DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

•

25 gefällt mir•4,522 views

Ken'ichi Matsui

DS LT祭り 2016/9/7(水) 発表資料「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

Daten & Analysen

http://www.slideshare.net/matsukenbook

MASAKARI Come On! щ( щ)
https://twitter.com/_inundata/status/616658949761302528

=
TP
TP + FP
=
TP
P
=
TP + TN
P + N
=
2
1
P recision + 1
Recall

=
TP + TN
P + N

=
TP
TP + FP

=
TP
P

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

Empfohlen

機械学習入門Hayato Maki

道具としての機械学習：直感的概要とその実際

道具としての機械学習：直感的概要とその実際

道具としての機械学習：直感的概要とその実際Ichigaku Takigawa

Control as Inference (強化学習とベイズ統計)

Control as Inference (強化学習とベイズ統計)

Control as Inference (強化学習とベイズ統計)Shohei Taniguchi

PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築

PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築

PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築Kosuke Shinoda

SHAP値の考え方を理解する（木構造編）

SHAP値の考え方を理解する（木構造編）

SHAP値の考え方を理解する（木構造編）Kazuyuki Wakasugi

自由エネルギー原理からエナクティヴィズムへ

自由エネルギー原理からエナクティヴィズムへ

自由エネルギー原理からエナクティヴィズムへMasatoshi Yoshida

ウィナーフィルタと適応フィルタ

ウィナーフィルタと適応フィルタ

ウィナーフィルタと適応フィルタToshihisa Tanaka

[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介

[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介

[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介Deep Learning JP

Empfohlen

機械学習入門Hayato Maki

道具としての機械学習：直感的概要とその実際

道具としての機械学習：直感的概要とその実際

道具としての機械学習：直感的概要とその実際Ichigaku Takigawa

Control as Inference (強化学習とベイズ統計)

Control as Inference (強化学習とベイズ統計)

Control as Inference (強化学習とベイズ統計)Shohei Taniguchi

PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築

PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築

PyTorchLightning ベース Hydra+MLFlow+Optuna による機械学習開発環境の構築Kosuke Shinoda

SHAP値の考え方を理解する（木構造編）

SHAP値の考え方を理解する（木構造編）

SHAP値の考え方を理解する（木構造編）Kazuyuki Wakasugi

自由エネルギー原理からエナクティヴィズムへ

自由エネルギー原理からエナクティヴィズムへ

自由エネルギー原理からエナクティヴィズムへMasatoshi Yoshida

ウィナーフィルタと適応フィルタ

ウィナーフィルタと適応フィルタ

ウィナーフィルタと適応フィルタToshihisa Tanaka

[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介

[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介

[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介Deep Learning JP

『自由エネルギー原理入門』勉強会１章＆２章前半

『自由エネルギー原理入門』勉強会１章＆２章前半

『自由エネルギー原理入門』勉強会１章＆２章前半大地紺野

ブースティング入門Retrieva inc.

自由エネルギー原理と視覚的意識 2019-06-08

自由エネルギー原理と視覚的意識 2019-06-08

自由エネルギー原理と視覚的意識 2019-06-08Masatoshi Yoshida

勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)

勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)

勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)RyuichiKanoh

数学カフェ確率・統計・機械学習回「速習確率・統計」

数学カフェ確率・統計・機械学習回「速習確率・統計」

数学カフェ確率・統計・機械学習回「速習確率・統計」Ken'ichi Matsui

DQNからRainbowまで〜深層強化学習の最新動向〜

DQNからRainbowまで〜深層強化学習の最新動向〜

DQNからRainbowまで〜深層強化学習の最新動向〜Jun Okumura

[DL輪読会]“SimPLe”,“Improved Dynamics Model”,“PlaNet” 近年のVAEベース系列モデルの進展とそのモデルベース...

[DL輪読会]“SimPLe”,“Improved Dynamics Model”,“PlaNet” 近年のVAEベース系列モデルの進展とそのモデルベース...

[DL輪読会]“SimPLe”,“Improved Dynamics Model”,“PlaNet” 近年のVAEベース系列モデルの進展とそのモデルベース...Deep Learning JP

スパースモデリング入門Hideo Terada

強化学習その1nishio

13 分類とパターン認識Seiichi Uchida

単純ベイズ法による異常検知 #ml-professional

単純ベイズ法による異常検知 #ml-professional

単純ベイズ法による異常検知 #ml-professionalAi Makabi

coordinate descent 法について

coordinate descent 法について

coordinate descent 法について京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻

最適化超入門Takami Sato

エンジニアのための機械学習の基礎

エンジニアのための機械学習の基礎

エンジニアのための機械学習の基礎Daiyu Hatakeyama

(2020.10) 分子のグラフ表現と機械学習: Graph Neural Networks (GNNs) とは？

(2020.10) 分子のグラフ表現と機械学習: Graph Neural Networks (GNNs) とは？

(2020.10) 分子のグラフ表現と機械学習: Graph Neural Networks (GNNs) とは？Ichigaku Takigawa

Rustに触れて私のPythonはどう変わったか

Rustに触れて私のPythonはどう変わったか

Rustに触れて私のPythonはどう変わったかShunsukeNakamura17

深層生成モデルと世界モデルMasahiro Suzuki

Optimizer入門＆最新動向

Optimizer入門＆最新動向

Optimizer入門＆最新動向Motokawa Tetsuya

強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習

強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習

強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習Eiji Uchibe

HiPPO/S4解説Morpho, Inc.

Introduction of VAE

Introduction of VAE

Introduction of VAEKen'ichi Matsui

初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと

初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと

初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと__john_smith__

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

『自由エネルギー原理入門』勉強会１章＆２章前半

『自由エネルギー原理入門』勉強会１章＆２章前半

『自由エネルギー原理入門』勉強会１章＆２章前半大地紺野

ブースティング入門Retrieva inc.

自由エネルギー原理と視覚的意識 2019-06-08

自由エネルギー原理と視覚的意識 2019-06-08

自由エネルギー原理と視覚的意識 2019-06-08Masatoshi Yoshida

勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)

勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)

勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)RyuichiKanoh

数学カフェ確率・統計・機械学習回「速習確率・統計」

数学カフェ確率・統計・機械学習回「速習確率・統計」

数学カフェ確率・統計・機械学習回「速習確率・統計」Ken'ichi Matsui

DQNからRainbowまで〜深層強化学習の最新動向〜

DQNからRainbowまで〜深層強化学習の最新動向〜

DQNからRainbowまで〜深層強化学習の最新動向〜Jun Okumura

[DL輪読会]“SimPLe”,“Improved Dynamics Model”,“PlaNet” 近年のVAEベース系列モデルの進展とそのモデルベース...

[DL輪読会]“SimPLe”,“Improved Dynamics Model”,“PlaNet” 近年のVAEベース系列モデルの進展とそのモデルベース...

[DL輪読会]“SimPLe”,“Improved Dynamics Model”,“PlaNet” 近年のVAEベース系列モデルの進展とそのモデルベース...Deep Learning JP

スパースモデリング入門Hideo Terada

強化学習その1nishio

13 分類とパターン認識Seiichi Uchida

単純ベイズ法による異常検知 #ml-professional

単純ベイズ法による異常検知 #ml-professional

単純ベイズ法による異常検知 #ml-professionalAi Makabi

coordinate descent 法について

coordinate descent 法について

coordinate descent 法について京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻

最適化超入門Takami Sato

エンジニアのための機械学習の基礎

エンジニアのための機械学習の基礎

エンジニアのための機械学習の基礎Daiyu Hatakeyama

(2020.10) 分子のグラフ表現と機械学習: Graph Neural Networks (GNNs) とは？

(2020.10) 分子のグラフ表現と機械学習: Graph Neural Networks (GNNs) とは？

(2020.10) 分子のグラフ表現と機械学習: Graph Neural Networks (GNNs) とは？Ichigaku Takigawa

Rustに触れて私のPythonはどう変わったか

Rustに触れて私のPythonはどう変わったか

Rustに触れて私のPythonはどう変わったかShunsukeNakamura17

深層生成モデルと世界モデルMasahiro Suzuki

Optimizer入門＆最新動向

Optimizer入門＆最新動向

Optimizer入門＆最新動向Motokawa Tetsuya

強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習

強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習

強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習Eiji Uchibe

HiPPO/S4解説Morpho, Inc.

Was ist angesagt? (20)

『自由エネルギー原理入門』勉強会１章＆２章前半

『自由エネルギー原理入門』勉強会１章＆２章前半

『自由エネルギー原理入門』勉強会１章＆２章前半

ブースティング入門

自由エネルギー原理と視覚的意識 2019-06-08

自由エネルギー原理と視覚的意識 2019-06-08

自由エネルギー原理と視覚的意識 2019-06-08

勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)

勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)

勾配ブースティングの基礎と最新の動向 (MIRU2020 Tutorial)

数学カフェ確率・統計・機械学習回「速習確率・統計」

数学カフェ確率・統計・機械学習回「速習確率・統計」

数学カフェ確率・統計・機械学習回「速習確率・統計」

DQNからRainbowまで〜深層強化学習の最新動向〜

DQNからRainbowまで〜深層強化学習の最新動向〜

DQNからRainbowまで〜深層強化学習の最新動向〜

[DL輪読会]“SimPLe”,“Improved Dynamics Model”,“PlaNet” 近年のVAEベース系列モデルの進展とそのモデルベース...

[DL輪読会]“SimPLe”,“Improved Dynamics Model”,“PlaNet” 近年のVAEベース系列モデルの進展とそのモデルベース...

[DL輪読会]“SimPLe”,“Improved Dynamics Model”,“PlaNet” 近年のVAEベース系列モデルの進展とそのモデルベース...

スパースモデリング入門

強化学習その1

13 分類とパターン認識

単純ベイズ法による異常検知 #ml-professional

単純ベイズ法による異常検知 #ml-professional

単純ベイズ法による異常検知 #ml-professional

coordinate descent 法について

coordinate descent 法について

coordinate descent 法について

最適化超入門

エンジニアのための機械学習の基礎

エンジニアのための機械学習の基礎

エンジニアのための機械学習の基礎

(2020.10) 分子のグラフ表現と機械学習: Graph Neural Networks (GNNs) とは？

(2020.10) 分子のグラフ表現と機械学習: Graph Neural Networks (GNNs) とは？

(2020.10) 分子のグラフ表現と機械学習: Graph Neural Networks (GNNs) とは？

Rustに触れて私のPythonはどう変わったか

Rustに触れて私のPythonはどう変わったか

Rustに触れて私のPythonはどう変わったか

深層生成モデルと世界モデル

Optimizer入門＆最新動向

Optimizer入門＆最新動向

Optimizer入門＆最新動向

強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習

強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習

強化学習と逆強化学習を組み合わせた模倣学習

HiPPO/S4解説

Andere mochten auch

Introduction of VAE

Introduction of VAE

Introduction of VAEKen'ichi Matsui

初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと

初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと

初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと__john_smith__

Dslt祭り2夜Akifumi Eguchi

階層ベイズモデルで割安mobile PCを探す

階層ベイズモデルで割安mobile PCを探す

階層ベイズモデルで割安mobile PCを探す. .

機械学習するな機会学習しろ - データサイエンスLT祭り 2夜目

機械学習するな機会学習しろ - データサイエンスLT祭り 2夜目

機械学習するな機会学習しろ - データサイエンスLT祭り 2夜目cancolle

面倒くさいこと考えたくないあなたへ〜Tpotと機械学習〜

面倒くさいこと考えたくないあなたへ〜Tpotと機械学習〜

面倒くさいこと考えたくないあなたへ〜Tpotと機械学習〜Hiroki Yamamoto

tokyo_webmining_no51

tokyo_webmining_no51

tokyo_webmining_no51Shu (shoe116)

Reproducebility 100倍 Dockerマン

Reproducebility 100倍 Dockerマン

Reproducebility 100倍 DockerマンNagi Teramo

Rstudio上でのパッケージインストールを便利にするaddin4githubinstall

Rstudio上でのパッケージインストールを便利にするaddin4githubinstall

Rstudio上でのパッケージインストールを便利にするaddin4githubinstallAtsushi Hayakawa

GBDTを使ったfeature transformationの適用例

GBDTを使ったfeature transformationの適用例

GBDTを使ったfeature transformationの適用例Takanori Nakai

サラリーマンのための計算社会科学

サラリーマンのための計算社会科学

サラリーマンのための計算社会科学Masanori Takano

Andere mochten auch (11)

Introduction of VAE

Introduction of VAE

Introduction of VAE

初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと

初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと

初心者向けに機械学習のハンズオンセミナーをしてわかったこと

Dslt祭り2夜

階層ベイズモデルで割安mobile PCを探す

階層ベイズモデルで割安mobile PCを探す

階層ベイズモデルで割安mobile PCを探す

機械学習するな機会学習しろ - データサイエンスLT祭り 2夜目

機械学習するな機会学習しろ - データサイエンスLT祭り 2夜目

機械学習するな機会学習しろ - データサイエンスLT祭り 2夜目

面倒くさいこと考えたくないあなたへ〜Tpotと機械学習〜

面倒くさいこと考えたくないあなたへ〜Tpotと機械学習〜

面倒くさいこと考えたくないあなたへ〜Tpotと機械学習〜

tokyo_webmining_no51

tokyo_webmining_no51

tokyo_webmining_no51

Reproducebility 100倍 Dockerマン

Reproducebility 100倍 Dockerマン

Reproducebility 100倍 Dockerマン

Rstudio上でのパッケージインストールを便利にするaddin4githubinstall

Rstudio上でのパッケージインストールを便利にするaddin4githubinstall

Rstudio上でのパッケージインストールを便利にするaddin4githubinstall

GBDTを使ったfeature transformationの適用例

GBDTを使ったfeature transformationの適用例

GBDTを使ったfeature transformationの適用例

サラリーマンのための計算社会科学

サラリーマンのための計算社会科学

サラリーマンのための計算社会科学

Mehr von Ken'ichi Matsui

ベータ分布の謎に迫るKen'ichi Matsui

音楽波形データからコードを推定してみる

音楽波形データからコードを推定してみる

音楽波形データからコードを推定してみるKen'ichi Matsui

データサイエンティストの仕事とデータ分析コンテスト

データサイエンティストの仕事とデータ分析コンテスト

データサイエンティストの仕事とデータ分析コンテストKen'ichi Matsui

分析コンペティションの光と影Ken'ichi Matsui

Kaggle Google Quest Q&A Labeling 反省会 LT資料 47th place solution

Kaggle Google Quest Q&A Labeling 反省会 LT資料 47th place solution

Kaggle Google Quest Q&A Labeling 反省会 LT資料 47th place solutionKen'ichi Matsui

BERT入門Ken'ichi Matsui

データ分析コンテストとデータサイエンティストの働きかた

データ分析コンテストとデータサイエンティストの働きかた

データ分析コンテストとデータサイエンティストの働きかたKen'ichi Matsui

確率分布の成り立ちを理解してスポーツにあてはめてみる

確率分布の成り立ちを理解してスポーツにあてはめてみる

確率分布の成り立ちを理解してスポーツにあてはめてみるKen'ichi Matsui

SIGNATE産業技術総合研究所衛星画像分析コンテスト２位入賞モデルの工夫点

SIGNATE産業技術総合研究所衛星画像分析コンテスト２位入賞モデルの工夫点

SIGNATE産業技術総合研究所衛星画像分析コンテスト２位入賞モデルの工夫点Ken'ichi Matsui

Variational Autoencoderの紹介

Variational Autoencoderの紹介

Variational Autoencoderの紹介Ken'ichi Matsui

統計的学習の基礎 4章前半Ken'ichi Matsui

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第8章「比率・相関・信頼性」

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第8章「比率・相関・信頼性」

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第8章「比率・相関・信頼性」Ken'ichi Matsui

第１３回数学カフェ「素数！！」二次会 LT資料「乱数！！」

第１３回数学カフェ「素数！！」二次会 LT資料「乱数！！」

第１３回数学カフェ「素数！！」二次会 LT資料「乱数！！」Ken'ichi Matsui

「ベータ分布の謎に迫る」第6回プログラマのための数学勉強会 LT資料

「ベータ分布の謎に迫る」第6回プログラマのための数学勉強会 LT資料

「ベータ分布の謎に迫る」第6回プログラマのための数学勉強会 LT資料Ken'ichi Matsui

15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学

15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学

15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学Ken'ichi Matsui

Random Forest による分類

Random Forest による分類

Random Forest による分類Ken'ichi Matsui

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第4章メトロポリス・ヘイスティングス法

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第4章メトロポリス・ヘイスティングス法

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第4章メトロポリス・ヘイスティングス法Ken'ichi Matsui

「全ての確率はコイン投げに通ず」 Japan.R 発表資料

「全ての確率はコイン投げに通ず」 Japan.R 発表資料

「全ての確率はコイン投げに通ず」 Japan.R 発表資料Ken'ichi Matsui

「内積が見えると統計学も見える」第5回プログラマのための数学勉強会発表資料

「内積が見えると統計学も見える」第5回プログラマのための数学勉強会発表資料

「内積が見えると統計学も見える」第5回プログラマのための数学勉強会発表資料 Ken'ichi Matsui

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第1章確率に関するベイズの定理

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第1章確率に関するベイズの定理

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第1章確率に関するベイズの定理Ken'ichi Matsui

Mehr von Ken'ichi Matsui (20)

ベータ分布の謎に迫る

音楽波形データからコードを推定してみる

音楽波形データからコードを推定してみる

音楽波形データからコードを推定してみる

データサイエンティストの仕事とデータ分析コンテスト

データサイエンティストの仕事とデータ分析コンテスト

データサイエンティストの仕事とデータ分析コンテスト

分析コンペティションの光と影

Kaggle Google Quest Q&A Labeling 反省会 LT資料 47th place solution

Kaggle Google Quest Q&A Labeling 反省会 LT資料 47th place solution

Kaggle Google Quest Q&A Labeling 反省会 LT資料 47th place solution

BERT入門

データ分析コンテストとデータサイエンティストの働きかた

データ分析コンテストとデータサイエンティストの働きかた

データ分析コンテストとデータサイエンティストの働きかた

確率分布の成り立ちを理解してスポーツにあてはめてみる

確率分布の成り立ちを理解してスポーツにあてはめてみる

確率分布の成り立ちを理解してスポーツにあてはめてみる

SIGNATE産業技術総合研究所衛星画像分析コンテスト２位入賞モデルの工夫点

SIGNATE産業技術総合研究所衛星画像分析コンテスト２位入賞モデルの工夫点

SIGNATE産業技術総合研究所衛星画像分析コンテスト２位入賞モデルの工夫点

Variational Autoencoderの紹介

Variational Autoencoderの紹介

Variational Autoencoderの紹介

統計的学習の基礎 4章前半

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第8章「比率・相関・信頼性」

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第8章「比率・相関・信頼性」

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第8章「比率・相関・信頼性」

第１３回数学カフェ「素数！！」二次会 LT資料「乱数！！」

第１３回数学カフェ「素数！！」二次会 LT資料「乱数！！」

第１３回数学カフェ「素数！！」二次会 LT資料「乱数！！」

「ベータ分布の謎に迫る」第6回プログラマのための数学勉強会 LT資料

「ベータ分布の謎に迫る」第6回プログラマのための数学勉強会 LT資料

「ベータ分布の謎に迫る」第6回プログラマのための数学勉強会 LT資料

15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学

15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学

15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学

Random Forest による分類

Random Forest による分類

Random Forest による分類

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第4章メトロポリス・ヘイスティングス法

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第4章メトロポリス・ヘイスティングス法

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第4章メトロポリス・ヘイスティングス法

「全ての確率はコイン投げに通ず」 Japan.R 発表資料

「全ての確率はコイン投げに通ず」 Japan.R 発表資料

「全ての確率はコイン投げに通ず」 Japan.R 発表資料

「内積が見えると統計学も見える」第5回プログラマのための数学勉強会発表資料

「内積が見えると統計学も見える」第5回プログラマのための数学勉強会発表資料

「内積が見えると統計学も見える」第5回プログラマのための数学勉強会発表資料

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第1章確率に関するベイズの定理

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第1章確率に関するベイズの定理

基礎からのベイズ統計学輪読会資料第1章確率に関するベイズの定理

Kürzlich hochgeladen

Midocean dropshipping via API with DroFx

Midocean dropshipping via API with DroFx

Midocean dropshipping via API with DroFxolyaivanovalion

BDSM⚡Call Girls in Mandawali Delhi >༒8448380779 Escort Service

BDSM⚡Call Girls in Mandawali Delhi >༒8448380779 Escort Service

BDSM⚡Call Girls in Mandawali Delhi >༒8448380779 Escort ServiceDelhi Call girls

BabyOno dropshipping via API with DroFx.pptx

BabyOno dropshipping via API with DroFx.pptx

BabyOno dropshipping via API with DroFx.pptxolyaivanovalion

Junnasandra Call Girls: 🍓 7737669865 🍓 High Profile Model Escorts | Bangalore...amitlee9823

Carero dropshipping via API with DroFx.pptx

Carero dropshipping via API with DroFx.pptx

Carero dropshipping via API with DroFx.pptxolyaivanovalion

FESE Capital Markets Fact Sheet 2024 Q1.pdf

FESE Capital Markets Fact Sheet 2024 Q1.pdf

FESE Capital Markets Fact Sheet 2024 Q1.pdfMarinCaroMartnezBerg

100-Concepts-of-AI by Anupama Kate .pptx

100-Concepts-of-AI by Anupama Kate .pptx

100-Concepts-of-AI by Anupama Kate .pptxAnupama Kate

VidaXL dropshipping via API with DroFx.pptx

VidaXL dropshipping via API with DroFx.pptx

VidaXL dropshipping via API with DroFx.pptxolyaivanovalion

Smarteg dropshipping via API with DroFx.pptx

Smarteg dropshipping via API with DroFx.pptx

Smarteg dropshipping via API with DroFx.pptxolyaivanovalion

Al Barsha Escorts $#$ O565212860 $#$ Escort Service In Al Barsha

Al Barsha Escorts $#$ O565212860 $#$ Escort Service In Al Barsha

Al Barsha Escorts $#$ O565212860 $#$ Escort Service In Al BarshaAroojKhan71

Halmar dropshipping via API with DroFx

Halmar dropshipping via API with DroFx

Halmar dropshipping via API with DroFxolyaivanovalion

Invezz.com - Grow your wealth with trading signals

Invezz.com - Grow your wealth with trading signals

Invezz.com - Grow your wealth with trading signalsInvezz1

April 2024 - Crypto Market Report's Analysis

April 2024 - Crypto Market Report's Analysis

April 2024 - Crypto Market Report's Analysismanisha194592

Call Girls Indiranagar Just Call 👗 7737669865 👗 Top Class Call Girl Service B...

Call Girls Indiranagar Just Call 👗 7737669865 👗 Top Class Call Girl Service B...

Call Girls Indiranagar Just Call 👗 7737669865 👗 Top Class Call Girl Service B...amitlee9823

Ravak dropshipping via API with DroFx.pptx

Ravak dropshipping via API with DroFx.pptx

Ravak dropshipping via API with DroFx.pptxolyaivanovalion

Delhi Call Girls CP 9711199171 ☎✔👌✔ Whatsapp Hard And Sexy Vip Call

Delhi Call Girls CP 9711199171 ☎✔👌✔ Whatsapp Hard And Sexy Vip Call

Delhi Call Girls CP 9711199171 ☎✔👌✔ Whatsapp Hard And Sexy Vip Callshivangimorya083

Vip Model Call Girls (Delhi) Karol Bagh 9711199171✔️Body to body massage wit...

Vip Model Call Girls (Delhi) Karol Bagh 9711199171✔️Body to body massage wit...

Vip Model Call Girls (Delhi) Karol Bagh 9711199171✔️Body to body massage wit...shivangimorya083

Mature dropshipping via API with DroFx.pptx

Mature dropshipping via API with DroFx.pptx

Mature dropshipping via API with DroFx.pptxolyaivanovalion

Sampling (random) method and Non random.ppt

Sampling (random) method and Non random.ppt

Sampling (random) method and Non random.pptDr. Soumendra Kumar Patra

Week-01-2.ppt BBB human Computer interaction

Week-01-2.ppt BBB human Computer interaction

Week-01-2.ppt BBB human Computer interactionfulawalesam

Kürzlich hochgeladen (20)

Midocean dropshipping via API with DroFx

Midocean dropshipping via API with DroFx

Midocean dropshipping via API with DroFx

BDSM⚡Call Girls in Mandawali Delhi >༒8448380779 Escort Service

BDSM⚡Call Girls in Mandawali Delhi >༒8448380779 Escort Service

BDSM⚡Call Girls in Mandawali Delhi >༒8448380779 Escort Service

BabyOno dropshipping via API with DroFx.pptx

BabyOno dropshipping via API with DroFx.pptx

BabyOno dropshipping via API with DroFx.pptx

Junnasandra Call Girls: 🍓 7737669865 🍓 High Profile Model Escorts | Bangalore...

Carero dropshipping via API with DroFx.pptx

Carero dropshipping via API with DroFx.pptx

Carero dropshipping via API with DroFx.pptx

FESE Capital Markets Fact Sheet 2024 Q1.pdf

FESE Capital Markets Fact Sheet 2024 Q1.pdf

FESE Capital Markets Fact Sheet 2024 Q1.pdf

100-Concepts-of-AI by Anupama Kate .pptx

100-Concepts-of-AI by Anupama Kate .pptx

100-Concepts-of-AI by Anupama Kate .pptx

VidaXL dropshipping via API with DroFx.pptx

VidaXL dropshipping via API with DroFx.pptx

VidaXL dropshipping via API with DroFx.pptx

Smarteg dropshipping via API with DroFx.pptx

Smarteg dropshipping via API with DroFx.pptx

Smarteg dropshipping via API with DroFx.pptx

Al Barsha Escorts $#$ O565212860 $#$ Escort Service In Al Barsha

Al Barsha Escorts $#$ O565212860 $#$ Escort Service In Al Barsha

Al Barsha Escorts $#$ O565212860 $#$ Escort Service In Al Barsha

Halmar dropshipping via API with DroFx

Halmar dropshipping via API with DroFx

Halmar dropshipping via API with DroFx

Invezz.com - Grow your wealth with trading signals

Invezz.com - Grow your wealth with trading signals

Invezz.com - Grow your wealth with trading signals

April 2024 - Crypto Market Report's Analysis

April 2024 - Crypto Market Report's Analysis

April 2024 - Crypto Market Report's Analysis

Call Girls Indiranagar Just Call 👗 7737669865 👗 Top Class Call Girl Service B...

Call Girls Indiranagar Just Call 👗 7737669865 👗 Top Class Call Girl Service B...

Call Girls Indiranagar Just Call 👗 7737669865 👗 Top Class Call Girl Service B...

Ravak dropshipping via API with DroFx.pptx

Ravak dropshipping via API with DroFx.pptx

Ravak dropshipping via API with DroFx.pptx

Delhi Call Girls CP 9711199171 ☎✔👌✔ Whatsapp Hard And Sexy Vip Call

Delhi Call Girls CP 9711199171 ☎✔👌✔ Whatsapp Hard And Sexy Vip Call

Delhi Call Girls CP 9711199171 ☎✔👌✔ Whatsapp Hard And Sexy Vip Call

Vip Model Call Girls (Delhi) Karol Bagh 9711199171✔️Body to body massage wit...

Vip Model Call Girls (Delhi) Karol Bagh 9711199171✔️Body to body massage wit...

Vip Model Call Girls (Delhi) Karol Bagh 9711199171✔️Body to body massage wit...

Mature dropshipping via API with DroFx.pptx

Mature dropshipping via API with DroFx.pptx

Mature dropshipping via API with DroFx.pptx

Sampling (random) method and Non random.ppt

Sampling (random) method and Non random.ppt

Sampling (random) method and Non random.ppt

Week-01-2.ppt BBB human Computer interaction

Week-01-2.ppt BBB human Computer interaction

Week-01-2.ppt BBB human Computer interaction

DS LT祭り「AUCが0.01改善したってどういうことですか？」

1.

2.

3. http://www.slideshare.net/matsukenbook

4. MASAKARI Come On! щ( щ) https://twitter.com/_inundata/status/616658949761302528

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16. = TP TP + FP = TP P = TP + TN P + N = 2 1 P recision + 1 Recall

17. = TP + TN P + N

18. = TP TP + FP