classification_report简介 sklearn中的classification_report函数用于显示主要分类指标的文本报告．在报告中显示每个类的精确度,召回率,F1值等信息. 主要参数: y_true:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,目标值. y_pred:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,分类器返回的估计值. labels:array,shape = [n_labels],报表中包含的标签索引的可选列表. target_names:字符串列表,与标签匹配的可选显示

介绍 基于表面的形态学分析(VSM)的方法被越来越多的研究者使用.本文主要介绍基于SPM12和CAT12工具包进行ROI-based VSM的处理步骤. 方法 本文数据处理使用的工具是MATLAB,SPM12和CAT12.要进行VSM的分析,需要在数据预处理阶段的Segment的选项中将Writing options->Surface and thinckness estimation选项改为Yes(图1).这里会构建大脑的surface结构,同时会计算皮层厚度.其他的surface指标需要在C

一.说在前面的话 上一篇,楼主介绍了使用flume集群来模拟网站产生的日志数据收集到hdfs.但我们所采集的日志数据是不规则的,同时也包含了许多无用的日志.当需要分析一些核心指标来满足系统业务决策的时候,对日志的数据清洗在所难免,楼主本篇将介绍如何使用mapreduce程序对日志数据进行清洗,将清洗后的结构化数据存储到hive,并进行相关指标的提取. 先明白几个概念: 1)PV(Page View).页面浏览量即为PV,是指所有用户浏览页面的总和,一个独立用户每打开一个页面就被记录1 次.计算方

Telegraf 是什么? Telegraf 是一个用 Go 编写的代理程序,是收集和报告指标和数据的代理.可收集系统和服务的统计数据,并写入到 InfluxDB 数据库.Telegraf 具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展. Telegraf是TICK Stack的一部分,是一个插件驱动的服务器代理,用于收集和报告指标. Telegraf 集成了直接从其运行的容器和系统中提取各种指标,事件和日志,从第三方API提取指标,甚至通过StatsD和Kafka消费者

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651749037&idx=1&sn=4a448647b3dae50779bc9ec0e9c10275&chksm=bd12a3e08a652af6ed8b305b0523716e08a81cf99296425cdaf2bbee1e9d8a6aca06c81cdcc1&scene=21#wechat_redirect 总第291篇 2018年 第83篇 引言

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(

摘要:基本面量化是应用量化研究领域的重头戏,财务数据的整理和加工是基本面量化的第一步.本文梳理了财务数据的基本知识,包括报表类型.数据来源.调整更正和使用原则等,并给出了单季度和TTM数据的计算流程.在本报告的基础上,可以搭建财务因子计算框架,为后续基本面量化研究铺好路. 1.财务数据 经典的有效市场理论认为,公司的一切信息都反映在了股价上面,基本面研究可能并无用武之处.然而近年来各种异象的发现,表明市场并没有那么有效.目前大量研究把精力放在交易数据的挖掘上,像工厂一样制造出了形形色色的因子:反

CREATE OR REPLACE PACKAGE PACK_KPI_KERNEL IS --定义多级数组 字符串 TYPE TSTRARRY ) INDEX BY BINARY_INTEGER; TYPE TSTRARRYARRY IS TABLE OF TSTRARRY INDEX BY BINARY_INTEGER; TYPE TSTRARRYARRYARRY IS TABLE OF TSTRARRYARRY INDEX BY BINARY_INTEGER; -- Author : D -

使用Grafana和Telegraf监视VMware ESXi的方法 2019-04-03 15:28:30作者:曾秀珠稿源:云网牛站 https://ywnz.com/linuxyffq/4660.html 坐着很牛B 我比较傻逼.. 照葫芦画瓢之 本文介绍使用Grafana和Telegraf监视VMware ESXi的方法,设置非常简单,使用Telegraf的官方vSphere插件从vCenter中提取指标,这包括在vSphere虚拟机管理程序上运行的vSphere主机计算(RAM和CPU)

课时1:背景介绍 任务说明 ABC是一家销售公司,其客户可以通过网站下单订购该公司经营范围内的商品,并使用信用卡.银行卡.转账等方式付费.付费成功后,ABC公司会根据客户地址依据就近原则选择自己的货仓,指派合适的快递人员配送商品公司在作战室安置了一个16:9的物理大屏,想把公司实时销售相关的数据通过大屏展现出来,供公司中高层了解实时情况做决策用.希望展现效果要好,能突出公司实施销售的关键信息,并且由于管理层并非全部懂技术,要求大屏能更直观.易懂   作品效果   课时2:思路与流程 分析公司的要

1.概述 最近因项目需要统计服务的负载情况及机器的负载情况,但是项目里面却没有相关统计而服务所在的机器也没有相关的监控,因为工期原因就选择了相对轻量级的prometheus方案.其中windows_exporter用来采集机器的负载情况,如CPU.内存.磁盘io.网络等基础信息,使用mtail来采集应用日志统计服务情况(需要业务系统有基础的日志,如请求发起,是否正常结束等,或者通过nginx等中间件的日志来统计也行),如QPS.TPS.请求数.成功率.异常率等,使用prometheus来统计分析

鸟枪换炮,利用python3对球员做大数据降维(因子分析得分),为C罗找到合格僚机 原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_176 众所周知,尤文图斯需要一座欧冠奖杯,C罗也还想再拿一座欧冠奖杯,为自己的荣誉簙上锦上添花.意甲霸主在意甲虽然风生水起,予取予求,但是在今年欧冠1/8决赛赛场上,被法甲球队里昂所淘汰,痛定思痛,球队解雇了主教练萨里,签约名宿皮尔洛,但是要想在欧冠赛场上夺冠,这还不够,球队还需要什么?没错,需要一名强力中锋,在正印中锋伊瓜因难堪大用的情况下,

在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们

考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative).对一个二分问题来说,会出现四种情况.如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(False positive).相应地,如果实例是负类被预测成负类,称之为真负类(True negative),正类被预测成负类则为假负类(false negative). TP:正确肯定的数目: FN:漏报,没有正确找到的匹配的数目: FP:误报,给出的匹

需求说明: 省级用户可以登记国家指标 省级用户和市级用户可以登记指标分解 登记国家指标时,需要录入以下数据:指标批次.文号.面积,这里省略其他数据,下同 登记指标分解时,需要录入以下数据:指标批次.文号.面积,以及可以选择多个市(市级登记的时候是县)的指标,每个市(县)的指标也是要输入批次.文号.面积 登记指标分解时,一个指标批次不能选择多个相同的市(县) 登记指标分解时,需要判断当前剩余面积是否足够,比如省登记的时候,要看国家本年度下发给省的指标面积是否大于省本年度所以指标面积,登记国家指标不

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

在hadoop-env.sh中添加: # 在配置namenode和datanode时都会有用到JMX_OPTS的代码,是为了减少重复提取出的公共代码 export JMX_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.port&

使用Spring Boot Actuator将指标导出到InfluxDB和Prometheus   Spring Boot Actuator是Spring Boot 2发布后修改最多的项目之一.它经过了主要的改进,旨在简化定制,并包括一些新功能,如支持其他Web技术,例如新的反应模块 - .它还为 添加了开箱即用的支持,这是一个开源时间序列数据库,旨在处理大量带时间戳的数据.与 使用的版本相比,它实际上是一个很大的简化.您可以通过阅读我之前的一篇文章使用Grafana和InfluxDB自定义指标

机器学习笔记 多项式回归这一篇中,我们讲到了如何构造新的特征,相当于对样本数据进行升维. 那么相应的,我们肯定有数据的降维.那么现在思考两个问题 为什么需要降维 为什么可以降维 第一个问题很好理解,假设我们用KNN训练一些样本数据,相比于有1W个特征的样本,肯定是训练有1K个特征的样本速度更快,因为计算量更小嘛. 第二个问题,为什么可以降维.一个样本原先有1W个特征,现在减少到1K个,不管如何变换,数据包含的信息肯定是减少了,这是毫无疑问的.但是信息的减少是否意味着我们对于样本的认知能力的下降?

update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊,为了快速计算,先对每个小块进行计算,然后计算所有块的平均值.可以参考源代码实现,而且代码实现有近似的在里面!matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值.方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量,即平均结构相似性MSSIM” 两种常用的全参考图像质量评价指标

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