中的参，指的是机器学习模型的超参数（其定义可以去搜一下）。机器学习模型的参数和超参数是两个概念，注意区分。任何一种机器学习模型都可以用一个minL（θ）来表示，即通过，最小化某个损失函数。

机器学习的超参数是什么

1、“k值”指的是机器学习算法中的超参数。在k-means算法中，k值代表的是聚类的数目，也就是将数据分成几类。在其他算法中，如k最近邻算法中，k值代表的是在进行分类或回归时最近邻居的个数。

2、周志华老师在机器学习一书中对于“超参数”的定义是：“超参数”是指算法的参数，数目通常在10以内。比如决策树模型中的最大深度、结点划分的最小样本数等，通过人工设定这类参数的具体数值即产生模型。

3、机器学习中的模型参数和模型超参数在作用、来源等方面都有所不同，而模型超参数常被称为模型参数，这样，很容易对初学者造成混淆。

4、Kmax是一种常用于机器学习中的超参数。在我们使用k最近邻算法时，我们需要确定数据集中最近的k个邻居进行分类或回归。而kmax指的是最大的k值。通俗来说，kmax越大，我们就会考虑更多的邻居的信息。

5、在进行机器学习的过程中，最为核心的一个概念就是参数，而参数又分为模型参数与超参数。模型参数，顾名思义就是我们使用的模型根据训练数据的分布学习到的参数，这一部分不需要我们人为的先验经验。

卷积神经网络参数解析

1、（1-1）一次性将batch数量个样本feed神经网络，进行前向传播；然后再进行权重的调整，这样的一整个过程叫做一个回合（epoch），也即一个batch大小样本的全过程就是一次迭代。

2、这个过程我们可以理解为我们使用一个过滤器（卷积核）来过滤图像的各个小区域，从而得到这些小区域的特征值。

3、网络的输入可以为任意尺寸的彩色图像；输出与输入尺寸相同，通道数为：n（目标类别数）+1（背景）。网络在CNN卷积部分不用全连接而是替换成 卷积的目的是允许输入的图片为超过某一尺寸的任意大小。

4、卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小；通俗点说，就是图像的最终输出的每一个特征（每一个像素）到底受到原始图像哪一部分的影响。

如何查看learninrate

1、通过代码查看：如果您使用的是Python或其他编程语言进行机器学习或深度学习，可以在训练过程中打印或记录学习率的值。具体代码取决于您所使用的框架和算法。

2、Weak Classifier and Strong Classifier （弱分类器和强分类器）分类是数据挖掘的一种非常重要的方法。分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型（即我们通常所说的分类器（Classifier）。

3、健康 [in good health；get well]。如：他看起来很好；他的健康状况仍然是很好的；好身手（体格雄壮，身手矫健） 容易 [be easy （to do）；simple；likely]。

4、追求温情、充满梦想的时代，对比之下，大人死气沉沉、权欲心重、虚荣肤浅。“大人应该以孩子为榜样”。于是作者选取了一个孩子看世界的角度，用孩子的童真、好奇心、和想更多了解这个世界的欲望来给成人讲故事。

5、开（灯、开关等）；放上；安上：例句：Get some more wood on，the fire is dying.再添些木柴，火要熄灭了。

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