课程内容
我有话说
1/1 分类性能评估方法
系统梳理分类模型训练完成后应当如何衡量它的预测水平，说明做性能评估对发现模型优缺点、指导后续改进的意义。文章从二分类场景出发，介绍最直观的正确率指标，并通过两个正确率相同但实际表现不同的例子揭示单一指标的局限。读者读完能建立完整的评估视角，为根据混淆矩阵衍生的其他指标学习做好准备。
本课程通过肿瘤预测与评论分类，讲解二分类多分类多标签评估指标，解决准确率骗人与类别不平衡，帮助学习者按业务选指标，提升评估能力。
系统梳理分类模型训练完成后应当如何衡量它的预测水平，说明做性能评估对发现模型优缺点、指导后续改进的意义。文章从二分类场景出发，介绍最直观的正确率指标，并通过两个正确率相同但实际表现不同的例子揭示单一指标的局限。读者读完能建立完整的评估视角，为根据混淆矩阵衍生的其他指标学习做好准备。
42 分钟 本课程通过引用计数、循环引用与分代回收，讲解 Python 自动 GC 机制，解决对象回收与内存泄漏，帮助学习者掌握 GC 调优。
37 分钟 本课程经Softmax瓶颈分析与Huffman树推导，讲解层次Softmax加速原理，解决大词表计算过大，帮助理解概率优化思路。
1 小时 6 分钟 本课程通过编译期与运行期常量对比及反汇编验证，讲解C++编译期计算机制，解决运行时重复计算性能浪费，帮助学习者将计算前移至编译期。