研究拓扑图百分比乘法计算,带小数位计算会出现值溢出的问题 JS里做小数的乘法运算时会出现浮点错误:  结果是251.89999999999998 而不是251.9  这个问题想必有很多人为之头痛. 那么如何解决呢? 解决方式: parseFloat(val*100).toFixed(2))+"%": 即可得到保留两位小数的百分数. 此处借助toFixed()方法来四舍五入保留小数位.…

做前端页面开发的经常会遇到数值的乘法计算,带小数位计算会出现值溢出的问题,如: JS里做小数的乘法运算时会出现浮点错误,具体可以测试一下: <script>alert(11*22.9)</script> 结果是251.89999999999998 而不是251.9 这个问题想必有很多人为之头痛.那么如何解决呢? 网上那些经常转载来,转载去的解决方式,其实都存在弊端,先看看网上那种弊端的解决方式吧. 1.<script>alert(11*(22.9*10)/10):<…

众所周知,js的小数乘法很容易丢失精度,这是一件很恶心的事情.所以我写了这个方法,保证计算精度./** * js小数乘法 *@parameter arg1:被乘数(接受小数和整数) *@parameter arg2:乘数(接受小数和整数) *@parameter fix: 乘积保留几位(接受正负整数以及0) */ function accMul(arg1,arg2,fix) { if(!parseInt(fix)==fix) { return; } var m=0,s1=arg1.toStrin…

一.用js计算 12.32 * 7  结果是多少? 答案:86.24000000000001   为什么会出现这种问题?怎么解决? js在处理小数的乘除法的时候有一个bug,解决的方法可以是:将小数变为整数来处理. 以上的计算可以改为: 12.32 * 100 * 7 /100 得出的结果是:86.24,正确.   另外再计算一下: 8.80 * 100 * 12 / 100 结果:105.60000000000002 38.80也会出现类似的问题.   精确度增加10倍: 8.80 * 100…

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,…

yu Code 15 Comments  机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure.(注: 相对来说,IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool 类型的 Unordered Collection,在都找到的情况下,排在第三名还是第四名损失…

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7668501.html 前言 机器学习中经过听到"召回率"和"精确率" 这两个名词,今天简单解释一下. 概念 首先我先简单看几个名词解释: 通常我们预测的样本中分为正样本和负样本: TP ( True Positive ):表示把正样本预测为正样本: FP ( False Positive ):表示把负样本预测为正样本: TN …

准确率 召回率 精确率 : 准确率->accuracy, 精确率->precision. 召回率-> recall. 三者很像,但是并不同,简单来说三者的目的对象并不相同. 大多时候我们需要将三者放到特定的任务环境中才会更加明显的感觉到三者的差异. 在介绍这些之前,我们先回顾一下我们的混淆矩阵. True Positive(真正, TP):将正类预测为正类数. True Negative(真负 , TN):将负类预测为负类数. False Positive(假正, FP):将负类预测为正…

首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集,分类器正确分类的样本数与总样本数之比.也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率. 下面在介绍时使用一下例子: 一个班级有20个女生,80个男生.现在一个分类器需要从100人挑选出所有的女生.该分类器从中选出了50人,其中20个女生,30个男生. 准确率是指分类器正确分类的比例.正确分类是指正确的识别了一个样本是正例还是负例.例如分类器正确识别了20个女生和50个男生,正确识别的样本数是70个,因此该分类器的准确…

准确率.精确率(查准率).召回率(查全率).F1值.ROC曲线的AUC值,都可以作为评价一个机器学习模型好坏的指标(evaluation metrics),而这些评价指标直接或间接都与混淆矩阵有关,前四者可以从混淆矩阵中直接计算得到,AUC值则要通过ROC曲线进行计算,而ROC曲线的横纵坐标又和混淆矩阵联系密切,所以在了解这些评价指标之前,先知道什么是混淆矩阵很有必要,也方便记忆. 1.混淆矩阵 对于一个二分类问题,我们可以得到如表 1所示的的混淆矩阵(confusion matrix): 表…