conf_mat = confusionmat(y_true, y_pred); % 首先根据数据集上的真实 label 值,和训练算法给出的预测 label 值, % 计算 confusion matrix conf_mat = bsxfun(@rdivide, conf_mat, sum(conf_mat, 2)); accuracy = mean(diag(conf_mat)); % 对角线上的准确率的均值即为最终的 accuracy:

1 RDD编程实战案例一 数据样例 字段说明: 其中cid中1代表手机,2代表家具,3代表服装 1.1 计算订单分类成交金额 需求:在给定的订单数据,根据订单的分类ID进行聚合,然后管理订单分类名称,统计出某一天商品各个分类的成交金额,并保存至Mysql中 (1)法一,将json数据解析出来,直接使用 object IncomeKpi { private val logger: Logger = LoggerFactory.getLogger(IncomeKpi.getClass) def ma

分享一例php无限级分类生成树的代码,学习下php无限级分类的实现方法,有需要的朋友参考下.   一段非常精简的PHP无限极分类生成树方法,巧在引用.   例子,php实现无限级分类.   代码示例:   <?php   function generateTree($items){   $tree = array():   foreach($items as $item){   if(isset($items[$item['pid']])){   $items[$item['pid']]['so

计算KS值的标准代码 from scipy.stats import ks_2samp get_ks = lambda y_pred,y_true: ks_2samp(y_pred[y_true==1], y_pred[y_true!=1]).statistic get_ks(x,y)

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.说明 本文分享基于 Fate 使用 横向联邦 神经网络算法 对 多分类 的数据进行 模型训练,并使用该模型对数据进行 多分类预测. 二分类算法:是指待预测的 label 标签的取值只有两种:直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(0 或者 1),例如性别只有 男 或者 女:此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别. 多分类算法:是指待预测的 label 标签的取值可能有多种情况,例如个人爱好可能有 篮球.足球.电影 等等多种类型.常见算法:Softmax.SVM.KNN.决策

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

1012 数字分类 (20)(20 分) 给定一系列正整数,请按要求对数字进行分类,并输出以下5个数字: A1 = 能被5整除的数字中所有偶数的和: A2 = 将被5除后余1的数字按给出顺序进行交错求和,即计算n1-n2+n3-n4...: A3 = 被5除后余2的数字的个数: A4 = 被5除后余3的数字的平均数,精确到小数点后1位: A5 = 被5除后余4的数字中最大数字. 输入格式: 每个输入包含1个测试用例.每个测试用例先给出一个不超过1000的正整数N,随后给出N个不超过1000的待分

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':

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

1.计算属性:在computed属性对象中定义计算属性的方法,在页面中使用{{方法名}}来显示计算的结果 //计算属性 computed:{ // 计算属性值的一个方法,方法的返回值是属性值,初始化显示或者DATA数据发生改变时调用 fullName1(){ console.log('fullName1()') return this.firstName + ' ' + this.lastName } }, fullName3: { //回调函数:1.自己定义的 2.没有调用的 3.最后执行了的

<?php /** * @param php全路径无限分类 */ include('db.inc.php'); function getPathCate($cateid){ $sql = "select * ,concat(path,',',id) fullpath from likecate where id = $cateid"; $res = mysql_query($sql); $row = mysql_fetch_assoc($res); $ids = $row['fu

1077 互评成绩计算(20 分) 在浙大的计算机专业课中,经常有互评分组报告这个环节.一个组上台介绍自己的工作,其他组在台下为其表现评分.最后这个组的互评成绩是这样计算的:所有其他组的评分中,去掉一个最高分和一个最低分,剩下的分数取平均分记为 G​1​​:老师给这个组的评分记为 G​2​​.该组得分为 (G​1​​+G​2​​)/2,最后结果四舍五入后保留整数分.本题就要求你写个程序帮助老师计算每个组的互评成绩. 输入格式: 输入第一行给出两个正整数 N(> 3)和 M,分别是分组数和满分,均

用户边输入计算同时进行,告诉用户还剩余多少可输入的字数,当超过规定的字数后,点击确定,会让输入框闪动 一.功能:  1.用户边输入计算同时进行,告诉用户还剩余多少可输入的字数;  2.当超过规定的字数后,点击确定,会让输入框闪动 二.功能分析  1.重点是用什么事件?  标准浏览器用oninput,而IE则使用onpropertychange ,这两个事件的发生条件,是文本框的值发生改变.  2.字数的计算.  2.1一个中文算两个,一个符号或数字,英文,算一个.(如果是规定140个字,乘以2,

long startTime = System.currentTimeMillis(); ...... long endTime = System.currentTimeMillis(); logger.info("Time elapsed:" + ((double)endTime - (double)startTime)/1000 + "s."); --END-- 2019年10月5日15:11:00

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目录 工作原理 python实现 算法实战 约会对象好感度预测 故事背景 准备数据:从文本文件中解析数据 分析数据:使用Matplotlib创建散点图 准备数据:归一化数值 测试算法:作为完整程序验证分类器 使用算法:构建完整可用的系统 手写识别系统 准备数据:将图像转换为测试向量 测试算法:使用k-近邻算法识别手写数字 小结 附录 工作原理 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的

1   我们对于acf和pacf值计算完毕之后,在需要计算两个数值的标准差. 2   acf和pacf的标准差计算略有不同.acf的标准差是一个移动过程,而pacf是一个相对固定过程. 3   我们继续引用这篇博文中最后的到的数值http://www.cnblogs.com/noah0532/p/8451375.html.来计算他们的标准差.代码如下: # 求acf的标准差 import math se = 0 acf_tmp0 = [] while se < len(AcfValue): ac

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算

3.1 MNIST 本章介绍分类,使用MNIST数据集.该数据集包含七万个手写数字图片.使用Scikit-Learn函数即可下载该数据集: >>> from sklearn.datasets import fetch_mldata >>> mnist = fetch_mldata('MNIST original') >>> X, y = mnist["data"], mnist["target"] >>