最近在做眼底图像的无监督分类,使用的数据集辣子kaggle的Diabetic Retinopathy,简称DR,中文称糖尿病型眼底疾病. 最后的评估方法是二次加权kappa.以前没接触过,网上也没有具体的介绍,在这里简单谈谈我的理解,如有错误欢迎指出. 简介 Kappa指数用来衡量两个模型对同一张图片进行判断时,判断结果一致的程度,结果范围从0~1,1表示评价完全相同,0表示评价完全相反. 一般用模型获得相同评价的数量与基于可能性的期望是否有差别来分析,当两个模型相同评价的数量和基于可能性期望的

今天,SPSSAU给大家带来[数据分析思维培养]系列课程.主要针对第一次接触数据分析,完全不懂分析的小白用户,或者懂一些简单方法但苦于没有分析思路,不知道如何规范化分析. 本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第一篇文章. 想要进行科学的数据分析,正确的数据格式,以及正常的数据是最基本的.而且数据的准备和数据的理解,正是科学的数据分析思维必备条件之一. 想要准备好自己的数据,需要从以下六个方面进行处理: 第1点,是需要准备好正确的数据格式 第2点,在于对数据的基本处理,包括数据标签.数据编码和生

1 定义 百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] \(p_0\)是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就

1 定义 百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] \(p_0\)是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就

假设发卡行的IC卡应用密钥如下:   PBOC_IMK_AC               F0C34A8124CEE0A91A0B034AA97D6EAC PBOC_IMK_ENC             D30F45EABC12AC3EF56B0C0D7F8654DE PBOC_IMK_MAC            12B1AC4AF070CC35612BFE2D30AB600D   ARQC和ARPC及过程数据如下:   [9f26]--->[   8]--->[5D016C91005E7

sip注册时有四个步骤, 1.客户端向服务端发送不带Authorization字段的注册请求 2.服务端回401,在回复消息头中带WWW_Authorization 3.客户端向服务端发送带Authorization字段注册请求,Authorization字段中的response信息是 根据收到的WWW_Authorization中的信息和本地的一个密码信息计算出来的. 4.服务端会自己计算一个Response值,和客户端发来的对比,一样的会回客户端一个200OK,表示 注册成功.比对不一样回其

1: AVTest  CPU计算方法读取每个进程的 stat 文件 (/proc/<PID>/stat)计算采样间隔10min下utime的差值minusUtime,stime的差值minusUtime,例如: 初始值Proc 1: utime=110 stime=200Proc 2: utime=400 stime=380...Proc X:...1个采样间隔 (10min后)Proc 1: utime=120 stime=220  差值: utime=120-110=10 stime=22

OC文件大小的计算方法,一般多用于清理缓存.下载.统计 可以使用以下方法: #pragma mark Bt转换 + (NSString *)axcFileSizeWithToString:(unsigned long long)fileSize { NSInteger KB = 1024; NSInteger MB = KB*KB; NSInteger GB = MB*KB; if (fileSize < 10){ return @"0 B"; }else if (fileSiz

指标线计算方法 l   dataDR = Kdata(原始数据)/dr(除权)  //除权数据等于原始数据除以DR(除权) 其中,日K数据 需要本地进行除权处理.周K和月K的旧数据部分由服务器进行处理,新数据部分是需要本地进行处理的.使用DR数据时需要检查是否需要去掉预先给的DR数据. l   K线MA5 : 5天收盘价平均值 l   K线MA10: 10天收盘价平均值 l   K线MA20: 20天收盘价平均值 l   K线MA60: 60天收盘价平均值 l   成交量MA5 : 5天成交量平

使用 gomobile 检测 华为荣耀 6 Plus 的屏幕大小为:  1080*1776 px ;   162pt*266.40pt ;  每pt像素个数:6.666665个. 而实际的数据是: 主屏尺寸: 5.5英寸:  分辨率  1920*1080 像素 : 像素密度 401ppi. 实测 1776,而不是 1920 是因为 华为荣耀 有一个可隐藏的 按钮区, 实测时按钮区是存在的,排除了按钮区的高度就是 1776 .   另外,它5.5英寸的屏幕,手机屏幕以16:9,大概长12.18,宽

kappa系数在遥感分类图像的精度评估方面有重要的应用，因此学会计算kappa系数是必要的 实例1 实例2

在工程中,经常会遇到积分问题,这时原函数往往都是找不到的,因此就需要用计算方法的数值积分来求. public class Integral { /// <summary> /// 梯形公式 /// </summary> /// <param name="fun">被积函数</param> /// <param name="up">积分上限</param> /// <param name=&

平时,经常会遇到解方程,计算方法中常用的有二分法(精度太低,迭代次数多,一般没人用),牛顿迭代法,弦截法,网上大多都是C++或者Java的实现代码,很少有C#的,我在本科毕业论文中用到了这些,那时也需要做一个winfrom,所以就用了C#,因此今天正好借这篇文章,把我的代码修改一下,公布出来,当然,代码有很多不足,扩展性也比较差,所以还希望大家多多指教喽. public static class Equation { //二分法 //[x1,x2]为近似解区间,e为求解精度,fun为求解方程 p

一.前言 表征分类精度的指标有很多,其中最常用的就是利用混淆矩阵.总体分类精度以及Kappa系数. 其中混淆矩阵能够很清楚的看到每个地物正确分类的个数以及被错分的类别和个数.但是,混淆矩阵并不能一眼就看出类别分类精度的好坏,为此从混淆矩阵衍生出来各种分类精度指标,其中总体分类精度(OA)和卡帕系数(Kappa)应用最为广泛. 总体分类精度(OA):指被正确分类的类别像元数与总的类别个数的比值:OA值虽然能很好的表征分类精度,但是对类别像元个数极度不平衡的多类地物来说,其值收到像元数据较多类别的影

//通用的手机流量计算方法 private String byteToMB(long size){ long kb = 1024; long mb = kb*1024; long gb = mb*1024; if (size >= gb){ return String.format("%.1f GB",(float)size/gb); }else if (size >= mb){ float f = (float) size/mb; return String.format

php 两个文件之间的相对路径的计算方法 比如: 文件A 的路径是 /home/web/lib/img/cache.php 文件B的路径是 /home/web/api/img/show.php 那么.文件A相对于文件B的路径是 ../../lib/img/cache.php,即文件B 訪问 文件A的相对路径. function getRelativePath <?php /** 计算path1 相对于 path2 的路径,即在path2引用paht1的相对路径 * @param String $

CSS对IE使用背景透明 实现 rgba 效果 height:35px; background: -webkit-gradient(linear,left top,left bottom,from(rgba(68,102,113,0.9)),to(rgba(46,74,83,0.9))); background: -moz-linear-gradient(top, rgba(68,102,113,0.9), rgba(46,74,83,0.9)); filter:progid:DXImageTr

一.roc曲线 1.roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 纵轴:真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 2针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive)或者负类(negative).但是实

文章来源: http://www.w3cplus.com/css/px-to-em 总结: 1.浏览器默认的字体大小为16PX,即1em 2.EM可以指定小数点的后三位 3.元素自身没有设置字体大小,全部都按照以下公式计算        需要转换的像素值/父元素的font-size= em值   4.元素自身设置字体大小, 字体大小的计算方法不变:   需要转换的像素值/父元素的font-size= em值   其他,按以下公式计算:    需要转换的像素值/自身的font-size＝em值

package com.chongrui.test; /* *用while判读循环语句1+1/2!+1/3!+...1/20!的和 *使用BigDecimal类完成大数字与高精度运算 公式:n!=n*(n-1)!阶乘的计算方法 阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数. * */ import java.util.Scanner;import java.math.BigDecimal;public class test { public static void main(String[]