本文链接:https://www.cnblogs.com/snoopy1866/p/15674999.html 利用PROC FREQ过程中的binomial语句可以很方便地计算单组率置信区间,SAS提供了9种(不包括校正法)计算单组率置信区间的方法,现列举如下: 首先准备示例数据: data test; input out $ weight; cards; 阳性 95 阴性 5 ; run; 1. Wald 法 基于Wald法构建的单组率的置信区间应用非常广泛,且Wald在结构上有着以点估计为

为了能够更好的评价IR系统的性能,IR有一套完整的评价体系,通过评价体系可以了解不同信息系统的优劣,不同检索模型的特点,不同因素对信息检索的影响,从而对信息检索进一步优化. 由于IR的目标是在较短时间内返回较全面和准确的信息,所以信息检索的评价指标通常从三个方面考虑:效率.效果和其他如数据规模. 下面简单介绍几种常用的信息检索评价指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall)        精度和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精

[白话解析] 通过实例来梳理概念 :准确率 (Accuracy).精准率(Precision).召回率(Recall)和F值(F-Measure) 目录 [白话解析] 通过实例来梳理概念 :准确率 (Accuracy).精准率(Precision).召回率(Recall)和F值(F-Measure) 0x00 摘要 0x01 本文缘由 0x02 例子构建 0x03 混淆矩阵 3.1 四种分类情况 3.2 混淆矩阵 0x04 准确率 Accuracy 4.1 公式 4.2 特点 0x05 精准率

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率:召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率. 一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档.网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 正确率.召回

转自http://bookshadow.com/weblog/2014/06/10/precision-recall-f-measure/ 1,准确率和召回率是广泛应用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,来评价结果的质量. 其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率: 召回率:检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率: 一般来说 precision是检索出来的条目(文档.网页)有多少是准确的: recall就是所有准确的条

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

转载自:http://blog.csdn.net/yechaodechuntian/article/details/37394967 https://www.zhihu.com/question/19645541 http://peghoty.blog.163.com/blog/static/49346409201302595935709/

楼主遇到这个问题已经是第二次,上次我们项目经理给帮忙解决了一次,这次又遇到了,刚开始不知道是这个问题,上次做的笔记也没找到了,估计又忘记了,这里抽三分钟记录一下, 当然这里这样做有个前提:就是你已经和后台交互成功了,不然当测试全局刷新界面时,可能会出问题哟!(要根本上解决该问题,应该是在封装的ajax请求哪里在返回一个data,参见后面的eg: return data; ) 如果不设置如图一 如图二 才是想要的效果展示 this.props.form.setFieldsValue({search

Given a non-empty binary search tree and a target value, find k values in the BST that are closest to the target. Note: Given target value is a floating point. You may assume k is always valid, that is: k ≤ total nodes. You are guaranteed to have onl

Given a non-empty binary search tree and a target value, find k values in the BST that are closest to the target. Note: Given target value is a floating point. You may assume k is always valid, that is: k≤ total nodes. You are guaranteed to have only

今天我们来聊聊广告成本控制中常用的PID算法. 0.PID算法简介 首先我们可以看下维基百科中给PID算法的定义:由比例单元(Proportional).积分单元(Integral)和微分单元(Derivative)组成.可以透过调整这三个单元的增益Kp, Ki和Kd来调定其特性.PID控制器主要适用于基本上线性,且动态特性不随时间变化的系统.PID算法可以用下面的公式表示: 好的,看完上面"好官方"的定义,我们急需一个简单的"栗子"来理解.假设我有一个水缸,最终的

一.计算图中的操作 在这个例子中,我们将结合前面所学的知识,传入一个列表到计算图中的操作,并打印返回值: 声明张量和占位符.这里,创建一个numpy数组,传入计算图操作: import tensorflow as tf import numpy as np # Create graph sess = tf.Session() # Create data to feed in x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placehold

//base64转换成blob function dataURIToBlob(dataURI, callback) { var binStr = atob(dataURI.split(",")[1]), len = binStr.length, arr = new Uint8Array(len); for (var i = 0; i < len; i++) { arr[i] = binStr.charCodeAt(i); } callback(new Blob([arr]));

1.一些样式的获取和设置 //通过id获取当前元素 //params:id function $id(id) { return document.getElementById(id); } //向css一样获取元素 function $(selector) { return document.querySelector(selector); } //向css一样,获取一组元素 function $all(selector) { return document.querySelectorAll(s

计算图中的操作 import numpy as np import tensorflow as tf sess = tf.Session() x_vals = np.array([1., 3., 5., 7., 9.]) x_data = tf.placeholder(dtype=tf.float32) m_const = tf.constant(3.) my_product = tf.multiply(x_data, m_const) for x_val in x_vals: print(se

目录 前言 实现方法 总结 一.前言        其实这个功能之前已经实现,今天将其采用1.0版的方式进行了重构与完善,现将该内容进行总结.        其实这个功能很常见,比如google地球上当我们鼠标移动的时候能够自动获取到鼠标所在位置的高程信息就是本文所讲的一种效果.本文我们也以DEM数据为例,但是读者应当清楚任何栅格数据都可以采用此种方式获取点状目标栅格数据值.如果我们采用传统的方式很难能够对全球的SRTM数据实时获取某个点的值,采用Geotrellis分布式的方式可以很好的解决这

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很 少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够

支持多个屏幕大小和 DPI 值的指导原则 要部署独立于平台的应用程序,应了解不同的输出设备.设备可以具有不同的屏幕大小或分辨率以及不同的 DPI 值或密度. Flex 工程师 Jason SJ 在他的博客中介绍了两种创建与分辨率无关的移动设备应用程序的方法. 术语 分辨率是像素高度乘以像素宽度得到的数值:即设备支持的像素总数. DPI 是每平方英寸的点数:即设备屏幕上的像素密度.术语 DPI 和 PPI(每英寸像素数)可以互换使用. Flex 对 DPI 的支持 以下 Flex 功能简化了生成与

Mask R-CNN 论文Mask R-CNN(ICCV 2017, Kaiming He,Georgia Gkioxari,Piotr Dollár,Ross Girshick, arXiv:1703.06870) 这篇论文提出了一个概念简单,灵活,通用的目标实例分割框架,能够同时检测目标并进行实例分割.在原Faster R-CNN基础上添加了object mask分支与原目标检测任务分支并列.速度大约5 fps.另外,Mask R-CNN也很容易扩展到其它的任务,比如人体姿态评估. 原Fas