文章来自:一个宝藏微信公众号[机器学习炼丹术] 基本概念 首先,要背住的几个概念就是:accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FN TP:true positive.预测是正确的正样本 FP:false positive.预测是错误的正样本 TN:true negative.预测是正确的负样本 FP:false positive.预测是错误的负样本 通常我们会做出这样的一个混淆矩阵: 左边的positive,negative表示样本真实值,表格上边的positive

根据前面几篇文章我们可以知道,当我们为模型泛化性能选择评估指标时,要根据问题本身以及数据集等因素来做选择．本篇博客主要是解释Micro Average,Macro Average,Weighted Average．这三者常用于多分类任务,他们的计算方法有细微的差别,因此在各自表示的含义和适用场景上也有细微的差别 Micro Average Micro Average会考虑到所有类别的贡献．举个例子, 假设我们有四个类A,B,C,D. 通过模型预测得到了预测值: 真实值:A, A, A, A, B

MongoDB Sharding架构下连接数很容易达到很高,这里连接数分为几个概念:tcp 连接数 netstat可以统计的,一般这个是最高.如果mongod/mongos在同一台服务器,更明显.参考命令:netstat -ant|awk '{print $5}' |awk -F: '{print $1}'|sort |uniq -c|sort -rnmongos/mongod 连接数 mongostat/db.serverStatus()/connPoolStats可统计.连接数多高算高呢?这

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

文章目录 多项式的运算 多项式的加减法,数乘 多项式乘法 多项式求逆 多项式求导 多项式积分 多项式取对 多项式取exp 多项式开方 多项式的除法/取模 分治FFT 生成函数 相关题目 多项式的运算 多项式的加减法,数乘 这个大家应该都会吧 不推了. 直接上代码: friend inline poly operator+(const poly&a,const poly&b){ poly ret(max(a.deg(),b.deg())); for(ri i=0;i<=a.deg();

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/309 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 只要给到足够的相关信息,AI模型可以迅速学习一个新的领域问题,并构建起很好的知识和预估系统

Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec

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

来源:https://www.williamyao.com/index.php/archives/1397/ 前言 最近收到 StartCom 的邮件,数字证书即将过期,想到去年在 StartSSL 上折腾数字证书的一番啰嗦经历心里就打怵,可是又没办法,只好怀着“悲痛”的心情登上 StartSSL,结果……!原来恶心人的界面统统消失了,取而代之的是全站的大更新,就连原来非常繁琐的 Certification 和 Validation 流程也被非常高效的向导给取代了!整个界面以侧边栏总览的方式将帐

C# 写的 winform 程序,定位到最后一行 dgvGoods.FirstDisplayedScrollingRowIndex = dgvGoods.Rows.Count - 1; 测试中发现,一旦新加行的高度增加了(列宽定死了,但开了自动调整,显示内容超长时,会自动换行,让行高增加),垂直滚动条就不能定位到最底部了,总是会往上一点.如果这种行越来越多,定位也会越来越往上. 设置 CurrentCell 也一样会碰到这个问题. 看来 datagridview 的定位应该是根据行数和默认的行高

一.特性参数 ·300M内部时钟频率 ·可进行频移键控(FSK),二元相移键控(BPSK),相移键控(PSK),脉冲调频(CHIRP),振幅调制(AM)操作 ·正交的双通道12位D/A转换器 ·超高速比较器,3皮秒有效抖动偏差 ·外部动态特性: 80 dB无杂散动态范围(SFDR)@ 100 MHz (±1 MHz) AOUT ·4倍到20倍可编程基准时钟乘法器 ·两个48位可编程频率寄存器 ·两个14位可编程相位补偿寄存器 ·12位振幅调制和可编程的通断整形键控功能 ·单引脚FSK和BPSK数

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3039 每次看到我的提交都有点淡淡的忧伤T_T.. 看到此题我想到用前缀和维护点ij向左和向上能拓展的最大长度,然后设状态f(i, j, 0)表示ij这个点为最大矩形的右下角时的长(横的),f(i, j, 1)表示ij这个店为最大矩形右下角时的宽(竖的),然后决策就是取点(i-1, j-1)的f值拓展一层为ij的,找到一个可行最大解. 过了几个样例我以为就能过了0.0没有认真考虑,,所以造成了前面2

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

神马系饼图? 饼图,大家都应该熟知,在统计数据对比方面,几乎处处用到.如cnzz的统计饼图 从饼图中,很形象地展示了访问者地区的分布,以扇形为块的方式拼成一个大圆. 都使用什么方法实现 目前众多站点制作饼图大多使用flash,或者后台语言生成,如PHP,Python只要安装相应的基础库就能实现画图.但很少有站点这么干,因为耗费服务器资源. cnzz里使用的就是flash PHP生成的 HTML5与CSS3也能画出饼图 不得不说,HTML5与CSS3的推出,将推翻老一代的网页制作者.特别在当今浏览

看了很多很坑的文章. 呵呵哒.而且基本上都是一个地方转载的,英文翻译我用你单独给一个词条么?就不能负点儿责? cvThreshold(img4, img3, 0, 128, CV_THRESH_OTSU); 过于这个函数搜索的结果,真的是哪哪儿都是同样的描述,而且根本不是给人写的. 下面是亲测的实验结果. /* Applies fixed-level threshold to grayscale image.把固定阈值应用到灰度图上 This is a basic operation appli

题目链接: https://vijos.org/p/1011 题目大意: 给一张N*M的地图(N,M<=500),可从任一点开始沿上下左右走,只能走比当前低的地方.问最长能走多少格. 题目思路: [动态规划] 这题就是滑雪,动态规划. 将高度排序后从低往高算,当前高度所在的格子上下左右比当前高度低就可以用来更新答案. // //by coolxxx // #include<iostream> #include<algorithm> #include<string>

Recall(召回率);Precision(准确率);F1-Meature(综合评价指标);在信息检索(如搜索引擎).自然语言处理和检测分类中经常会使用这些参数. Precision:被检测出来的信息当中正确的或者相关的(也就是你想要的)信息中所占的比例(TP占预测总正样本的比例): Recall:所有正确的信息或者相关的信息(wanted)被检测出来的比例(TP占真实总正样本数的比例).     表格中的翻译比较重要,可以帮助理解. true positives (纳真)          

最近刚写的一个简单的瀑布流. 整体思路可能不是很完善. 不过也算是实现效果了. 高手勿喷 思路: 自定义UICollectionViewLayout实际上就是需要返回每个item的fram就可以了. 先说简单的,width值 = (CollectionView的整体宽度 - 左右边距 - 每列的间距 )/列数 height = 按照原图比例缩放就行 x 需要定位 在哪一列上 = 左边距 + (列间距 + width) * 最小列的列号 y 永远是在列高最小的那列下添加 = 最小列高 + 行间距

代码demo 一.tabViewCell,通过image的比例高算出cell 的高度 #import "TableViewCell.h" @implementation TableViewCell { UIImageView *imageView; } - (id)initWithStyle:(UITableViewCellStyle)style reuseIdentifier:(NSString *)reuseIdentifier { self = [super initWithSt

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后

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