# 损失函数(loss function).这个损失函数可以使用任意函数,# 但一般用均方误差(mean squared error)和交叉熵误差(cross entropy error)等一切都在代码时有注释哈. import numpy as np from minst import load_mnist # 损失函数(loss function).这个损失函数可以使用任意函数, # 但一般用均方误差(mean squared error)和交叉熵误差(cross entropy error

在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择.当然,每个模型会有自己的特性,并会受到不同因素的影响而表现不同. 每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的,这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集.这个性能由不同的统计量来度量,包括准确率( accuracy ).精确率( precision ).召回率( recall )等等.选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量.而对每个应用来说,找到一个可以客观地比较模型好坏的度量标准至关重要. 在本文,我们将会讨论

一个评测指标就是MAP(Mean Average Precision)平均精度均值. 转载 2017年09月13日 10:07:12 标签: 深度学习 892 来源01:Mean Average Precision(MAP) 来源02:一个评测指标就是MAP(Mean Average Precision)平均精度均值 来源03:MAP(Mean Average Precision) MAP可以由它的三个部分来理解:P,AP,MAP 先说P(Precision)精度,正确率.在信息检索领域用的比较

magnitude是精确距离,sqrMagnitude是节省CPU的粗略距离,精度有损失 CubeA坐标 x:0 y:0.844 z:0 CubeC坐标 x:0 y:0 z:0 Vector3 aaa = A.position - C.position; Debug.DrawLine(A.position, C.position, Color.green); Debug.Log("aaa: " + aaa.ToString() + " magnitude:" + a

1.Student类:类中有五个变量,分别是学号,姓名,三门成绩 package test3; public class Student { private int num; private String name; private double Chinese; private double English; private double math; private double avg; public Student() { } @Override public String toStrin

题目: 编写一个ComputerAverage抽象类,类中有一个抽象方法求平均分average,可以有参数. 定义 Gymnastics 类和 School 类,它们都是 ComputerAverage 的子类. Gymnastics 类中计算选手的平均成绩的方法是去掉一个最低分,去掉一个最高分,然后求平均分: School 中计算平均分的方法是所有科目的分数之和除以总科目数. 要求:定义ComputerAverage的对象为上转型对象,并调用重写的方法averge. 题目用到:1.方法的多态

import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Scanner; /*有五个学生,每个学生有3门课的成绩,从键盘输入以上数据 (包括学生号,姓名,三门课成绩),计算出平均成绩,将原有的数据和计算出的平均分数存放在磁盘文件"stud"中.*/ public class Test

1 /*50 [程序 50 文件 IO] 2 题目:有五个学生,每个学生有 3 门课的成绩,从键盘输入以上数据(包括学生号,姓名,三门课成 3 绩),计算出平均成绩,将原有的数据和计算出的平均分数存放在磁盘文件"stud"中. 4 */ 5 6 /*分析 7 * 1.自定义类student,包括学号,姓名,科目1成绩,科目2成绩,科目3成绩,平均成绩 8 * public class 类名{ 9 *.数据类型 属性名称1: 10 *.数据类型 属性名称2: 11 * - 12 * }

在js中进行以元为单位进行金额计算时 使用parseFloat会产生精度问题 var price = 10.99;var quantity = 7;var needPay = parseFloat(price * quantity); needPay的正确结果应该是76.93元  但是运行后发现needPay为76.93000000000001 此情况可通过 toFixed(n)  方法修正 但是这个方法对 js版本要求较高 不能兼容ie5 另一个解决方案是: 将元为单位的金额乘以100换算为分

''' Created on Apr 20, 2017 @author: P0079482 ''' import tensorflow as tf #获取一层神经网络边上的权重,并将这个权重的L2正则化损失加入名称为'losses'的集合中 def get_weight(shape,lambda1): #生成一个变量 var = tf.Variable(tf.random_normal(shape),dtype=tf.float32) #add_to_collection函数将这个新生成变量的L

wrong 0 2 right 1 / 2 3 right 2 / 3 4 wrong 0 5 right 3 / 5 6 wrong 0 7 wrong 0 8 wrong 0 9 right 4 / 9 10 wrong 0  可以从中看出AP的计算方法,若该位置返回的结果相关,计算该位置的正确率,若不相关,正确率置为0.若返回的这四个的相关文档排在1,2,3,4号位,则对于的正确率都为1,AP也就等于1,可见计算方法是对排序位置敏感的,相关文档排序的位置越靠前,检出的相关文档越多,AP值越

/*============================================== 求平均年龄 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 班上有学生若干名,给出每名学生的年龄(整数),求班上所有学生的平均年龄,保留到小数点后两位. 输入 第一行有一个整数n(1<= n <= 100),表示学生的人数.其后n行每行有1个整数,取值为15到25. 输出 输出一行,该行包含一个浮点数,为要求的平均年龄,保留到小数点后两位. 样例输入 2 18 17 样例输出 17.

论文题目<Hyperspectral Image Classification With Deep Feature Fusion Network> 论文作者:Weiwei Song, Shutao Li, Leyuan Fang,Ting Lu 论文发表年份:2018 网络简称:DFFN 发表期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  一.本文提出的挑战 1.由于光谱混合和光谱特征空间变异性的存在,HSIs通常具有非常复杂的空间

背景 在博客 恶心的0.5四舍五入问题 一文中看到一个关于 0.5 不能正确的四舍五入的问题.主要说的是 double 转换到 BigDecimal 后,进行四舍五入得不到正确的结果: public class BigDecimalTest { public static void main(String[] args){ double d = 301353.05; BigDecimal decimal = new BigDecimal(d); System.out.println(decima

摘要: 由于计算机是用二进制来存储和处理数字,不能精确表示浮点数,而JavaScript中没有相应的封装类来处理浮点数运算,直接计算会导致运算精度丢失. 为了避免产生精度差异,把需要计算的数字升级(乘以10的n次幂)成计算机能够精确识别的整数,等计算完毕再降级(除以10的n次幂),这是大部分编程语言处理精度差异的通用方法. 关键词: 计算精度 四舍五入 四则运算 精度丢失 1. 疑惑 我们知道,几乎每种编程语言都提供了适合货币计算的类.例如C#提供了decimal,Java提供了BigDecim

问题描述及方案 假设我们在做电商项目,在进行计算时这个丢失精度在产品价格计算就会出现问题,很有可能造成我们手里有9.99元然后后面会有一堆9,但是呢这些钱无法购买一个10元的商品. 在某些编程语言中有专门处理货币的类型,但是Java没有,不过没关系我们可以通过BigDecimal来解决这个问题. 下面我们来看几个例子. testOne 这个呢就是Java本身对于浮点计算的时候会丢失精度,一定要注意,一定要注意,它所引起的事情呢基本没有小事,如果在线上订购量大的话,会引起大的故障, 可能会导致下不

测试样例数据{ "size" : 0, "query" : { "bool" : { "must" : { "bool" : { "must" : { "bool" : { "must" : { "match" : { "cankwxzwtm" : { "query" : "丹参

在js中进行以元为单位进行浮点数计算时,会产生精度问题,例如: console.log(0.1+0.2) 结果为:0.30000000000000004 大多数编程语言计算采用的是IEEE 754 标准,那么先来看下浮点数运算产生误差的原因,拿0.1+0.2=0.30000000000000004举例. 首先,站在计算机的角度思考 0.1 + 0.2 这个问题.我们知道,能被计算机读懂的是二进制,而不是十进制,所以我们先把 0.1 和 0.2 转换成二进制看看: 0.1 => 0.0001 10

float是8个有效位, 做个试验: 输出如下: 上面说明了什么: 1, 18/2.2 是除不尽的, 因为是define,所以没有给ratio变量赋值类型,但是从sizeof输出的结果是8,所以系统默认给ratio的类型是double类型了. 即是是除进了 #define  ratio 8.8  这样就算是有限的小数,也是double类型的. 2,%.3f是可以输出小数点三位的,但是我们看到循环部分是1818181818....然后输出3位小数的时候,就是进一了,出现了182,这个2就是进位得到

2017-07-10 14:38:24 理论参考: 评估分类器性能的度量,像混淆矩阵.ROC.AUC等 http://www.cnblogs.com/suanec/p/5941630.html ROC全称:receiver operation characters,适用于二分类. 同理可得由ROC曲线计算的AUC,适用于二分类. 计算AUC需要知道这个表格:   实际正样本 实际负样本 预测正样本 正样本正确数 正样本错误数 预测负样本 负样本错误数 负样本正确数 其中实际正样本常被成为Posi