分类模型的评价指标Fscore 小书匠深度学习 分类方法常用的评估模型好坏的方法. 0.预设问题 假设我现在有一个二分类任务,是分析100封邮件是否是垃圾邮件,其中不是垃圾邮件有65封,是垃圾邮件有35封.模型最终给邮件的结论只有两个:是垃圾邮件与 不是垃圾邮件. 经过自己的努力,自己设计了模型,得到了结果,分类结果如下: 不是垃圾邮件70封(其中真实不是垃圾邮件60封,是垃圾邮件有10封) 是垃圾邮件30封(其中真实是垃圾邮件25封,不是垃圾邮件5封) 现在我们设置,不是垃圾邮件.为正样本,是

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2

一篇文章就搞懂啦,这个必须收藏! 我们以图片分类来举例,当然换成文本.语音等也是一样的. Positive 正样本.比如你要识别一组图片是不是猫,那么你预测某张图片是猫,这张图片就被预测成了正样本. Negative 负样本.比如你要识别一组图片是不是猫,那么你预测某张图片不是猫,这张图片就被预测成了负样本. TP 一组预测为正样本的图片中,真的是正样本的图片数. TN: 一组预测为负样本的图片中,真的是负样本的图片数. FP: 一组预测为正样本的图片中,其实是负样本的图片数.又称"误检&quo

1. 四个概念定义:TP.FP.TN.FN 先看四个概念定义: - TP,True Positive - FP,False Positive - TN,True Negative - FN,False Negative 如何理解记忆这四个概念定义呢? 举个简单的二元分类问题 例子: 假设,我们要对某一封邮件做出一个判定,判定这封邮件是垃圾邮件.还是这封邮件不是垃圾邮件? 如果判定是垃圾邮件,那就是做出(Positive)的判定: 如果判定不是垃圾邮件,那就做出(Negative)的判定. Tru

第 7 章 C 控制语句:分支和跳转 在本章中你将学习下列内容: · 关键字:if(如果),else(否则),switch(切换),continue(继续),break(中断), case(情况),default(缺省),goto(转到) · 运算符: &&(逻辑与), ||(逻辑或), ?: (条件运算) · 函数: getchar(), putchar()以及 ctype.h 系列. · 怎样使用 if 和 if else 语句以及如何嵌套使用它们. · 使用逻辑运算符将关系表达式组合

发现自己不写总结真是件很恶劣的事情,好多学的东西没有自己总结都忘记了.所以决定从今天开始,学东西的时候一定跟上总结. 我写的东西大多数是自己通俗的总结,不太喜欢写严格的定义或者证明,写了也记不住,欢迎指正. 1. High Bias vs. High Variance High Bias:通常是因为模型过于简单,使得不能成功拟合数据.比如说一些有二次曲线特性的数据,如果用一次直线去拟合就会出现这个问题,所以它对应了Underfitting问题.另外,从泛化角度来说,这样的模型泛化程度更高. Hi

内容概要:C语言控制语句题库.doc 第三章 控制语句 一.选择题 1. 以下语句中无限循环语句是[B]. A)for(;2&5;); B)while(1,2,3); -> while(3) C)while('\0'); D)for(;'\0';); 解析过程: A选项: 010 101 B选项: While(3); C,D选项: '0' '\0' 0 %d:48 0 0 %c:0 NUT NUT(不可见字符) 2. 若有程序段如下: a=b=c=0;x=35; if(!a)x--; if(

题目链接:http://poj.org/problem?id=2010 题意:C只牛犊,各有自己的分数score和申请的补助aid,现要选出N只(N为奇数),使得其aid的总和不超过F,且按score排序后中位数最大. 数据范围:N [1, 19999],  C [N, 10^5], aid [0, 10^5], F, score不超过int的最大值 思路: 1. 先将C只牛按score从小到大排序,得到序列 s,这样顺序抽取出N只构成的序列 t 必然是 s 的子序列. 中位数特殊的地方在于它在

常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,

在网上做了一套基本的sql题目,以下是我的写的答案,适合基础人员练练 --创建测试数据 use test create table Student(S# varchar(10),Sname nvarchar(10),Sage datetime,Ssex nvarchar(10)) insert into Student values('01' , N'赵雷' , '1990-01-01' , N'男') insert into Student values('02' , N'钱电' , '199

刚学不久java,做了一个飞机大战的小小小小游戏,现在把这个思路总结以及代码分享出来.大佬别吐槽(emmmmmm .....开发环境:jdk1.7 开发工具:eclipese PlanelJPanel.java package project02; import java.awt.BasicStroke; import java.awt.Color; import java.awt.Cursor; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; i

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归

题目地址:https://wenku.baidu.com/view/326f7b4be518964bcf847c96.html?rec_flag=default    => 百度文档 题目及解析如下: 题目大致介绍: 第一题到第四题是结果填空,方法不限只要得到最后结果就行 第五题到第七题是代码填空,要求在指定的位置处填代码 第八题到第十题是编程题,要求编程解决问题 第一题 第一题很简单,就是个签到题,详情如下: // 黄金分割数 public class t1 { public static v

常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例(true positives/(true positives + true negatives)). 一般情况下模型不够理想,准确率高.召回率低,或者召回率低.准确率高.如果做疾病监测.反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回率.如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率.1

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79456971 相关文章: 数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—Apriori算法        数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法        数据挖掘领域十大经典算法之—PageRank算法        数据挖掘领域十大经典算法之—AdaBoost算法(超

作者:waterxi 原文链接 背景 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,我都

这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,我都尽可能的用大白话说,希望能说明白: 语言使用的是Python,原因是写的快一些,当然会尽可能的抛开一些Python的特点,比如数组处理的时候尽可能的不使用一些tuple交换等方式: 测试算法的时候会用到一些Python编程的技巧,这里只是简单的提一下,不做深入介绍: 常用的排序算法(主要指面试中)包含两大类,一类是

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

1.输入十个学生的成绩,找出最高分 #region 输入十个学生的成绩,找出最高分 //输入十个学生的成绩,找出最高分 ]; ; i < ; i++) { ; Console.Write("请输入第{0}个学生的成绩:", i); c[i] = Convert.ToInt32(Console.ReadLine()); } ; ; j < c.Length; j++) { if (c[j] > max) { max = c[j]; } } Console.WriteLi

RFM,是一种经典的用户分类.价值分析模型: R,Rencency,即每个客户有多少天没回购了,可以理解为最近一次购买到现在隔了多少天. F,Frequency,是每个客户购买了多少次. M,Monetary,代表每个客户平均购买金额,也可以是累计购买金额. 这三个维度,是RFM模型的精髓所在,帮助我们把混杂一体的客户数据分成标准的8类,然后根据每一类用户人数占比.金额贡献等不同的特征,进行人.货.场三重匹配的精细化运营. 用Python建立RFM模型,整体建模思路分为五步,分别是数据概览.数据

一. 准备工作 1)实验环境: darknet 是由 C 和 CUDA 开发的,不需要配置其他深度学习的框架(如,tensorflow.caffe 等),支持 CPU 和 GPU 运算,而且安装过程非常简单.本文使用的 CUDA 的版本如下所示: CUDA:9.0 CUDNN:7.02)下载 github 源码: git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git  3)配置darknet编译环境: Ⅰ. 编译一直在darknet文件夹下: Ⅱ.