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tackman のブックマーク 2018/10/20 05:37

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/371389191/comment/tackman" data-user-id="tackman" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks" data-original-href="https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fstanford.edu%2F~shervine%2Fteaching%2Fcs-229%2Fcheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks" data-user-icon="/users/tackman/profile.png">CS 229 - Machine Learning Tips and Tricks Cheatsheet</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/ml">ml</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"></p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/tackman/20181020#bookmark-371389191"><span class="datetime-body">2018/10/20 05:37</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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CS 229 - Machine Learning Tips and Tricks Cheatsheet

stanford.edu/~shervine2018/09/20

By Afshine Amidi and Shervine Amidi Classification metrics In a context of a binary classification, here are the main metrics that are important to track in order to assess the performance of the m...

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