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F-score(F值)分类机器学习
2024-09-07
准确率,召回率,F值,机器学习分类问题的评价指标
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
斯坦福大学公开课机器学习:machine learning system design | trading off precision and recall(F score公式的提出:学习算法中如何平衡(取舍)查准率和召回率的数值)
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
计算4000000000内的最大f(n)=n值---字符串的问题python实现(五岁以下儿童)
问题: 写一个函数,计算4 000 000 000 以内的最大的那个f(n)=n的值,函数f的功能是统计全部0到n之间全部含有数字1的数字和.比方:f(13)= 6,由于"1"在"1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13"中的总数是6(1,10,11,12,13). 分析: 一.简单算法 - 枚举 採用"枚举法"对每一个数都计算一遍1的个数.直到枚举完给定范围全部数,找到符合f(n)=n的数.此方法,代码效率极低.运算所需时间巨
数列F[19] + F[13]的值
已知数列如下:F[1]=1, F[2]=1, F[3]=5,......,F[n] =F[n-1] + 2*F[n-2],求F[19] + F[13]? #include <stdio.h> #include<stdlib.h> int fun(int n) { ) ; )+*fun(n-); } int main(void) { )+fun(); printf("%d\n",a); ; }
tail -f 和 -F 的用法
tail -f 和 -F 的用法 Tai 2010-08-16 16:03:18 -f 是--follow[=HOW]的缩写, 可以一直读文件末尾的字符并打印出来."[=HOW]"有两个写法,一个"=descriptor",另一个是"=name", 默认使用的是"descriptor", 如果你跟踪的文件被移动或者改名后, 你还想继续tail它, 你可以使用这个选项.举个例子:首先启动下面进程while [ "tr
Thinking in scala (7)---- f(n)=f(n-1)+2f(n-2)+3f(n-3)
<计算机程序的构造和解释>中的练习1.11: 函数f,如果n<3,那么f(n) = n;如果n>=3,那么 f(n)=f(n-1)+2f(n-2)+3f(n-3) 有了上面的公式可以,很容易发现f(n)的计算可以描述成一个“递归计算过程”,这里不再赘述. 我们还可以用“迭代计算过程”来计算f(n): f(3)=f(2)+2f(1)+3f(0) f(4)=f(3)+2f(2)+3f(1) f(5)=f(4)+2f(3)+3f(2) ...... 熟悉C.Java的同学肯定会说,这个“
hdu 1588 求f(b) +f(k+b) +f(2k+b) +f((n-1)k +b) 之和 (矩阵快速幂)
g(i)=k*i+b; 0<=i<nf(0)=0f(1)=1f(n)=f(n-1)+f(n-2) (n>=2)求f(b) +f(k+b) +f(2*k+b) +f((n-1)*k +b) 之和 Sample Input2 1 4 100 // k b n MOD2 0 4 100 Sample Output2112 矩阵A 相当于 1 1 f(2) f(1) 1 0 f(1) f(0) | 1 1| ^b |
Fib的奇怪定理 : gcd(F[n],F[m])=F[gcd(n,m)]
引理1:gcd(F[n],f[n-1])=1 因为 F[n]=f[n-1]+F[n-2] 所以 gcd(F[n],f[n-1]) = gcd(F[n-1]+F[n-2],F[n-1]) gcd的更损相减的性质可知 gcd(a,b)=gcd(b,a-b) 故 gcd(F[n],f[n-1]) = gcd(F[n-1],F[n-2]) 而 F[1]=F[2]=1故该定理成立 引理2:F[m+n]=F[m-1]F[n]+F[m]F[n+1] F[m+n] = F[m+n-1] + F[m+n-2]
python练习笔记——面试题 F(n) = F(n-1)+F(n-2)
已知:F(0) = 0, F(1) = 1, F(n) = F(n-1) + F(n-2) 其中(n≥2,n∈N*) 求:求10以内的函数值分别是多少 方法一: def F(n): if n <= 1: return 1 else: return F(n-1) + F(n-2) for i in range(100): print(i,"-->",F(i)) 方法二: def F(n): x,a,b=0,0,1 while x < n: a,b = b,a+b x +
斐波那契数性质 gcd(F[n],F[m])=F[gcd(n,m)]
引理1 结论: \[F(n)=F(m)F(n-m+1)+F(m-1)F(n-m)\] 推导: \[ \begin{aligned} F(n) &= F(n-1)+F(n-2) \\ &= 2F(n-2)+F(n-3) \\ &= 3F(n-3)+2F(n-4) \\ &= 5F(n-4)+3F(n-5) \\ &= \cdots \\ &= F(m)F(n-m+1)+F(m-1)F(n-m) \end{aligned} \] 看出系数的规律了,2=1+1,3
矩阵快速幂 F[n]=F[n-2]*2+F[n-1]+i^4 hdu5950
#include<cstdio> #include<algorithm> #include<math.h> #include<string.h> using namespace std; typedef long long ll; ; struct node { ll a[][]; }ans,A,B; node mat(node x,node y) { node c; ;i<=;i++) ;j<=;j++) c.a[i][j]=; ;i<=
机器学习常用性能度量中的Accuracy、Precision、Recall、ROC、F score等都是些什么东西?
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
php 多维数组按键值分类
背景:现在有一个多维数组,该数组里面的部分一维数组key值是完全一样的,现将一样的数组提取出来,用于做列表展示. 封装方法: function arrClassify($arr){ $data = array(); $a = 0; while ($arr){ $key = $arr[0]; $data[$a]['query'] = '第'.$a.'类'; $data[$a]['head'] = array_keys($key); $data[$a]['value'][] = $key; unse
[Python机器学习]鸢尾花分类 机器学习应用
1.问题简述 假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣.她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据: 花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米. 她还有一些鸢尾花的测量数据,这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa.versicolor 或 virginica 三个品种之一.对于这些测量数据,她可以确定每朵鸢尾花所属的品种. 我们假设这位植物学爱好者在野外只会遇到这三种鸢尾花.我们的目标是构建一个机器学习模型,可以从这些已知品种的鸢尾花测量数据中进行学习,从而
django - from django.db.models import F - class F
F() 的执行不经过 python解释器,不经过本机内存,是生成 SQL语句的执行. # Tintin filed a news story! reporter = Reporters.objects.get(name='Tintin') reporter.stories_filed += 1 reporter.save() # 等于 from django.db.models import F reporter = Reporters.objects.get(name='Tintin') re
设计函数f(f(n))== -n
来源:厦门SEO 我上次面试时遇到的一个问题: 设计一个函数f ,使得: f(f(n)) == -n 其中n是一个32位有符号整数 ; 您不能使用复数算法. 如果您不能为整个数字范围设计这样的函数,请为最大范围设计它. 有任何想法吗? #1楼 x86 asm(AT&T风格): ; input %edi ; output %eax ; clobbered regs: %ecx, %edx f: testl %edi, %edi je .zero movl %edi, %eax movl $1, %
csv.reader(f)和f.readlines()、追加数据
假如某个文档f中存储如下内容: 你好,中国. 1,2,3,4 共两行内容. 当你使用csv.reader(f),则会存储为如下形式: [['你','好','中','国'] ['1','2','3','4']] 如果使用f.readlines()则结果为: ['a,b,c,d\n','1,2,3,4\n'] 如下图所示,可看到文件已经写入了1.xlsx文件. 下面创建一个写入多行多列的程序,具体写入的内容存在了一个txt文件之中,需要先把1.txt读入,才能写到xlsx文件中. 变成
SQL SERVER将某一列字段中的某个值替换为其他的值 分类: MSSQL 2014-11-05 13:11 67人阅读 评论(0) 收藏
SQL SERVER将某一列字段中的某个值替换为其他的值 UPDATE 表名 SET 列名 = REPLACE(列名 ,'贷','袋') SQL SERVER"函数 replace 的参数 1 的数据类型 ntext 无效"解决办法 UPDATE 表名 SET 列名 = REPLACE(CAST 列名 AS varchar(8000)),'贷','袋') 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.
case when 对某个字段值分类讨论
SELECT SM_ID,SM_CID,SM_STATION,SM_TIME,PS_CODE,PS_NUMBER,SS_NAME,SS_CODE, ( THEN '中转站' END) FROM dbo.PDA_STATION_MANAGE sm LEFT JOIN dbo.PDA_SIM ps ON sm.SM_CID=ps.PS_CID LEFT JOIN dbo.SBD_STATION ss ON sm.SM_STATION=ss.SS_ID
winform DataGridView双击修改单元格的值 分类: DataGridView 2014-08-04 19:39 150人阅读 评论(0) 收藏
定义全局变量 string abcmycode = "";//当前行自编号 bool tf = false;//是否双击 //双击可编辑 private void dgvOutClassVerify_CellDoubleClick(object sender, DataGridViewCellEventArgs e) { if (dgvOutClassVerify.Rows.Count > 0) { abcm
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