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PR(Precision Recall)曲线 问题 最近项目中遇到一个比较有意思的问题, 如下所示为: 图中的PR曲线很奇怪, 左边从1突然变到0. PR源码分析 为了搞清楚这个问题, 对源码进行了分析. 如下所示为上图对应的代码: from sklearn.metrics import precision_recall_curve import matplotlib.pyplot as plt score = np.array([0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.3, 0.2, 0.

UVA10529 Dumb Bones go to solution 设$f[i]$表示叠$i$个的骨牌的期望 $O(n)$做法 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #define re register using namespace std; ]; int n; double dp(int i,int j){ ]+(+pl*f[j]+pr*f[i-j-])/(-pl-pr); }//两块的期望值

title: [概率论]5-6:正态分布(The Normal Distributions Part III) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Normal Distributions - The Standard Normal Distribution - The Lognormal Distributions toc: true date: 2018-03-30 08:58:10 Abstract: 本文介绍正态分

回到随机变量传输问题,假设传输中我们不知道具体 分布情况(unknown),我们用一个已知的分布 ,来模拟它,那么在这种情况下如果我们利用 尽可能高效的编码,那么我们平均需要多少额外的信息量来描述x呢.这称为相对熵,或者kl divergence. 利用凸函数的不等式性质(也利用了离散求和推广到连续积分)可以证明 因此KL表征了两个分布之间的关系,a measure of dissimilariy of p and q表示两个分布不相同的程度 来自 <http://www.cnblogs.com

VC定理的证明 本文讨论VC理论的证明,其主要内容就是证明VC理论的两个定理,所以内容非常的枯燥,但对于充实一下自己的理论知识也是有帮助的.另外,VC理论属于比较难也比较抽象的知识,所以我总结的这些证明难免会有一些错误,希望各位能够帮我指出. (一)简单版本的VC理论. 给定一个集合系统$(U,\mathcal{S})$,VC理论可以解决以下问题.对于一个在$U$上的分布$P$,那么至少需要选择多少个样本(根据分布$P$选择),才能使对每个$S\in\mathcal{S}$,用样本估计出来的值以

转自:http://www.zhizhihu.com/html/y2012/4076.html分类.检索中的评价指标很多,Precision.Recall.Accuracy.F1.ROC.PR Curve...... 一.历史 wiki上说,ROC曲线最先在二战中分析雷达信号,用来检测敌军.诱因是珍珠港事件:由于比较有用,慢慢用到了心理学.医学中的一些检测等应用,慢慢用到了机器学习.数据挖掘等领域中来了,用来评判分类.检测结果的好坏. 百科:ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver op

Premiere V7.0没有支持当前文件类型的输入源的问题 25 我是新手,把DVD影片放到电脑里,显示的是VOB文件,导入类型显示的是所有支持格式,于是我就点击了VOB文件,但是说没有支持当前文件类型的输入源.网上说什么缺少编码,下载暴风影音就行了,不过好像没有用,请问是Premiere V7.0真的不支持吗?那如果想对DVD影...展开 343358518 | 浏览 2266 次 我有更好的答案   1条回答 一.支持的格式有: 非压缩的AVI(其中以xvid编码的AVI,premiere

前言: 接上一篇:AI:模式识别的数学表示 在图像处理PR领域,相对于ANN方法,其他的方法一般称为传统方法.在结构上,几乎所有的PR方法都是可解释的.且任一传统方法,在一定约束下,可以转换为SV近邻法,即与SVM方法具有相似性,且理论函数复杂度不小于同精度的基于SV的决策树方法. 而在规则和语义上,ANN方法一般是无法使用明确函数解释的,称之为PR的语义黑箱. 对于图像处理IP来说,一般形式下的模式函数都是(降维)压缩hash函数. 而对于传统模式识别方法,特征提取和模式识别模型一般都有固定的

摘自:https://www.zhihu.com/question/27976634 简单说一下为什么要用EM算法 现在一个班里有50个男生,50个女生,且男生站左,女生站右.我们假定男生的身高服从正态分布 ,女生的身高则服从另一个正态分布: .这时候我们可以用极大似然法(MLE),分别通过这50个男生和50个女生的样本来估计这两个正态分布的参数. 但现在我们让情况复杂一点,就是这50个男生和50个女生混在一起了.我们拥有100个人的身高数据,却不知道这100个人每一个是男生还是女生. 这时候情

背景   之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道.最近做OD的任务迫在眉睫,所以仔细的研究了一下mAP的计算.其实说实话,mAP的计算,本身有很多现成的代码可供调用了,公式也写的很清楚,但是我认为仔细的研究清楚其中的原理更重要.   AP这个概念,其实主要是在信息检索领域(information retrieval)中的概念,所以这里会比较快速的过一下这个在信息

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.plob.org/article/12476.html(原文链接)  初识ROC曲线 1. ROC的前世今生: ROC的全称是“受试

摘要:RRCF是亚马逊发表的一篇异常检测算法,是对周志华孤立森林的改进.但是相比孤立森林,具有更为扎实的理论基础.文章的理论论证相对较为晦涩,且没给出详细的证明过程.本文不对该算法进行详尽的描述,仅对其中的关键定理或引理进行证明. Theorem 1: 对于点集S构成的树RCF(S),假设S的bounding box的边长为P(S),一次切分分离x1和x2的概率为. 注意到,切分后,任意一边的bounding box的边长的减少量的期望值为,该期望值满足如下不等式: 因此,每一次切分导致的新子集

问: 了解volatile关键字么? 答: 他是java 的关键字, 保证可见性, 不保证原子性, 禁止指令重排 问: 你说的这三个特性, 能写代码证明么? 答: .... 问: 听说过 CAS么 他的缺点是什么? 什么是ABA, 怎么解决? 问: 请手写一个自旋锁? 可见性证明: 接下来看使用 了 volatile的结果 不保证原子性 证明: private volatile Integer num = 0; private AtomicInteger anum = new AtomicInt

第三十一个知识点:Game Hopping证明 关于安全证明, 目前主流的方法有安全归约证明 (由 single game 实现) 和 Game Hopping (由 game sequence 实现) 两种. 注意这篇博客是基于Douglas Stebila的论文An Introduction to Provable Security的部分3.3中书写的,通过这个链接下载论文:https://www.douglas.stebila.ca/files/teaching/amsi-winter-s

PR 可让你在 GitHub 上向他人告知你已经推送到存储库中分支的更改. 在 PR 打开后,你可以与协作者讨论并审查潜在更改,在更改合并到基本分支之前添加跟进提交. 为什么 PR 使用 PR 的主要原因是促进有益的代码审查过程.如果允许团队中的每个人都在不收集反馈和确保质量的情况下编辑代码,则项目很快就会变得一团糟并存在许多问题.代码审查被证明有助于将项目的标准保持在更高的水平,并减少合并到项目中的问题数量. 代码审查 代码 在合并更改之前检查更改的过程称为 代码检查.建议的更改可以像修复一个

hash表冲突的解决方法一般有两个方向: 一个是倾向于空间换时间,使用向量加链表可以最大程度的在节省空间的前提下解决冲突. 另外一个倾向于时间换空间,下面是关于这种思路的一种合适表长度的证明过程: 这种思路的主要做法是当位置冲突时使用随后的位置保存数据,但是毫无策略的直接使用随后的位置会造成大量的冲突,于是产生了平方位递增的方法,同时使用双方向交替的递增冲突位. 大家都知道表长度一般选取素数会比较好,那什么样的素数会比较好呢 素数除了2之外,都可以表示为4k+1和4k+3,就是对素数取模,模余要

在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图. 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线. ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中抛弃一些较差的模型提供了工具.ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,他们是用

设$G$是$60$阶的单群,我们来证明他同构于$A_5$,一个比较直观地思路是考虑群表示$\phi:G\to S(\Sigma)$,由同态基本定理得到$$G/{\rm Ker}\phi \simeq \phi(G)\leq S(\Sigma)$$ 注意$G$的单性以及${\rm Ker}\phi\triangleleft G$,只要$\phi$不是总把$G$中的元素映成恒等变换就一定有${\rm Ker}\phi={1}$,即$G\leq S(\Sigma)$,自然的希望$|\Sigma|=5$

本地Sqlplus 连一远程数据库,出现 ORA-12638: 身份证明检索失败,pl/sql developer 也是同样的问题,tnsping 是没有问题的. 找到本地的sqlnet.ora文件,注释掉 SQLNET.AUTHENTICATION_SERVICES= (NTS), 或者把nts 替换为none 即可. 注:SQLNET.AUTHENTICATION_SERVICES 表示oracle将采用何种验证方式, nts表示采用本地操作系统认证 none表示将采用口令文件方式认证 当然

摘要: 标量Kalman滤波的过程分析和证明及C实现,希望能够帮助入门的小白,同时得到各位高手的指教.并不涉及其他Kalman滤波方法. 本文主要参考自<A Introduction to the Kalman> (需要的同学可以自行百度,也可以找到中文版的) 注:递归思想,高斯分布独立性的应用,数据融合的应用 一,什么是Kalman 滤波(已经了解的同学可以跳过这里) 卡尔曼在博士期间发表了用递归方法解决离散数据线性滤波 问题的论文(关于Kalman 滤波的真正第一人还是有待探讨的,有兴趣的