評測機器演算法指標

㈠ 天貓V榜評選依據的五大演算法模型，36項數據指標具體是什麼

經過查閱天貓V榜的評選規則

㈡ 演算法的評價指標有哪些

1.時間抄復雜度
演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的時間。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做。

T(n)=Ο(f(n))

因此，問題的規模n 越大，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度

2.空間復雜度
演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的內存空間。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。

3.正確性
演算法的正確性是評價一個演算法優劣的最重要的標准。

4.可讀性
演算法的可讀性是指一個演算法可供人們閱讀的容易程度。

5.健壯性

健壯性是指一個演算法對不合理數據輸入的反應能力和處理能力，也成為容錯性。

㈢ 自適應演算法的性能指標

一種演算法性能的好壞可以通過幾個常用的指標來衡量，例如收斂速度：通常用演算法回達到穩定狀態(即與最答優值的接近程度達到一定值)的迭代次數表示；誤調比：實際均方誤差相對於演算法的最小均方誤差的平均偏差；運算復雜度：完成一次完整迭代所需的運算次數；跟蹤性能：對信道時變統計特性的自適應能力。

㈣ 關於評估DSP一個演算法優劣的指標有些什麼呢

1. MIPS. (越快越好 )2. Memory.(越小越好)

㈤ 關於評估DSP一個演算法優劣的指標有些什麼呢

樓上說的不錯，關鍵是代碼的簡潔性和快速性

㈥ 如何比較兩個演算法的好壞，有什麼指標

演算法是一個良定義的計算過程，以一個或多個值輸入，並以一個或多個值輸出。
評價演算法的好壞的因素：·演算法是正確的；
·執行演算法的時間；
·執行演算法的存儲空間（主要是輔助存儲空間）；
·演算法易於理解、編碼、調試。
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時間復雜度：是某個演算法的時間耗費，它是該演算法所求解問題規模n的函數。
漸近時間復雜度：是指當問題規模趨向無窮大時，該演算法時間復雜度的數量級。
評價一個演算法的時間性能時，主要標准就是演算法的漸近時間復雜度。
演算法中語句的頻度不僅與問題規模有關，還與輸入實例中各元素的取值相關。
時間復雜度按數量級遞增排列依次為：常數階O(1)、對數階O(log2n)、線性階O(n)、線性對數階O(nlog2n)、平方階O(n^2)、立方階O(n^3)、……k次方階O(n^k)、指數階O(2^n)。
空間復雜度：是某個演算法的空間耗費，它是該演算法所求解問題規模n的函數。
演算法的時間復雜度和空間復雜度合稱演算法復雜度。

㈦ 深度學習中演算法的准確率用哪些指標表示

直接網路有挺多種評估指標，普通的就直接是准確率acc，其他的還有auc之類的，可以查到的

㈧ 車牌識別演算法的性能指標都包括什麼

1.正確性
一個演算法必須正確才有存在的意義，這是最重要的指標，即不會出現卡死、崩潰、輸出亂碼等現象。
2.可讀性
客戶需要調用車牌識別演算法介面，所以，演算法介面的可讀性和易理解性也非常重要。
3.識別率
在考慮雨雪天氣、車牌有無遮擋、車牌有無傾斜、車牌有無畸變、車牌有無污損、並支持多種車牌類型、白天和夜間等情況下，車牌整體識別率還能達到99%以上，這樣的易泊車牌識別演算法才能在實際應用中發揮出它的價值。
4.識別速度
識別速度決定了一個車牌識別系統是否能夠滿足實時性的要求，例如在停車場出入口管理應用中，如果識別速度太慢，出入口不能及時的自動抬干放行車輛，就會嚴重影響車輛的正常通過。
5.內存的佔用
演算法的執行都會佔用一些內存，但如果佔用過多，可能會影響其他系統的正常運行或者降低整個系統的運行速度，所以演算法佔用內存越少越好。
6.魯棒性
魯棒性是指當演算法受到某種干擾或演算法中某些參數在小范圍內變化時，演算法得到的結果是相對穩定的。魯棒性包括兩個方面，一方面，對出現的不合理的數據或非法的操作，演算法能夠對這些問題進行檢查、糾正；另一方面，演算法能克服很多因素的影響，適應不同的環境和條件。一個具有較強魯棒性的車牌識別演算法能克服天氣變化、圖像畸變、污損等的影響，且能保持在不同運行平台和不同數據格式下的穩定性能。

㈨ 演算法的評價指標包括什麼

演算法漸進時間復雜度，是數據規模的函數