วันพฤหัสบดีที่ 28 เมษายน พ.ศ. 2559

F-measure (F1 score, F score), precision, recall

tp = true positive ระบบบอกว่าใช่ (positive) และในความเป็นจริงก็คือใช่ (true)
fp = false positive ระบบบอกว่าใช่แต่ในความเป็นจริงคือไม่ใช่
fn = false negative ระบบบอกว่าไม่ใช่แต่ในความเป็นจริงคือใช่

precision = tp / (tp + fp) ค่ายิ่งเยอะยิ่งดี คือระบบเข้าใจผิดน้อย (exactness)
recall = tp / (tp + fn) ค่ายิ่งเยอะยิ่งดี คือระบบตกหล่นน้อย (completeness)
F-measure (%) = 100 x 2 x precision x recall /(precision + recall)

Accuracy VS F-measure : http://machinelearningmastery.com/classification-accuracy-is-not-enough-more-performance-measures-you-can-use/

วันพุธที่ 27 เมษายน พ.ศ. 2559

แนวการซักถามโดยกรรมการสอบวิทยานิพนธ์

1.general research principle เช่น ปัญหาวิจัยคืออะไร องค์ความรู้ใหม่คืออะไร ทำไปใครจะใช้
2.รายละเอียดทางเทคนิค ทำไมใช้เทคนิคนี้ กรรมการต้องมีความรู้ในศาสตร์แขนงนั้นโดยตรง เสนอวิธีการที่ดีกว่า บอกจุดบกพร่องของวิธีการที่เสนอ
3.หลักการเขียนรายงานวิจัยแต่ละบท เช่น การออกแบบการวิจัย การอภิปราย ข้อเสนอแนะในประเด็นการนำไปใช้งาน
4.Plagiarism ในบทความที่ตีพิมพ์และในเล่มวิทยานิพนธ์
5.การใช้ภาษา และการจัดรูปแบบ
6.ได้อะไรจากการเรียน

วันพุธที่ 6 เมษายน พ.ศ. 2559