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accuracy定義 在 辣媽英文天后 林俐 Carol Facebook 的最佳解答

辣媽英文天后 林俐 Carol By 辣媽英文天后 林俐 Carol

2021-09-17 20:33:28 有 29 人按讚
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英模孩子，
這週你們在題本中學了Mandela Effect，
俐媽還額外多教了十幾種effect呢！

而Mandela Effeft真的和南非前總統Mandela有關嗎？
是的！

但網頁提供的圖片不是Mandela，
卻是「阿甘正傳」裡的Forrest Gump，
那位說出經典名言「人生就像是一盒巧克力🍫」的阿甘？
Why???

俐媽說：
所以要點進去讀內文，才知道怎麼回事啦！

至於它的定義，
題本文章中都有解釋，
俐媽今天為大家補充一篇文章喔！
——————————————————————
👨🏾 俐媽英文教室—Mandela Effect篇：
👥 experiment (n.) 實驗
👥 genuine (a.) 真實的
👥 phenomenon (n.) 現象
👥 even though (conj.) 即使
👥 date back to… 追溯至⋯
👥 prison (n.) 監獄
👥 declaration (n.) 宣稱
👥 distortion (n.) 扭曲
👥 misinformation (n.) 錯誤資訊
👥 interfere with (phrase) 干擾
👥 recall (v.) 回想
👥 prominent (a.) 傑出聞名的
👥 apartheid (n.) 南非種族隔離政策
👥 parallel (a.) 平行的
👥 alternative (a.) 二擇一的；非主流的
👥 adamant (a.) 堅決的；固執的
👥 embellishment (n.) 裝飾
👥 assassination (n.) 暗殺
👥 attribute to N 歸因於⋯
👥 ignorance (n.) 忽略；無知
👥 auxiliary (a.) 輔助的
👥 obscure (v.) 使模糊；使不顯著
👥 Chances are that S + V 有可能⋯
👥 glitch (v.) 造成差錯
👥 contradiction (n.) 矛盾
👥 version (n.) 版本
👥 ultimately (adv.) 最後
👥 intrigue (n.) 陰謀；詭計
👥 accuracy (n.) 精準
👥 authenticity (n.) 道地；真實性
👥 misinformation (n.) 錯誤訊息
———————————————————————-
Source:

https://theconversation.com/the-mandela-effect-and-the-science-of-false-memories-114226

#俐媽英文教室
#俐媽英文教室效應篇
#俐媽英文教室MandelaEffect篇
#很多資訊不能以訛傳訛
#要確實求證哦
#台大明明要復課了
#我們很認真確實做防疫哦

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accuracy定義 在 Eric's English Lounge Facebook 的精選貼文

Eric's English Lounge By Eric's English Lounge

2021-07-20 15:32:55 有 220 人按讚
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淺談「假新聞」

最近上課時學到一個新單字「positionality」，讓我想到當前社群媒體上，不停看到的「fake news」——假新聞。

簡言之，「positionality」(位置性) 被定義為於種族、階級、性別、性取向以及能力等狀態中，創造你身分的社會與政治背景。位置性還描述了你的身分如何影響你對世界的理解與看法，以及潛在的偏見。

positionality 位置性；定位
https://terms.naer.edu.tw/detail/3390885/
https://www.lexico.com/definition/positionality

以下是我對「positionality」與 「fake news」的些許觀點：

“Fake news” has permeated all facets of life, ranging from social media interaction to presidential elections. Fake news can be defined as “fabricated information that mimics news media content in form but not in organizational process or intent” (Lazer et al., 2018, p. 1094). The creators and outlets of fake news do not ensure the accuracy and credibility of information, but rather disseminate misinformation or disinformation for purposes ranging from personal amusement to creating deceptions to achieve political aims. At times, fake news is created and disseminated by state or non-state actors using social media accounts and networks of bots designed to hijack feed algorithms of platforms such as Twitter or Facebook (Prier, 2017, p. 54). In the 2016 U.S. presidential campaign, Facebook estimated that up to 60 million bots were used to post political content. Some of the same bots were then used in an attempt to influence the 2017 French election (Lazer et al., 2018, p. 1095). Such campaigns can be understood as a form of information warfare, a comprehensive attempt to control and influence every facet of the information supply chain, thereby influencing public opinion and behaviors. (Prier, 2017, p. 54). Often, fake news is not directly created by actors that seek to manipulate but by journalists or content creators whose content favors or aligns with the narratives of these actors (Doshi, 2020).

從社群媒體的互動到總統選舉，「假新聞」（fake news）已滲透至生活的各個層面。假新聞可被定義為「在形式上而非組織過程或意圖上，模仿新聞媒體內容所捏造的資訊」（Lazer et al., 2018, p. 1094）。無論是出於個人愛好或為達政治目的而有所欺瞞，假新聞的製造者與傳播管道並不保證資訊的準確性與可信度，反而是為了散播錯誤訊息（misinformation）或扭曲訊息（disinformation）。有時，假新聞是由國家或非國家行為者（state or non-state actors）所製造與傳播，藉由社群媒體帳號及網絡機器人來劫持諸如臉書與推特等平臺的推送演算法（Prier, 2017, p. 54）。在2016年的美國總統大選中，臉書估計有多達６千萬個機器人被用來發布政治貼文。其中，有部分機器人被用於影響隔年的法國大選（Lazer et al., 2018, p. 1095）。此類行動可視為資訊戰（information warfare）的一種形式，一種對控制與影響資訊供應鏈各環節的全面嘗試，從而影響公眾輿論與行為（Prier, 2017, p. 54）。假新聞通常是由記者或內容創造者（content creators）所創造，而非試圖操弄的行為者，前者的內容偏好符合後者的敘事（Doshi, 2020）。

Nevertheless, while the term “fake news” is commonplace, there is no universal, measurable way to quantify the fakeness or truthfulness of news. There are many fact-checking and media-bias detection tools, but they cannot objectively detect and clarify the more subtle and nuanced aims of manipulative actors that play a crucial role in news production. It can also be argued that the veracity of news depends not only on the actors that seek to manipulate it, but also on the positionality of its consumers. Therefore, one’s initial line of defense against misleading news lies not in the plethora of fact-checking devices but more in one’s pre-existing dispositions and skills to think and act in response to misleading information. This ability can be referred to as critical thinking, which can be more concretely expounded as “reasonable and reflective thinking focused on deciding what to believe or do” (Ennis, 2011, p. 15).

然而，即便「假新聞」一詞隨處可見，卻沒有統一、可衡量的方式來量化新聞的虛假性或真實性。目前有許多事實查核與媒體偏見檢測工具，但它們無法客觀地檢測與說明行為操弄者更狡猾、更細緻的目標，而這些操弄者往往在新聞的生產中發揮著重要作用。我們也可以說，新聞的真實性不僅取決於試圖操弄它的行為者，同時還取決於新聞受眾的位置性。因此，一個人對抗誤導性新聞的第一道防線，不在於這些五花八門的事實查核方式，反而在於個人所固有的性格，以及針對誤導性資訊的思考與行動等相關技能。這種能力可稱為批判性思考（critical thinking），意即「專注於決定相信什麼或做什麼的理性思考與反思性思考」（Ennis, 2011, p. 15）。

Taiwan, also known as the Republic of China (ROC), is at the forefront of information warfare. It is wedged between the geopolitical struggles of global and regional hegemonies such as the United States and China, the People's Republic of China (PRC). Compounding the matter are the Taiwan’s own political actors vying for influence and power. This struggle seeps into all aspects of life and practice, mainly manifesting itself on social media, a battleground of information warfare. The Ministry of Education of Taiwan is cognizant of these information campaigns, and efforts have been made to introduce media literacy into all parts of its education system. According to the ministry, the government has tried to promote media literacy education since 2000 (MOE, 2002, p. 1), with one of its primary goals to cultivate its “citizens” abilities for independent learning, critical thinking, and problem solving” (MOE, 2002, p. 2).

臺灣，也被稱為中華民國，正處於資訊戰的最前線。這是全球霸權與地區霸權之間——如美國與中國（中華人民共和國）——的地緣政治對抗。使問題惡化的是臺灣自身的政治行動者對影響力與權力的奪取。這場對抗遍布於現實生活的各個面向，主要於社群媒體中——資訊戰的戰場——展露無遺。臺灣的教育部注意到了這些資訊的煙硝，並已努力將媒體素養引入其教育體系。據該部稱，自2000年以來，政府一直試圖推展媒體素養教育（MOE, 2002, p. 1），其主要目標之一是培養「公民獨立學習、批判性思考以及解決問題的能力。」（MOE, 2002, p. 2）。

★★★★★★★★★★★★

上述段落認為，由於個人的位置性(positionality)，「假新聞」極難定義。此外，有許多人把不符合自身成見與偏好的新聞逕斥為假新聞。這其實相當危險，因為個人觀點將會變得愈發孤立與激進。

閱聽人應意識到，他們在網路上看到的每個資訊都有特定立場。是否真有毫無立場的新聞文章？為了對抗操弄性或強制性資訊（coercive information），我們必須意識到權力於個中的作用，以及我們自身的位置性如何形塑我們的詮釋。這是我們的第一道防線。

★★★★★★★★★★★★

參考文獻

Doshi, R. (2020, January). China steps up its information war in Taiwan. Foreign Affairs. Retrieved March, 21, 2021, from https://www.foreignaffairs.com/articles/china/2020-01-09/china-steps-its-information-war-taiwan

Ennis, R. H. (1985). A logical basis for measuring critical thinking skills. Educational leadership, 43(2), 44-48.

Lazer, D. M., Baum, M. A., Benkler, Y., Berinsky, A. J., Greenhill, K. M., Menczer, F., ... & Zittrain, J. L. (2018). The science of fake news. Science, 359(6380), 1094-1096.

MOE (Ministry of Education), Taiwan. (2002). White paper on media literacy educational policy. Retrieved March, 21, 2021, from http://english.moe.gov.tw/public/Attachment/ 2122416591771.pdf

Prier, J. (2017). Commanding the trend: Social media as information warfare. Strategic Studies Quarterly: SSQ, 11(4), 50-85.

★★★★★★★★★★★★

教育時評: http://bit.ly/39ABON9

相關詞彙: https://bit.ly/2UncrfI

TED相關影片: https://bit.ly/3BDsDKl

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Eric's English Lounge

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accuracy定義 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答

台灣物聯網實驗室 IOT Labs By 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

2020-12-14 12:01:59 有 0 人按讚
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訓練AI模型，要多少數據？拆解企業人工智慧專案為何難落地

2020.12.09 by 若水AI Blog

企業導入AI似乎已成為一種趨勢，但是訓練AI模型，需要多少數據？其背後的商業命題與成本又該如何解決？帶你來一起窺探AI專案背後的秘密！

企業的AI專案在釐清問題本質、找到命題之後，首先會面臨到一個問題：收集數據（Data Collection）和建立AI模型（Model Establishing），該以什麼作為評估基準？

訓練一個AI數據模型，需要多少數據？

訓練AI數據模型時，其實有三個要素，彼此互相影響。分別是： 商業問題的複雜度 、 AI模型複雜度 （Model Complexity），以及 數據複雜度 （Data Complexity）。

因此，如果想知道需要多少訓練數據（Training Data），建議先釐清：這個AI專案到底要處理什麼問題，以及這個問題有多複雜？確定之後，再來判斷應該選用哪種程度的模型來做訓練。根據不同的商業命題複雜度，用不同複雜度的模型和精準數據彼此搭配，找出最佳平衡，才能讓AI專案順利落地。

但光憑想像，很難評估實際的AI數據量和成效，所以開始AI的第一步，需要先透過POC概念驗證（Proof of Concept）實驗來找答案。

簡單來說，就是針對不同複雜程度的商業問題，嘗試選用不同複雜度的模型搭配測試，直到模型跑出來的曲線，符合理想目標。

一般狀態下，假設商業問題本身的複雜度很高，我們會預期要選擇複雜度較高的模型。但是如果數據量不足，那麼選擇複雜度較高的AI模型，反而會比用簡單的AI模型效果還差。（上圖左上、右上，分別代表複雜度10和複雜度50的問題，可以明顯看出複雜的模型曲線比較接近學習數據集（Dataset），但是在測試數據集上的誤差 Eout，反而比簡單模型還差了許多。）

上圖的左下和右下，是以不同複雜度的模型去做POC，跑出來的結果曲線圖。藍色線代表的是學習數據（Training Data）成效，紅色線代表的是測試數據（Testing Data）成效。最理想的POC目標，應該是兩條曲線很貼近彼此，而且位置越低越好。

我們會發現，左下這張圖的兩條曲線雖然彼此貼近，但是就算增加數據，也無法降低誤差。這表示模型偏誤（Bias）高，效果不佳，應該要增加模型複雜度 （Model Complexity）。

增加模型複雜度之後，就會像右下這張圖，藍色曲線（學習數據）雖然數值很低，但在學習數據不足的情況下（灰色區塊），紅色曲線（測試數據）卻「飄」得太高。這表示模型變異誤差（Variance）高，應該要增加學習數據。最後在慢慢增加模型複雜度以及學習數據之後，我們就可以達到理想的結果（兩條曲線很貼近彼此，而且位置越低越好）。

數據哪裡來？發展AI人工智慧之前，先建立數據流

先前我在文章裡提到，很多企業會急著開發AI模型，但AI專案落地經驗的三大關鍵之一，其實是先確認：是否已經準備好數據了？如果沒有這樣的能力，談AI落地其實有點好高騖遠。

AI數據收集（Data Collection）最大的挑戰，在於針對不同型態的命題，會產生不同的AI數據需求，因此需要建立的「數據流」（Data Pipeline），AI數據處理 （Data Processing）和數據標註（Data Annotation）的模式及流程也會有所不同。

發展AI之前，如果能建立起從數據收集（Data Collection）、數據處理（Data Processing）到AI模型學習的數據流（Data Pipeline），並確保可以順暢運行，實際訓練AI模型時才會省力很多。

數據不夠或太多怎麼辦？

Google開設的機器學習（Machine Learning）課程中，第一項原則就開宗明義地指出：「Don’t be afraid to launch a product without machine learning」。

如果你的產品或業務不一定需要用到機器學習（Machine Learning），那就別用，除非你有AI數據。有數據，再來談機器學習（Machine Learning）。但在業界的實際狀況，大家不是沒有數據，而是只有一些些，這時候該怎麼辦？我會建議，先從小地方開始做起，也就是從POC專案著手。

POC專案要有具體成效，除了要注意設計專案、實驗模型的指標（Metrics），企業最重要的是要先定義清楚：AI專案要達到什麼樣的指標，才算是成功？這樣最後做出來的成果，才會真正符合商業目標。

如果今天不是沒有AI數據，而是數據很多，又該從何下手呢？

我建議，嘗試減少訓練AI人工智慧時的「 數據大小 」和「 數據筆數 」。

過去曾經處理過一個AI專案，數據多達2億筆。第一次實驗，把數據全部餵進AI模型，取得結果。第二次，只拿其中有代表性的500萬筆出來訓練人工智慧。

猜猜結果如何？兩次實驗的表現，只差異不到1%。

所以，如果企業對於AI數據的品質和數量有一定程度的自信根據，其實不用把數據全部餵進AI模型訓練（Model Training），只用有代表性的AI數據來訓練就可以了。市面上很多常見的AI工具（Cluster），可以做到這點，幫助省時省力。

AI模型訓練，記得校準商業目標

企業發展AI人工智慧的最終目的，還是希望能 達到商業目標，創造價值 。

所以，訓練AI模型時，團隊如果不知道如何判斷哪個指標，對AI模型學習來說比較重要，建議回歸初心，重新釐清「 這個專案想達到的商業目標是什麼 」。

比方，趨勢科技（Trend Micro）要開發一個能夠判斷電腦病毒的AI，但是勒索病毒（denial-of-access attack）和廣告病毒對客戶的傷害程度大不相同。這時候，工程師就會針對這個命題，餵給AI模型不同病毒種類的數據，讓它學會判斷不同病毒的重要性，分辨出哪些病毒比較嚴重不能有判斷錯誤，而哪些病毒比較無害，不一定要做到一百分。

最常見的訓練方法，是用成本函數（Cost Function）的方式，訓練完再回去調整AI模型的評分（Rating），用加扣分的方式，告訴機器它的學習表現是好是壞，做對就加分，做錯就扣分。

上述評分原則的制定，和企業的商業價值考量息息相關，所以一般在組織分工，會由PM專案團隊負責判斷哪些項目重要，請資料科學家設計在上述Cost Function裡面。

很多人以為，AI人工智慧開發要做到很完美才行，但其實根據我們的經驗，只要AI開發成本符合預算、AI模型表現可接受（大約做到60–70分），而且結果有助於降低成本，就可以算是達到商業目標。反過來，即使AI模型表現非常好（高達90分），但成本卻遠超出預算，就不建議執行。

另外，因為POC階段會做很多的實驗，需要拿兩個穩定且可以互相比較的基準做A/B Test，所以做好基礎建設非常重要。

如果一個團隊裡面有三位工程師，但三個人做出來的結果都無法互相比較，那麼這個實驗就會變得霧裡看花，導致AI專案難以落地。

AI數據小學堂：模型指標（metrics）

在做模型實驗時，通常會用混淆矩陣（Confusion Matrix）的四種指標：TP（True Positive）、TN（True Negative）、FP（False Positive）、FN（False Negative），以及Count、Unique和Accuracy等等函數，來判斷這個模型的表現好不好。

P或TN值，代表模型辨識的答案正確，和預期結果一致。例如：模型正確判斷出「這是一隻貓」、「這不是一隻貓」。而FP或FN值，則代表模型的判斷錯誤，例如「明明是貓，模型卻說不是貓」、「明明不是貓，模型卻說它是貓」。

附圖：AI模型 若水國際
AI模型的POC概念驗證實驗怎麼做？

資料來源：https://www.bnext.com.tw/article/60440/ai-strategy-04?fbclid=IwAR1SOhjjGxypdGgOGfaBIl_a1IsZFJAQZ8J2aeDd98spbUfOdg7hiPQP7UA

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accuracy定義 在 [情報] Calibration Curve - 精華區NTUCH-102 - 批踢踢實業坊 的推薦與評價


作者glen19901115 (丁丁)
看板NTUCH-102
標題[情報] Calibration Curve
時間Thu Nov 17 20:20:27 2011

https://ppt.cc/xAbM

這大概是這次考試最後一份了，

剩下有關統計的東西，我只列了幾個點，剩下的大家就自己看吧～

（1）accuracy：一個測試結果（有可能為一次測量、或是多次測量的平均）與真值的接近

程度。

trueness：「一大群」數據的平均值，與真值的接近程度。（測量次數趨近無限）

兩者差別在於測量次數Ｎ，trueness 僅有系統誤差在主導，但 accuracy 可能有系

統誤差和隨機誤差兩個因素。

當 accuracy 定義為一次測量結果時，隨機誤差會完整貢獻；然而，當 accuracy 定

義為多次測量的平均時，隨機誤差所占的比例會下降，系統誤差所占的比例會增加。

（2）誤差傳遞中，各項誤差以平方的形式貢獻，因此誤差越大的項，對於最後運算結果的

誤差貢獻值越多。這個概念可以解釋有效數字的運算法則。

（3）差異檢定的目的，是要判斷實驗結果之間有沒有差異，這個差異能不能被測量的隨機

誤差解釋。其中，我們是在判斷零假設能不能被否決；但我們永遠無法接受零假設，

正如同我們無法證明一個被告人是清白的一樣。

t-test 分為三種：（計算 t 值 > 查表 t 值 => 駁回零假設）

a. 實驗值和真值的比較；

b. 兩組實驗值的比較；（兩方法的差異、兩樣品的差異、...）

c.paired t-test：要比較兩種方法的差異，但在樣品量不足以進行多次測量時，便

以多組樣品各測一次的方式，將各組樣品在兩方法下測得的值相

減，以扣除不同樣品濃度中隱含不同標準偏差的影響。以這些差

值的平均及標準差計算 t 值，以判斷兩方法有無差異。

（4）F-test：透過比較兩方法所得數據結果的變異數，比較兩方法隨機誤差是否有差異。

（5）Q-test：判斷一個值是否為離群值。



今天身體狀況不太舒服（倒）

大家加油！

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 114.36.66.14
推 a3225737:有看有m 感謝柏傑<(_ _)> 11/17 20:23
推 jui8048:辛苦了！ 11/17 20:59
→ PonShen:多謝! 11/17 21:02
推 overlooked:感念丁神分析二相助 幫推~ 11/17 21:09
推 xggu:謝謝緊身衣光屁!!! 11/17 21:45
推 jack1991720:保重喔~ 太感謝了 11/17 23:35
推 q510724:感謝! 11/17 23:39
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#21. 第10 章估計和精確度Estimation and Precision | 醫學統計學

第10 章估計和精確度Estimation and Precision | 醫學統計學. ... 因此，我們可以定義95% 95 % 信賴區間的上限和下限分別是：.

#22. 正確度:定義,辨析 - 中文百科全書

統計學上，正確度(Accuracy)能成功估計一數量的正確值。有時和精確度(precision)定義相同。 ... 無窮多次重複測量所得量值的平均值與一個參考量值之間的一致程度。 註：. 1、 ...

#23. Accurate, precise, exact一次弄清楚各種不同「精準」 - Core ...

precise = 明確的；精準是明確的畫分出一個界限，範圍清楚、定義明確，側重極端準確，更強調細節的精確無誤。 例如：precision industry=精密工業。

#24. 準確度與精密度 - 中華民國地籍測量學會

「準確度」與「精密度」分別為”Accuracy”與”Precision”之中譯，雖然目前有 ... accuracy”，其定義為「量測量與真實量間之相近程度」(closeness of agreement.

#25. accuracy中文(繁體)翻譯：劍橋詞典

accuracy 翻譯：準確；精確；正確, 準確性，正確無誤。了解更多。

#26. 精確度：準確度(Accuracy) - 華人百科

準確度(Accuracy):測量準確度(accuracy of measurement)的簡稱，被測量的測得值與其真 ... 定義. 準確度（Accuracy）是指你得到的測定結果與真實值之間的接近程度。

#27. 评估标准Metrics - Keras 中文文档

评价函数和损失函数 相似，只不过评价函数的结果不会用于训练过程中。 我们可以传递已有的评价函数名称，或者传递一个自定义的Theano/TensorFlow 函数来使用（查阅自定义 ...

#28. positioning accuracy-fine是什麼意思 - 海词词典

單詞positioning accuracy-fine 的詞典定義。@海詞詞典-最好的學習型詞典. 分享单词到：. 以上內容獨家創作，受著作權保護，侵權必究 ...

#29. 最新消息| 得邁斯科技- FLUKE校正器入口網站

... 《通用計量術語及定義》中，“精度”一詞被稱為“測量精密度（measurement precision）”，簡稱“精密 ... “準確度（accuracy）”， 被測量的測得值與其真值間的一致程度；.

#30. 一番のマシニングセンタ - TMT - CNC Lathe Machine ...

Ruggedly, Stable, Precision! Outstanding Features Assure Heavy Accurate Machining on Every Job.The Ultimate VMC's from TMT. 2-speed Gear Type Spindle (TBV-1685 ...

#31. 環境輻射偵測品質保證規範- 法規內容 - 行政院原子能委員會

肆、定義1.準確度（accuracy）：為統計處理度量數據之觀念，說明一個測定值或一組測定值之平均值與真值的接近程度。 2.精密度（precision） ：在相同的度量條件下，用 ...

#32. 準度 - 中文百科知識

準度，即準確度（英語：accuracy）與精密度（英語：precision）是科學、工程學、 ... 成果之準確度（真實度與精密度）），其內涵最大的改變是趨向從俗的定義accuracy為 ...

#33. 符合FDA規範之分析方法確效作業實務研討

RSD≦2.0%。 Page 15. 精密度(Precision). 定義：精密度是用來表現 ...

#34. 常見評價指標：Accuracy - Recall、F1、ROC-AUC 與PR-AUC

依此假設情境，我們可以先來定義True Positives、True Negatives、False Positives、False Negatives 這四個名詞解釋。 TP，True Positives. 其中第一個True，表示分類正確 ...

#35. 深度學習入門

定義 評估指標 model.compile(optimizer='SGD', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']). [7]:. # 最適化係數向量 n_iters = 5 model.fit(X_train, ...

#36. 使用PyTorch 將影像分類模型定型

每個圖層都有數個通道可偵測影像中的特定功能，以及一些核心來定義偵測到之 ... the accuracy for the test images def testAccuracy(): model.eval() ...

#37. ACC 定義： 精度-Accuracy

ACC的定義，ACC是什麼意思，ACC的意思，精度，ACC代表的意義精度. ... 下圖顯示了ACC在英語中的定義之一：精度。您可以下載影像檔以列印 ... 在英語中的定義：Accuracy ...

#38. 機器學習演算法的性能指標：precision, recall, accuracy ...

Precision, recall, and accuracy. 目前聽到precision / recall 時，還沒能夠很直覺地理解它的意義。 因此整理了一下定義及例子，設法加強直覺性的 ...

#39. accuracy 的中文翻釋｜影音字典- VoiceTube 看影片學英語

定義 影片字幕 ... Many people began to question the accuracy of his statement. ... Great care is taken to ensure the accuracy of research data.

#40. ISO15189 名詞釋疑

定量法主要用精密度(Precision)和真實度(Trueness)表示。定量法在進行方法確認( ... 根據ISO15189 之定義，accuracy 是指單一結果與目標值（或真值）的偏差大小，隱.

#41. 負責任的研究行為（Responsible Conduct of Research）

所有研究者（包括研究生）在投入研究工作時，都應落實「負責任的研究行為」。負責任的研究行為是指研究者必須遵守誠實（honesty）、正確（accuracy）、 ...

#42. 植生指標對影像分類準確度影響之研究

The accuracy of image classification is easily influenced by the image's spatial and spectrum resolution. ... 的概念，NDVI 的定義為近紅外光波段與紅.

#43. precision和accuracy在物理中的定義和區別 - 問答酷

precision 精度精密度精確度. accuracy 準確度準確性. 第一個是精密精細精確在於精. 列如：直尺和物理上的遊標卡尺的精確度和精密度是不一樣的.

#44. 檢驗方法學的驗證

Accuracy. 4. Sensitivity（Low detection limit ）. 5. Reference interval ... CLSI, EP5-A, Evaluation of Precision Performance of Quantitative.

#45. 準確度與精確度實驗數據的處理與分析 - Present Trek

各種生化測量或分析方法，都有其應用上的評估標準， accuracy 與precision 英文的定義較為明確： accuracy 指的是量測值與真正值接近的程度。

#46. 閱讀「實驗數據的處理與分析」一文的疑問

四、一般都會說刻度越小的儀器精密度越高，這裡所說的精密度和文中所定義的精密度（precision）相同嗎？我個人認為前者的精密度應該是準確度（accuracy)的意思，不知 ...

#47. 生物統計學-靈敏度與特異度概念,基礎醫學教室 - 高點醫護網

定義. 公式. 靈敏度 (真陽性率) (Sensitivity). 將有病者診斷為陽性結果的比率= 真陽性/生病. a / a+c. 特異度 (真陰性率) (Specificity).

#48. 請問準確率(accuracy)與精確率(precision)等相關名詞的定義?

下面這張圖對角線綠色底的部分，如果我沒解讀錯誤的話是指準確率(accuracy)... ... 最右邊跟最下面應該是精确率(precision)，下面target class我可以 ...

#49. 指向精度

Resources - Performance - Pointing Accuracy. ... 本节的信息旨在解释变量，定义测试，以及最重要的是，为工程师和设计者提供必要的探针精度规格。

#50. keras自定義回調函數查看訓練的loss和accuracy - 台部落

二、keras實現自定義History回調函數記錄loss和accuracy ; ''' 在模型開始的時候定義四個屬性，每一個屬性都是字典類型，存儲相對應的值和epoch ''' ...

#51. 机器学习：Accuracy, Precision and Recall - 知乎专栏

Accuracy （精度）和Error Rate（错误率）是分类模型中最常见的两种性能度量指标，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务 ... ，Accuracy的定义为：.

#52. 量測精確度的統計推論

在統計學與量測學的領域中，用來評估量測品質的指標稱為「精準度(Accuracy)」。 ISO 5725-1【1】將此精準度指標又區分為「精確度(Precision)」與「準確 ... 此外，定義.

#53. 精密工程(Precision Engineering)

㈻會章程㆗定義：「精密工程技術係涵蓋電子電機、㈾訊、機械、. 材料、化工、光㈻、量測分析…等多個範疇」；但是，作者查考其他㈲關精密工程的定義. 時，發現㆒些不太㆒樣 ...

#54. 準確率(Accuracy), 精確率(Precision), 召回率(Recall)和F1 ...

2019年1月12日 — 在說precision,recall和f1-measure之前,我們需要先需要定義TP,FN,FP,TN四種分類情況. 按照前面例子,我們需要從一個班級中的人中尋找所有女生,如果把這個 ...

#55. 準確率(Accuracy)、精確率(Precision)和召回率(Recall)的區別

定義 是: 對於給定的測試數據集，分類器正確分類的樣本數與總樣本數之比。 精確率(Precision) ＝ TP / (TP + FP) = 40/60 = 66.67%。它表示：預測為正的 ...

#56. 編碼器解析度、精度和重複性：有什麼不同？ - RLS

增量式旋轉編碼器定義解析度的單位是PPR（每圈脈衝數）和CPR（每圈計數）。PPR 代表兩個上升邊緣之間的訊號脈衝，而CPR 則同時在兩個通道標記上升與下降邊緣。

#57. 准确率Accuracy与损失函数Loss的关系 - CSDN博客

自定义标题背景定义关系背景在进行一项分类任务训练时，观察到验证集上的accuracy增加的同时，loss也在增加，因此产生了一些疑惑，对accuracy和loss之 ...

#58. 機器學習分類的幾種評價指標：準確率Accuracy, AUC ...

ROC曲線不會隨類別分佈改變而改變，可以用於評價樣本不平衡模型的效果. 計算AUC 程式碼： 公式一： 根據AUC的定義， A U C ...

#59. 分子檢驗的驗證方法

或定量檢驗而對這些參數有稍微不同的定義，但在基本認知上是相當一致的。 ... 關鍵字：驗證（validation）、精密度（precision）、準確度（accuracy）、報告 ...

#60. 不平衡資料的二元分類1：選擇正確的衡量指標 - David's ...

在不平衡資料的分類問題中，如果我們使用「準確度」(Accuracy) 作為模型好 ... 我們定義C(1, 0) 為誤把陽性個體分類成陰性的成本，C(0, 1) 為誤把陰性 ...

#61. keras自定義回撥函式檢視訓練的loss和accuracy方式 - 程式人生

前言： keras是一個十分便捷的開發框架，為了更好的追蹤網路訓練過程中的損失函式loss和準確率accuracy，我們有幾種處理方式，第一種是直接 ...

#62. Accurate、precise、exact 英文「精準」用法如何區分？

是明確的畫分出一個界限，範圍清楚、定義明確，側重極端準確，更強調細節的精確無誤。 例如：precision industry＝精密工業。 I can't give you a precise ...

#63. 一次搞懂英文單字accurate、precise和exact 用法差別 - 風傳媒

precise=明確的；精準，是明確的畫分出一個界限，範圍清楚、定義明確，側重極端準確，更強調細節的精確無誤。 例如：precision industry=精密工業。

#64. 召回率（Recall）和綜合評價指標（F1-Measure ） | 程式前沿

準確率（accuracy），精確率（Precision），召回率（Recall）和綜合評價 ... 準確率(accuracy)的公式是A=(TP TN)/(TP FP FN TN),其定義是:

#65. 量測重複性與再現性分析之研究

準確度（Accuracy）：同一人使用同一量測系統對同一物件重複測量時，其平均值 ... 模式中所使用的變數、定義和假設皆與模式（1）式相同，此時量測變異的估計式，.

#66. 提高精度讓Godrej 能夠重新定義品質標準並降低成本 - Renishaw

確保產品精度和準時交貨是模具產業的重要要求。Godrej 模具部門(Godrej Tooling Divison) 憑藉著Renishaw 解決方案不僅在生產時節省時間、金錢、減少廢品， ...

#67. What is 精密度準確度？ 精度的計算方法和意義不少客戶 ... - eYc

準確度(Accuracy). 一般而言準確度可以利用絕對誤差(absolute error)、相對誤差(relative error)等兩種方式表示，其數學定義如下：; 絕對誤差： 以誤差量測單位為讀值 ...

#68. utils.py中的accuracy函数如何定义- 课程讨论 - MXNet / Gluon ...

在多类逻辑回归的gluon版实现中，提到可以使用utils.py中的accuracy函数进行精度计算，但我下载的版本里并没有定义accuracy函数，而且我在gluon版中 ...

#69. 準確與精密 | 蘋果健康咬一口

重複精度定義- 準確度（英语：accuracy）與精密度（英语：precision）是科學、工程學、工業及統計學等範疇的重要...方法與成果之準確度（真實度與精密度））， ...

#70. 數字

數值. 描述. 「時間精度」(Time Accuracy). 當內容面板中「一般」(Common) 模組圖元的「時間定義」(Time Definition) 設定為「瞬態」(Transient) 時即會顯示。

#71. 檢驗室品管重點介紹

一、品質管制定義; 二、品質管制要點; 三、品質管制的兩大類; 四、實驗室的誤差; 五、精密度、準確 ... 一、檢驗作業品管的定義 ... 內部品管:精密度(Precision)的調查.

#72. [白話解析] 通過例項來梳理概念：準確率(Accuracy) - IT人

5.1 公式. \[Precision = \frac {TP}{TP + FP} \]. 按照我們上文的定義：第1 個字母表示 ...

#73. 環境檢驗品質管制指引通則

三、內容本通則定義環境檢驗室品質管制之相關名詞，並將其他各 ... 二）準確度（Accuracy） 指一測定值或一組測定值之平均值與其確認值或配製值接近的 ...

#74. 基於改良型Mask RCNN 演算法之路面坑洞檢測研究Research ...

以提升模型檢測精確度，最終使平均精準度(Mean Average Precision,. MAP)達到90.4。 ... 然後再計算總和並平均，就是AP(Average Precision)，定義為公式: = 1.

#75. 資訊倫理- 教育百科| 教育雲線上字典

1.1 倫理定義; 1.2 資訊倫理定義; 1.3 資訊倫理的四大議題(PAPA). 1.3.1 隱私權:(Privacy); 1.3.2 正確性:(Accuracy); 1.3.3 所有權:(Property) ...

#76. 標準(Standards)與校準(Calibration) - ISCI LAB 智慧型系統控制 ...

量測一個數值之準確度(Accuracy)是指此量測與其真實值(True value)接. 近的程度，準確度是由量測誤差(Measurement error) ... 我們定義一個變量的真實值為由一個極端準.

#77. 判定檢測有多凖的各項指標 - 有勁的基因資訊

... 很雷同，深究其內容意義卻很不同，主要是因為各自對「準確度」的定義並不相同。 ... 準確度：計算公式為(Accuracy)= (TP+TN)/Tot總人數= 99.945%；換句話說此檢驗 ...

#78. sklearn中的模型评估 - d0evi1的博客

在二分类和多分类问题上，Jaccard相似度系数score与分类的正确率（accuracy）相同： ... 在这个上下文中，我们定义了precision, recall和F-measure: precision=tptp+fp.

#79. 準確的量並測降低無線接收器製造商的風險 - Keysight

定義 了這些測試結果的計算風險。JCGM 是世界公認的組織，由七個國際標準組織所組. 成。此數學公式根據JCGM 106:2012 第9.5 章節的全球風險計算（Calculation of Global.

#80. 精準判讀細微流量的關鍵！ - 廣億科技股份有限公司

以精度規格方面來說，目前常用的百分比表示法總共有兩種①F.S.、②R.D.。市售他牌的超音波流量計測量精度以總流量精度(F.S.)為主，F.S. = Full Scale 代表意思為〔誤差值／ ...

#81. 機器學習Performance Metric: 貪婪和保守的平衡

Reference [1] ALU, "貝葉斯定理和naive Bayes 分類器" Recall, Precision, and False Positive Rate (all between 0 and 1) 首先定義confusion ...

#82. 機器學習中F值(F-Measure)、準確率(Precision)、召回率(Recall)

specificity = TN/N，表示的是所有負例中被分對的比例，衡量了分類器對負例的識別能力。 5、精確率、精度（Precision）. 精確率(precision)定義為：.

#83. 2. 卷積神經網路

多分類準則的交叉熵損失定義為 c是類別數，y ... 一類別都可各自定義precision,recall,& specificity. ... d 一般辨識問題的評估，大都使用accuracy；例如，.

#84. 率定精度英文，calibration accuracy中文- 雙語詞彙 - 三度漢語網

中文詞彙 英文翻譯 出處/學術領域 率定精度 calibration accuracy 【測量學】 額定精度 accuracy rating 【電力工程】 電子束穩定精度 beam setting accuracy 【測量學】

#85. 食品化學檢驗方法之確效規範 - 衛生福利部食品藥物管理署

三、名詞定義. (一) 適用範圍(scope)：使用該檢驗方法分析樣品中之待測物，於 ... (四) 準確度(accuracy)：顯現所檢測出來的值與一公認真值或一公認對照值間之接近.

#86. 「相對精度」與「相對誤差」- 月旦知識庫

... 名詞分別為「relative accuracy」、「relative error」。雖然「相對精度」是一個基本的概念，但是詳究之後，發現「相對」與所相對之對象，實值上存在多歧定義。

#87. 聽下「accuracy」喺英語入面點讀 - 發音辭典.

定義 - 同義. 「accuracy」嘅定義. the quality of being near to the true value; (mathematics) the number of significant figures given in a number; Exactness ...

#88. Calculate Accuracy from Confusion Matrix - gists · GitHub

從Confusion Matrix 計算出Accuracy 分類評量值. binary=True，二元分類時，使用TP, FP, TN, FN 的定義去做，accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN).

#89. 分類指標准確率(Precision)和正確率(Accuracy)的區別- 碼上快樂

准確率(Precision) 和召回率(Recall)是信息檢索領域兩個最基本的指標。准確率也稱為查准率，召回率也稱為查全率。它們的定義如下：.

#90. 準確度(Accuracy)和精確度(Precision) - UMTc Lab

如何判斷實驗數據可不可信，科學家以準確度(Accuracy)與精確度(Precision)為 ... error)、相對誤差(relative error)等兩種方式表示，其數學定義如下：.

#91. [情報] Calibration Curve - 精華區NTUCH-102 - 批踢踢實業坊

當accuracy 定義為一次測量結果時，隨機誤差會完整貢獻；然而，當accuracy 定義為多次測量的平均時，隨機誤差所占的比例會下降，系統誤差所占的比例會 ...

#92. 如何辨別機器學習模型的好壞？秒懂Confusion Matrix

... False Positive, True Negative, Type I Error, Type II Error, Prevalence, Accuracy, Precision, Recall, F1 Measure, F Measure, Sensitivity, ...

#93. 機器學習中的precision、recall、accuracy、F1 Score - 开发者 ...

1. 四個概念定義：TP、FP、TN、FN 先看四個概念定義： - TP，True Positive - FP，False Positive - TN，True Negative - FN，F.

#94. Keras crf - theWorkRoom

... make. tensorflow2では、lossとaccuracyを定義したIntroduction. ... easy to use CRF layer with tensorflow support mixed precision training support theKeras ...

#95. 流量計精準度說明

因此，分量精準度在50%全範圍時為：. ±1.5m3/h ÷ 50m3/h = ± 3.0 %. 全流量的實際/分量精準度曲線展開如下圖所示：. Flow rate ( % Full Range Scale ). Accuracy % ...

#96. 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和 ... - 博客园

首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上 ...

#97. Ejs locals variable. You do need to make sure that you add ...

... on the precision matrix and infer the sparse precision ma-trix, where an 1 ... the view（ビューのローカル変数を定義するプロパティを持つオブジェクト）.

#98. 【2月3日（木）】受注確度改善のための営業戦略をテーマに ...

お申し込みはこちらから：https://form.run/@order-accuracy-pr セミナー内容 受注確度を高めるためにやるべきことを、受注そのものの再定義から ...