1. TP TN FP FN ​ GroundTruth 预测结果 TP(True Positives): 真的正样本 = [正样本 被正确分为 正样本] TN(True Negatives): 真的负样本 = [负样本 被正确分为 负样本] FP(False Positives): 假的正样本 = [负样本 被错误分为 正样本] FN(False Negatives):假的负样本 = [正样本 被错误分为 负样本] 2. Precision(精度)和 Recall(召回率) \(Precisi…

TP:预测为正向(P),实际上预测正确(T),即判断为正向的正确率 TN:预测为负向(N),实际上预测正确(T),即判断为负向的正确率 FP:预测为正向(P),实际上预测错误(F),误报率,即把负向判断成了正向 FN:预测为负向(N),实际上预测错误(F),漏报率,即把正向判断称了负向 准确率Accuracy=(TP+TN) / (TP+FP+TN+FN), 即预测正确的比上全部的数据 精确率Precision=TP / (TP+FP),即在预测为正向的数据中,有多少预测正确了 召回率Recal…

函数式 js 接口 之前在 youtube 上看到一个技术视频,讲“underscore.js的接口为什么不好用”,以及什么样的接口更好用.演讲者是 lodash.js 的作者,他提出了一种“全面函数式”的 js 接口设计模式.大概类似这样: // 传统接口 _.map([1, 2, 3], function (el) {return el * 2}); // return [2, 4, 6] // 函数式接口 var fn = _.map([1, 2, 3]); // return a fun…

首先特别感谢梦老大,本人一直没搞懂异常处理机制,看了他的教程之后终于明白了.在他的教程里我学到了不少东西.第一次在论坛发帖,就说说Win7 x64位下怎么过TP保护.如果有讲错的地方,还望指出.说不定我发帖后一星期TP就会大更新呢.打字排版好辛苦. 先说说内核层,看大家的反应后再说说应用层的保护.(包括解决CE非法问题)调试对象:DXF调试工具:OD.Windbg调试环境:Win7 SP1 X64调试先言:我记得TP最近的一次大更新是在去年的暑假,在那之前的ring0保护和现在的已经大有不同了.…

php框架 真实项目开发步骤: 多人同时开发项目,协作开发项目.分工合理.效率有提高(代码风格不一样.分工不好) 测试阶段 上线运行 对项目进行维护.修改.升级(单个人维护项目,十分困难,代码风格不一样) 项目稳定的运行阶段 项目停止运行(旧项目的人员已经全部离职,新人开发新项目) 问题: 1. 多人开发项目,分工不合理,(html   php   mysql) 2. 代码风格不一样,后期维护十分困难 3. 项目生命周期十分短,项目生命没有延续性,造成资源浪费.人员浪费 4. 项目不能很好适应客…

更多的情况下我们都是查询某些字段,但有些情况下面我们需要通过字段排除来更方便的查询字段,例如文章详细页,我们可能只需要排除status和update_time字段,这样就不需要写一堆的字段名称了(有些人可能觉得为什么不用“*”查询全部字段呢,不是更方便吗,但是有一点不可否认,即使列出所有字段也比查询所有字段的效率要高哦^_^),而新版的Model类的field方法可以支持排除(NOT)机制, 举个例子,例如我们有一个article表,定义了有id,name,title,status,create…

参考资料:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要,也是面试中经常出现的问题(80%都会问到).其实,理解它并不是非常难,但是好多朋友都遇到了一个相同的问题,那就是:每次看书的时候都很明白,但回过头就忘了,经常容易将概念弄混.还有的朋友面试之前背下来了,但是一紧张大脑一片空白全忘了,导致回答的很差. 我在之前的面试过程中也遇到过类似的问题,我的面试经验是:一般笔试题遇到选择题基本都会考这个率,那个率,或者给一个场景让…

文章目录 1.背景 2.ROC曲线 2.1 ROC名称溯源(选看) 2.2 ROC曲线的绘制 3.AUC(Area Under ROC Curve) 3.1 AUC来历 3.2 AUC几何意义 3.3 AUC计算 3.4 理解AUC的意义 3.4.1 从Mann-Whitney U test角度理解 3.4.2 从AUC计算公式角度理解 3.4.3 一句话介绍AUC 3.5 为什么用AUC 3.6 AUC的一般判断标准 1.背景 很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测(比如比较简单的逻辑回…

相关知识自行搜索,直接上干货... 使用的资源: nginx主服务器一台,nginx备服务器一台,使用keepalived进行宕机切换. tomcat服务器两台,由nginx进行反向代理和负载均衡,此处可搭建服务器集群. redis服务器一台,用于session的分离共享. nginx主服务器:192.168.50.133 nginx备服务器:192.168.50.135 tomcat项目服务器1:192.168.50.137 tomcat项目服务器2:192.168.50.139 redis服…

作为机器学习重要的评价指标,标题中的三个内容,在下面读书笔记里面都有讲: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是讲的不细,不太懂.今天又理解了一下.看了这篇文章: https://www.douban.com/note/247271147/?type=like 讲的很好. 都是基于这张图,先贴一下: PR Precision-Recall曲线,这个东西应该是来源于信息检索中对相关性的评价吧,precision就是你检索出来的结果中,…