机器学习分类问题评价指标第15页

IT项目管理第二章作业

A.写项目总结B.遣散团队成员C.更新问题日志D.举办庆功宴在下列哪一种组织结构中,项目成

是努力站桩的奶酪呀~·2025-03-23 21:49

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

C语言_数据结构总结10：二叉树的递归/非递归遍历

因此必须掌握二叉树的各种遍历过程，并能灵活用以解决各种问题。常见的遍历次序有：先序，中序，后序->其中“序”是指根结点何时被访问。先序：根结点->左子树->右子树中序:左子树->根结点->右子树后

*.✧屠苏隐遥(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*.✧·2025-03-23 20:17

AIOps：解决企业IT挑战的智能利器

通过收集、监视和理解系统数据，AIOps能够自动化运维任务、实时监控系统状态、预测潜在问题，从而提高效率和稳定性。AIOps尤其适用于IT运维部门，这是一个迫切需要此类技术的群体

雅菲奥朗·2025-03-23 20:46

MATLAB的function函数的使用

在工程应用中，我们经常会遇到算法的计算较为复杂，很多算法的过程重复次数过多的问题，针对这个问题我们可以考虑使用function函数简化代码编写的工作量。

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

nvm管理多版本node,nvm 配置国内镜像，npm配置国内镜像

安装nvm配置nvm国内镜像nvm常用命令npm配置国内镜像：淘宝镜像nrm源管理命令：可以不用实际项目中会遇到的问题前言公司多个项目需要配置不同版本的node,按照传统方式一直切换下载安装不同版本的node

奇纳尼·2025-03-23 20:13

回归模型评价指标——衡量预测能力

目录一、指标说明1.均方误差（MeanSquaredError，MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError，RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination，R²）5.解释方差（ExplainedVariance，EV）6.最大误差（MaximumError）二、代码一、指标说明回归模型

Tang–t·2025-03-23 20:12

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均

旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE）

性能好的图像质量评价（IQA）算法，其质量评测分数会与主观质量分数高度一致，IQA有许多评价指标，为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性，视频质量专家组VQEG（VideoQualityExpertsGroup

可靠的豆包蟹同志·2025-03-23 20:11

Node.js 包管理配置文件详解：package.json、npmrc、package-lock.json 全面解析

项目的核心配置文件示例：完整的package.json配置关键字段解析2.package-lock.json：锁定依赖版本示例：部分package-lock.json作用如果package-lock.json出现问题

还是鼠鼠·2025-03-23 19:09

第十七章:Future Directions_《C++ Templates》notes

FutureDirections核心重难点：示例代码：设计题多选题答案设计题详解核心重难点：泛型非类型模板参数允许任意类型作为非类型模板参数（如template）需解决类型推导和链接问题编译期控制流constexprif

郭涤生·2025-03-23 19:07

《AI大模型趣味实战》第8集：多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(Flask WEB版) 2

在信息爆炸的时代，如何高效获取和筛选感兴趣的新闻内容成为一个现实问题。

带娃的IT创业者·2025-03-23 19:37

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点，代表不同策略数据点的坐标group=np.array([[20,3],[15,5],[18,1],[5,17],[2,15],[3,20]])#定义每个数据点对应的标签，用于区分

XW-ABAP·2025-03-23 19:07

基于 MySQL 和 Spring Boot 的在线论坛管理系统设计与实现

markdownCopy✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN[新星计划]导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、pyhton、机器学习技术领域和毕业项目实战

城南|阿洋-计算机从小白到大神·2025-03-23 19:36

访问者模式【行为模式C++】

访问者模式主要解决的是数据与算法的耦合问题，尤其是在数据结构比较稳定，而算法多变的情况下。

GoWjw·2025-03-23 19:06

SMT焊接常见的工艺缺陷

问题1：1.元器件的两边焊盘之一与地线连接或者有一侧的焊盘面积过大，使得在回流焊时两端热容量不均。2.PCB表面各处的温差过大导致两边的焊盘吸热不均匀。

沙滩小绵羊·2025-03-23 19:05

【论文复现】——基于SIFT特征点结合ICP的点云配准方法

目录一、论文概述二、代码实现三、结果展示1、初始位置2、配准结果四、实验心得一、论文概述在点云配准过程中，针对迭代最近点(ICP)算法对点云初始位置依赖性强且迭代速度慢的问题，提出一种基于尺度不变特征变换

点云侠·2025-03-23 19:35

RK3588开发笔记-DDR4降频实战与系统稳定性优化

变频原理与工具准备1.1DDR变频机制1.2工具链配置二、DDR降频操作步骤2.1找到RK3588DDR默认bin文件2.2修改DDRbin文件频率三、进阶优化与调试3.1温控策略调整3.2电源设计优化四、常见问题与解决方案总结前言

flypig哗啦啦·2025-03-23 19:04

【分治法】最接近点对问题 C++（附代码分析及实例）

问题描述给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中，该点对间的距离最小问题分析先考虑一下一维情况下，取中间某个点m，将所有点划分为两个集合，递归的找出左右集合的最接近点对，最后再和最靠近点

haaaaaaarry·2025-03-23 19:34

[开题报告]Springboot高校图书管理系统设计与实现lq627计算机毕业设计

图书管理系统的设计与实现成为了解决这一问题的关键。通过引入计算机技术和信息管理系统，可以提高图书馆的管理效率和服务质量，为读者提供更便捷、高效的借阅体验。研究意义：图书管理系统

卓越计算机毕设·2025-03-23 19:33

网络不可达

导致此问题原因较多，我只针对一种情况进行讨论，如果和文中症状不同，另寻他处，或者死马当活马医（？）

shenmu84·2025-03-23 19:32

零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类

适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。

藍海琴泉·2025-03-23 19:31

机器学习--DBSCAN聚类算法详解

目录引言1.什么是DBSCAN聚类？2.DBSCAN聚类算法的原理3.DBSCAN算法的核心概念3.1邻域（Neighborhood）3.2核心点（CorePoint）3.3直接密度可达（DirectlyDensity-Reachable）3.4密度可达（Density-Reachable）3.5密度相连（Density-Connected）4.DBSCAN算法的步骤5.DBSCAN算法的优缺点5

2201_75491841·2025-03-23 18:30

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

python processpoolexecutor_Python多进程解决方案multiprocessing ProcessPoolExecutor

作为一门胶水语言，Python毫不意外，也可以利用多线程和多进程处理并发问题，但是多线程由于GIL的存在，起作用范围大打折扣，仅限于在IO等场景可以发挥点作用。

weixin_39599046·2025-03-23 18:58

机器学习实战第一章机器学习基础

第一章机器学习1.1何谓机器学习1.2关键术语1.3机器学习的主要任务1.4如何选择合适的算法1.5开发机器学习应用程序的步骤1.6Python语言的优势1.1何谓机器学习 1、简单地说，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息

LuoY、·2025-03-23 18:27

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

新需求如何实现

我会结合产品管理和项目管理的双重逻辑，采用以下结构化流程，确保需求既能满足用户价值，又能高效落地：一、需求澄清与价值验证（NPDP核心逻辑）需求背景挖掘与需求提出方（用户/业务/领导）深度沟通，明确：痛点场景：需求解决的具体问题

火火PM打怪中·2025-03-23 18:24

echart绘制海南地图时增加南海诸岛显示（现成geojson数据）

使用场景：产品经理要求展示海南地图时，需要显示南海诸岛；问题：南海诸岛在中国地图上的显示，是echart在mapName=‘china’时，默认fix进去。

火火PM打怪中·2025-03-23 18:54

【Linux 下的 bash 无法正常解析, Windows 的 CRLF 换行符问题导致的】

dos2unix`修复方法二：手动转换换行符方法三：VSCode或其他编辑器手动改总结这个错误很常见，原因是你的wait_for_gpu.sh脚本文件格式不对，具体来说是Windows的CRLF换行符问题导致的

待磨的钝刨·2025-03-23 18:53

解决loguru在multiprocessing并发场景下子线程日志无法记录到文件问题

logger对象在创建时必须从父进程传递给子进程才能记录日志，有两种传递方式：第一种：通过类定义一个日志变量，然后外部传入logger对象来记录日志。#workers_a.pyclassWorker:_logger=None@staticmethoddefset_logger(logger_):Worker._logger=logger_defwork(self,x):self._logger.i

dkgee·2025-03-23 18:52

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

解码软件需求的三个维度：从满足基础到创造惊喜

质量功能展开（QFD）提出的常规需求、期望需求、意外需求分类法，为团队提供了一把解开需求迷局的钥匙。1.常规需求：没有它，产品活不下去想象一下，你下载了一款外卖App，却发现无法下单支付；或者

技术管理修行·2025-03-23 18:51

conda将python低版本环境升级到高版本

conda将python低版本环境3.7.16升级到高版本3.81.激活你的Conda环境2.升级Python版本3.验证升级4.处理依赖问题5.测试环境注意事项可以将Conda环境中的Python版本从

dkgee·2025-03-23 18:51

如何解决Windows系统中文件或文件夹被占用无法删除的问题？

前言在使用Windows系统时，我们经常遇到这样的问题：某个文件或文件夹被占用，导致无法删除、重命名或移动。这种情况下，通常是因为该文件被某个正在运行的程序或系统进程占用。

李少兄·2025-03-23 17:20

DeepSeek 如何处理多模态数据（如文本、图像、视频）？

不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富

借雨醉东风·2025-03-23 17:50

Python知识分享第十四天

闵少搞AI·2025-03-23 17:19

pythontype函数使用_Python astype(np.float)函数使用方法解析

那么问题来了，取出的数据代入公式进行计算的时候，就会类型不符，这是就用到astype(np.float)代码如下importpymysqlim

weixin_39870238·2025-03-23 17:49

深入理解 <；和 >；：HTML 实体转义的核心指南！！！

1.符号冲突问题•HTML/XML标签冲突：是标签的起始和结束符（如）。若直接在文本中使用，解

小丁学Java·2025-03-23 17:48

蓝桥杯备赛计划

1-2小时的蓝桥杯PythonB组冲刺日程表（持续1个月，聚焦高频考点）：第一周：核心算法突破Day1（周一）学习重点：动态规划（01背包问题）学习资源：AcWing《蓝桥杯辅导课》第8讲（背包问题模板

laitywgx·2025-03-23 17:47

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

AutoImageProcessor代码分析

以下是对AutoImageProcessor类的整理，按照类属性、类方法、静态方法、实例属性和实例方法分类，并对每个方法的功能进行了描述。类属性无显式定义的类属性。

fydw_715·2025-03-23 17:46

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

集成方法基于文本的集成：通过级联集成、LLM重打分和LLM生成式错误纠正等方式，利用文本作为LLMs的输入和输出，处理语音相关任务，但存在信息损失和准确性与多样性平衡的问题。基于潜在表示的集成：

UnknownBody·2025-03-23 17:46

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

【广度优先搜索】1995: 细胞 cell

题目描述【问题描述】一矩形阵列由数字0到9组成，数字1到9代表细胞，细胞的定义为沿细胞数字上下左右还是细胞数字为同一细胞，求所给矩形阵列的细胞个数。如下阵列有4个细胞。

呱呱呱~·2025-03-23 17:45

蓝桥杯备赛Day12 动态规划1基础

动态规划动态规划基础动态规划将复杂问题分解成很多重叠的子问题，再通过子问题的解得到整个问题的解分析步骤:确定状态:dp[i][j]=val,“到第i个为止，xx为j的方案数/最小代价/最大价值”状态转移方程

爱coding的橙子·2025-03-23 17:45

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