検索結果の「再現率」と「適合率」 - 大人になってからの再学習
■キーワード： 検索、システム、再現率、適合率、評価、recall、precision 動物の写真データ群から、検索システムを使って犬の写真を全て選び出したい。 どちらの検索システムが優れていると言えるだろうか。 システムA： 検索結果として50件ヒットした。すべてが犬の写真で誤りは1つもなかった。でも、データ群の中には取りこぼした犬の写真が70件あった。 システムB： 検索結果として200件ヒットした。そのうち、80件は誤りだったけど、データ群の中の犬の写真はすべて拾い出した。取りこぼしは0件だった。 どちらが優れているかは、その検索の目的によって異なる。 システムAは適合率 precision が高い。（適合率 1.0、再現率 0.41） システムBは再現率 recall が高い。（適合率 0.6、再現率 1.0） と評価される。 適合率と再現率の意味が直観的にわかるように、図を作って
なぜWikipediaの説明はわかりにくいのか（数学とか） - 大人になってからの再学習
調べ物をするときにWikipediaの存在は絶大だ。どんな些細なものに対しても詳しい説明が載っている。 だけど、数学、物理などの理工系の教科書に登場するキーワードについては、Wikipediaの説明はほとんど役に立たない。 具体例をいくつか。 ■ フーリエ変換 数学においてフーリエ変換（フーリエへんかん、英語: Fourier transform; FT）は実変数の複素または実数値函数を別の同種の函数に写す変換である。変換後の函数はもとの函数に含まれる周波数を記述し、しばしばもとの函数の周波数領域表現 (frequency domain representation) と呼ばれる。・・ http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%83%BC%E3%83%AA%E3%82%A8%E5%A4%89%E6%8F%9B ■ NP困難 NP困難（-こんなん、N
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