最近在做眼底图像的无监督分类,使用的数据集辣子kaggle的Diabetic Retinopathy,简称DR,中文称糖尿病型眼底疾病. 最后的评估方法是二次加权kappa.以前没接触过,网上也没有具体的介绍,在这里简单谈谈我的理解,如有错误欢迎指出. 简介 Kappa指数用来衡量两个模型对同一张图片进行判断时,判断结果一致的程度,结果范围从0~1,1表示评价完全相同,0表示评价完全相反. 一般用模型获得相同评价的数量与基于可能性的期望是否有差别来分析,当两个模型相同评价的数量和基于可能性期望的

</pre><pre name="code" class="python"><span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;color:#000099;"><span style="white-space:pre"> </span>ArcGIS中提供了XY To Point的工具,但是在ArcToolBox里并

文章目录 0. BERT介绍 1. BERT配置 1.1. clone BERT 代码 1.2. 数据处理 1.2.1预训练模型 1.2.2数据集 训练集 测试集 开发集 2. 修改代码 2.1 加入新的处理类 2.2 处理类注册 3. 运行代码 4. 分类预测 4.1 修改参数, 进行预测 4.2 得到类别 5. 运行问题 5.1 出现内存不够 6. 源码 GITHUB 地址 0. BERT介绍 google 在2018年放出的大杀器, 作为当前NLP的最新技术,此模型在NLP的多个上游下游问

一.简介 贝叶斯定理是关于随机事件A和事件B的条件概率的一个定理.通常在事件A发生的前提下事件B发生的概率,与在事件B发生的前提下事件A发生的概率是不一致的.然而,这两者之间有确定的关系,贝叶斯定理就是这种关系的陈述.其中,L(A|B)表示在B发生的前提下,A发生的概率.L表示要取对数的意思. 关键词解释: 1.p(A),p(B)表示A,B发生的概率,也称先验概率或边缘概率. 2.p(B|A)表示在A发生的前提下,B发生的概率,也称后验概率. 基本公式:p(A|B) = p(AB)/p(B) 图

来源引用:https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 1.引言 贝叶斯是经典的机器学习算法,朴素贝叶斯经常运用于机器学习的案例.比如说 文本分类/垃圾邮件的分类/情感分析:在文本分类中,贝斯依旧占有一席之地,因为文本数据中,分布独立这个假设基本上成立的. 推荐系统:朴素贝叶斯和协同过滤一起使用,经常出现在推荐系统.以后有机会会好好写一篇关于推荐系统的文章. 值得提醒的,以下部分点是要知道的: 数据要服从正态分布, 使用拉

目录 操作系统 编程语言分类 安装python解释器 操作系统 操作系统有什么用 操作系统能接受外部指令转化成0和1,并把一些对硬件的复杂操作简化成一个个简单的接口,作为中间人连接硬件和软件 计算机三大组成部分 应用程序:是具体干活,完成一个个任务的,和人.操作系统交互 操作系统:接受外部指令,控制硬件,为用户和用户程序提供一个个简单的接口,和应用程序.人.硬件交互 硬件:用来操作数据的(存储数据.输入数据.输出数据) 应用程序的启动流程 双击应用程序 发送指令给操作系统 操作系统把这条指令转化

编程语言分类及python所属类型 编程语言主要从以下几个角度为进行分类:编译型和解释型.静态语言和动态语言.强类型定义语言和弱类型定义语言. 编译和解释的区别是什么? 编译器是把源程序的每一条语句都编译成机器语言,并保存成二进制文件,这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序,速度很快: 而解释器则是只在执行程序时,才一条一条的解释成机器语言给计算机来执行,所以运行速度是不如编译后的程序运行的快的. 这是因为计算机不能直接认识并执行我们写的语句,它只能认识机器语言(是二进制的形式) 编译型

编写高质量代码:改善Python程序的91个建议  http://book.douban.com/subject/25910544/ 1.(建议16)is 用于判断两个对象的id是否相等,==才是判断值是否相等 2.(建议23)for,while,和try语句后面都可以跟else语句,可以简化代码 3.(建议18) __init__.py模块可以写代码,import时只需要 import 包(文件夹) 4.(建议19)用import a 而不是 from a import b ,可以避免嵌套导入

http://m.blog.csdn.net/blog/merryken/9104199# ❝ Life is pleasant. Death is peaceful. It’s the transition that’s troublesome. ❞ — Isaac Asimov (attributed) 概述# 几乎所有的Python 2程序都需要一些修改才能正常地运行在Python 3的环境下.为了简化这个转换过程,Python 3自带了一个叫做2to3的实用脚本(Utility Scri

1) 新建一个 内嵌 Python 语句的 C 代码, // This is a test for check insert the Python statements or module in C. #include "Python.h" int main(void) { // execute python statements Py_Initialize(); PyRun_SimpleString("import os"); PyRun_SimpleString

用Boost.Python将C++代码封装为Python模块 一.     基础篇 借助Boost.Python库可以将C/C++代码方便.快捷地移植到python模块当中,实现对python模块的扩充.首先,将C++下的代码编译为动态库,并将生成的动态库命名为封装模块的名字,如:用BOOST_PYTHON_MODULE(Module_Name)宏对需要导出的函数.全局变量.类等导入Python的Module_Name模块,此时生成的动态库需要更名为Module_Name.pyd.然后,将Mod

在VS代码中编辑Python Python扩展提供了许多用于在Visual Studio代码中编辑Python源代码的功能: 自动完成和智能感知 在终端中运行选择/行(REPL) 格式化 重构 也见Linting. 自动完成和智能感知 为当前工作文件夹中的所有文件以及安装在标准位置的Python软件包提供自动完成和IntelliSense. 要为安装在其他非标准位置的软件包启用IntelliSense,请python.autoComplete.extraPaths在设置文件中将这些位置添加到集合

总结: 一.研究内容 本文研究了CAL-BP(基于隐层的竞争学习与学习率的自适应的改进BP算法)在症状证型分类预测中的应用. 二.算法思想 1.隐层计算完各节点的误差后,对有最大误差的节点的权值进行正常修正,  而对其它单元的权值都向相反方向修正,用 δ表示隐层节点的权值修正量, 则修正量的调整公式具体为 2.每次算法迭代完以后,计算误差函数的值并与前一次的值进行比较,如果误差函数的值增大,     则代表过调了学习率,应在下一次迭代时以一定比率下调学习率 ],若误差函数的i+1值减小,    

良好的代码风格体现出自己的专业,良好的代码风格,方便同事之间协作. 下面举例讲讲自己在代码中不符合python风格的一些情况,方便自己写出优雅的代码. 段落之间空两行 很长的参数用括号连接但是不要超过右侧长度,78,81个字符? 逗号之后加空格 加减符合左右加空格 代码风格其实很难界定,谷歌的python风格可以作为我们学习的样板. 详见:Python风格规范 python推荐中间空一行,个人比较偏爱两行,这样更为清晰. 注:如果用Pycharm IDE有自动化美化python代码的快捷键: C

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:程序IT圈 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 功能介绍 最近一直在给这个植物大战僵尸游戏添加新的植物和僵尸, 因为网上的图片资源有限,能加的植物和僵尸比较少, 目前进展如下. 功能实现如下: 支持的植物类型:太阳花,豌豆射手,寒冰射手,坚果,樱桃炸弹.新增加植物:双重豌豆射手,三重豌豆射手,食

贝叶斯是搞概率论的.学术圈上有个贝叶斯学派.看起来吊吊的.关于贝叶斯是个啥网上有很多资料.想必读者基本都明了.我这里只简单概括下:贝叶斯分类其实就是基于先验概率的基础上的一种分类法,核心公式就是条件概率.举个俗气的例子,通过我们的以往观察,鲤鱼中尾巴是红色的占比达90%,鲫鱼中尾巴是红色的占比只有1%不到,那么新来了一条小鱼,他是鲤鱼还是鲫鱼呢?我看一下他的尾巴,发现是红色,根据过去的先验概率经验,它是鲤鱼的概率比较大,我认为它是鲤鱼. 这当时是个最简单的例子,实践中的问题就复杂了.比如说特征不

使用python语言 学习k近邻分类器的api 欢迎来到我的git查看源代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors

使用python3 学习了线性回归的api 分别使用逻辑斯蒂回归  和   随机参数估计回归 对良恶性肿瘤进行预测 我把数据集下载到了本地,可以来我的git下载源代码和数据集:https://github.com/linyi0604/MachineLearning import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessi

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk

from sklearn.metrics import precision_score,recall_score print (precision_score(y_true, y_scores,average='micro')) average:string,[None,'binary'(默认),'micro','macro','samples','weighted'] 该参数对于多类/多标签目标是必需的.如果None,返回每个班级的分数.否则,这将确定对数据执行的平均类型: 'binary':

预测结果为1到11中的1个 首先加载数据,训练数据,训练标签,预测数据,预测标签: if __name__=="__main__": importTrainContentdata() importTestContentdata() importTrainlabeldata() importTestlabeldata() traindata = [] testdata = [] trainlabel = [] testlabel = [] def importTrainContentda