F1模型评估

损失函数与模型评估指标、目标函数的区别

对于这样的简单的线性回归问题：xy_true1234我们可以假设方程为y=wx+by=wx+by=wx+b当w=1,b=-1时(即y=x-1，称为模型A)xy_truey_pred120342当w=1,b=0时(即y=x，称为模型B)xy_truey_pred121343我们可以用SSE（残差平方和）来评估模型A和B哪个输出结果更好，当然对于回归问题，也可以选取MSE（均方误差）和RMSE（均方根
今天也要加油丫·2024-01-23 09:03

【百面机器学习】读书笔记（一）

本文主要内容为前两章，特征工程和模型评估。
Karen_Yu_·2024-01-23 09:28

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优
AI小白龙*·2024-01-23 04:48

机器学习实验报告- SVM算法

2.3间隔最大化三、算法公式推导3.1关键概念和方法介绍3.2支持向量机公式推导3.3基于核函数的支持向量机公式推导四、算法实现4.1数据集描述4.2代码实现五、实验讨论5.1SVM算法优缺点5.2关于模型评估的讨论
长安er·2024-01-22 20:20

宇宙奥秘——宇宙是坟墓？这表明人类很可能是孤独的！

这里有一个方程式，也是一个相当令人苦恼的方程式：N=R*×fP×ne×f1×fi×fc×L。这是德雷克方程，它描述了我们银河系中可能与之交流的外星文明的数量。
森屿带你看物理·2024-01-22 18:29

NLP NER 任务中的精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1值

在自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）任务中，精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1值是评估模型性能的关键指标。
sagima_sdu·2024-01-22 16:16

shell编程练习5

程序清单：运行结果：ps:cut-d:-f1/etc/passwd:取出第一栏
传说熊猫人·2024-01-22 13:35

机器学习-模型评估优化

过拟合与欠拟合任务：拟合反应速率（rate）与温度（temperature）数据，预测85度时的反应速率欠拟合过拟合例2：欠拟合过拟合欠拟合与过拟合模型不合适，导致其无法对数据实现有效预测模型对数据的预测情况训练数据预测数据欠拟合不准确不准确过拟合准确不准确好模型准确准确欠拟合可以通过观察训练数据及时发现，通过优化模型结果解决如何解决过拟合问题原因：模型结构过于复杂（维度过高）使用了过多属性，模型
小旺不正经·2024-01-22 09:40

基于YOLOv5、v7、v8的竹签计数系统的设计与实现

文章目录前言效果演示一、实现思路①算法原理②程序流程图二、系统设计与实现三、模型评估与优化①Yolov5②Yolov7③Yolov8四、模型对比前言该系统是一个综合型的应用，基于PyTorch框架的YOLOv5
心无旁骛~·2024-01-22 08:07

基于深度学习的细胞感染性识别与判定

基于深度学习的细胞感染性识别与判定基于深度学习的细胞感染性识别与判定引言项目背景项目意义项目实施数据采集与预处理模型选择与训练模型评估与优化结果与展望结论基于深度学习的细胞感染性识别与判定引言随着深度学习技术的不断发展
OverlordDuke·2024-01-22 06:08

0004.电脑开机提示按F1

但是开机以后却提示F1，如下图：根据上面的提示，应该是驱动有问题。我就安装了360硬件大师，的确存在驱动的问题。更新了驱动以后，还是提示F1.我查了一些资料。有的资料说是电池没电了，需要更换电池才行。
大叔学Linux·2024-01-22 06:11

HNU-数据挖掘-实验4-链接预测

void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验4链接预测实验背景实验要求数据集解析实验建模实验探索过程失败的探索——DGL库DGL库简介读取基因并构建图构建GNN模型训练模型输出结果与可视化模型评估
甘晴void·2024-01-22 06:32

如何一次性给合并单元格添加序号？如何让你选择的内容在原表中有高亮的跟随效果？

若是序号不多，可以手动去填，但最好用相关函数更好：（如图）1、如图所示，先选中F2：F12的合并单元格区域；2、直接输入=MAX($F$1:F1)+1后，同时按下CtrL+Enter键，合并单元格序号就设置好了
青豆qingdou·2024-01-22 01:17

Qt 5 帮助文档的使用

1）类使用的相关介绍2）查看所用部件（类）的相应成员函数（功能，参数，返回值）3）查看部件的信号4）查看部件的事件（所对应的虚函数如何编写）（1）类使用的相关介绍光标移动到类名字的地方，接着按“F1”即可跳转到所对应的帮助文件
zhaojian99·2024-01-22 00:21

学习python仅收藏此一篇就够了（闭包，装饰器）

简单闭包内部函数使用外部变量defouter(name):definner(name1):print(f"")returninnerf1=outer("wyx")f1("sxx")f2=outer("sx
元气满满的热码式·2024-01-21 15:55

LLM评估（一）| 大模型评估的四种方法

一年多前，随着StableDiffusion和ChatGPT的发布，生成式人工智能成为主流，发展速度快得令人难以置信。几乎每周都会有新的模型发布，并声称可以超越目前SOTA模型。但我们怎么知道它们是否真的好呢？在缺乏基本事实的情况下，我们如何比较和排序生成模型，即“正确”的解决方案？最后，如果LLM通过检索增强生成或RAG系统使用外部数据，我们如何判断它是否正确使用了这些数据？在本文中，我们将探讨
wshzd·2024-01-21 13:02

汇总阿里云ECS云服务器实例升降配不支持变配的规格列表

InstanceTypes分享：阿里云ECS实例不支持变配的规格族列表ECS实例规格族实例规格大数据型d1、d1ne本地SSD型i1、i2、i2gGPU计算型vgn5i、gn5、gn6iGPU图形加速ga1FPGA计算型f1
m0_60783610·2024-01-21 06:41

STM32的面试题

一、STM32F1和F4的区别1、内核不同：F1内核为cortex-m3，F4为cortex-m42、主频不同：F1主频72MHz，F4168MHz（主频就是CPU内核时钟频率）3、浮点运算：F1没有，
在邯郸睡大觉·2024-01-21 01:34

mysql 字段长度排序_mysql 按指定字段长度排序的示例代码

mysql按指定字段长度排序例子：复制代码代码示例:select*fromhotpersonorderbyLENGTH(content)或select*fromttorderbychar_length(f1
weixin_39907713·2024-01-21 00:10

网络安全B模块（笔记详解）- 远程代码执行渗透测试

1.从靶机服务器场景FTP服务器中下载文件RCE.py，编辑该Python程序文件，使该程序实现对Server7进行远程代码执行渗透测试的功能，填写该文件当中空缺的F1字符串，将该字符串作为flag值提交
何辰风·2024-01-20 17:37

网络安全B模块（笔记详解）- 缓冲区溢出渗透测试

1.从靶机服务器场景FTP服务器中下载文件BO.py，编辑该Python程序文件，使该程序实现对Server6进行缓冲区溢出渗透测试的功能，填写该文件当中空缺的F1字符串，将该字符串作为flag值提交；
何辰风·2024-01-20 17:04

Redis Jedis

newJedis("192.168.1.109",6379);System.out.println(jedis.incr("counter"));//hashjedis.hset("myhash","f1
歌哥居士·2024-01-20 13:49

9大PyTorch最重要的操作 ！！

张量创建和基本操作2.自动求导（Autograd）3.神经网络层（nn.Module）4.优化器（Optimizer）5.损失函数（LossFunction）6.数据加载与预处理7.模型保存与加载8.学习率调整9.模型评估前言总结
JOYCE_Leo16·2024-01-20 12:59

聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例

一、概述将相似的样本自动归到一个类别中，不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用欧式距离法；聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式。是无监督学习算法二、分类根据聚类颗粒度：细聚类、粗聚类根据实现方法K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍；层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚类的类别个数；DBSCAN聚类：一种基于密度的聚类算法
小林打怪中·2024-01-20 02:21

上卷笔记三 （constructor）

构造函数Foo生成实例对象f1，实例对象f1经过_proto_继承原型对象Foo.prototype的属性和方法。
CJ_景元·2024-01-20 01:57

彻底搞懂JS闭包各种坑

闭包就是能够访问另一个函数作用域的变量的函数functionf1(){leta=2;functionf2(){console.log(a)}returnf2;}f1();由此可以看出函数f2可以访问到f1
Nicholas_liang·2024-01-20 01:18

多特征变量序列预测(四)Transformer-BiLSTM风速预测模型

多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2数据集制作与预处理2基于Pytorch的Transformer+BiLSTM预测模型2.1定义Transformer+BiLSTM预测模型2.2设置参数，训练模型3模型评估与可视化
建模先锋·2024-01-19 16:07

评价指标-AUC

评价指标-AUCTPTNFPFN精确率（Precision）召回率（Recall）AUCTPTNFPFN精确率（Precision）召回率（Recall）链接:准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AUC
大数据驱动·2024-01-19 14:42

c++汉诺塔问题--递归思想

递归：函数直接或者间接调用自身；直接调用voidfun1(){……fun1();……}间接调用voidf1(){……f2();……}voidf2(){……f1();……}汉诺塔问题汉诺塔问题是一个经典的问题
marsxu626·2024-01-19 09:23

在分类任务中准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 分数是常用的性能指标，如何在python中使用呢？

在机器学习和数据科学中，准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和F1分数是常用的性能指标，用于评估分类模型的性能。
小桥流水---人工智能·2024-01-19 08:49

多特征变量序列预测-模型代码全家桶

性能优越包括完整的风速数据集，以及已经生成制作好的数据集、标签，对应代码均可以运行包括数据CEEMDAN预处理的代码，和完整预测模型代码、可视化代码、模型评估代码下载：数据集和代码全家桶环境：python3.9
建模先锋·2024-01-19 08:03

多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型

1.2CEEMDAN分解1.3数据集制作与预处理2基于Pytorch的CEEMDAN+CNN-Transformer预测模型2.1定义CEEMDAN+CNN-Transformer预测模型2.2设置参数，训练模型3模型评估与可视化
建模先锋·2024-01-19 08:33

关于GitLens Pro试用版已结束，请升级到GitLens Pro问题

记得把原本的gitLens给禁用掉，然后F1输入load重新加载窗口就可以了。过了一天又不行了直接换插件，四百rmb用不起
竹林海中敲代码·2024-01-19 08:30

python系列6：python中的装饰器和回调函数

简单来说在f2上@f1等价于执行f2=f1(f2)。注意这里是f2而不是f2()，也就是说是函数名作为参数传递，不需要执行f2()；而f1是f1()，所以f1在使用装饰器的地方相当于调用过一次。
IE06·2024-01-19 02:36

【机器学习】西瓜书要点个人整理

目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归（逻辑回归）第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章神经网络前情提要：本文适合在学习机器学习课程前
_hermit:·2024-01-19 02:45

【哲哥读唐诗】朱庆馀《近试上张籍水部》

90后语文老师，文字创作爱好者爱诗词，爱红楼，爱中国文化文学理论的爱好者，中国美学的追随者F1骨灰级车迷，莱科宁铁杆粉丝微信公众号：听优秀学长讲文史哲头条号：听优秀学长讲文史哲知乎：吴圣哲洞房昨夜停红烛
吴圣哲·2024-01-19 01:43

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-C++和QT编程第五天-Qt基础（物联技术666）

pwd=1688提取码：1688QT常用快捷键ctrl+f高亮查找；ctrl+s保存ctrl+/注销F1对指定的文件帮助显示，连续2下，全屏显示ctrl+鼠标左键跳转到目标内容label:改变前景和背景是
vx349014857·2024-01-18 19:55

嵌入式培训机构四个月实训课程笔记（完整版）-C++和QT编程第五天-Qt基础（物联技术666）

pwd=1688提取码：1688QT常用快捷键ctrl+f高亮查找；ctrl+s保存ctrl+/注销F1对指定的文件帮助显示，连续2下，全屏显示ctrl+鼠标左键跳转到目标内容label:改变前景和背景是
vx349014857·2024-01-18 19:53

聚类模型评估指标之内部方法

欢迎关注”生信修炼手册”!聚类算法的理想结果是同一类别内的点相似度高，而不同类别之间的点相似度低。聚类属于无监督学习，数据没有标签，为了比较不同聚类模型的好坏，我们也需要一些定量的指标来进行评估。根式是否提供样本的标签信息，相关的指标可以分为以下两大类1.外部方法，外部方法指的是从外部提供数据的标签，比如通过专家认为定义类别，或者是本身就是有标签的数据，将标签拿掉之后做聚类2.内部方法，内部方法指
生信修炼手册·2024-01-18 18:34

聚类模型评估指标之外部方法

欢迎关注”生信修炼手册”!聚类算法的理想结果是同一类别内的点相似度高，而不同类别之间的点相似度低。聚类属于无监督学习，数据没有标签，为了比较不同聚类模型的好坏，我们也需要一些定量的指标来进行评估。根式是否提供样本的标签信息，相关的指标可以分为以下两大类1.外部方法，外部方法指的是从外部提供数据的标签，比如通过专家认为定义类别，或者是本身就是有标签的数据，将标签拿掉之后做聚类2.内部方法，内部方法指
生信修炼手册·2024-01-18 18:34

聚类模型评估指标

聚类模型评估指标-轮廓系数计算样本i到同簇其它样本到平均距离ai，ai越小，说明样本i越应该被聚类到该簇（将ai称为样本i到簇内不相似度）；计算样本i到其它某簇Cj的所有样本的平均距离bij，称为样本i
hema12138·2024-01-18 18:32

pip3.6 install mysqlclient

#pip3.6installmysqlclientCollectingmysqlclientUsingcachedhttps://files.pythonhosted.org/packages/f4/f1
无处安放的躁动·2024-01-18 16:53

【NewSQL】-- 分布式数据库 TiDB 和 CockroachDB

TiDB开源分布式NewSQL关系型数据库是新一代开源分布式NewSQL数据库，模型受GoogleSpanner/F1论文的启发，实现了自动的水平伸缩，强一致性的分布式事务，基于Raft算法的多副本复制等重要
往事随风ing·2024-01-18 12:34

VSCode快捷键

转载：vscode快捷键汇总_vscode复制上一行快捷键ctrl加什么-CSDN博客Ctrl+Shift+P，F1：显示命令面板Ctrl+P：快速打开Ctrl+Shift+N：新窗口/实例Ctrl+Shift
Oneforlove_twoforjob·2024-01-18 07:56

STM32系统架构

MCU厂商，经ARM公司授权，添加不同的外设=各种xx32芯片F1系统架构4个主动单元+4个被动单元Cortex-M3内核DCode总线（D-Bus）Cortex-M3内核系统总线（S-Bus）通用DMA1
饼干饼干圆又圆·2024-01-18 06:52

在文心一言超越ChatGPT3.5后，我们做了大模型对比测试。

IDC发布的AI大模型评估报告中，文心一言拿下12个指标中的7个满分，综合评分第一。百度副总裁吴甜表示，新版文心一言已超越ChatGPT3.5。这是令人振奋的新闻。不过，我们还没能体验到文心一言。
ooope·2024-01-18 06:14

STM32HAL库1:认识时钟树（STM32F407）

1.2认识时钟树2.配置系统时钟2.1系统适中的配置过程2.2外设时钟使能和失能2.3sys_stm32_clock_init函数（F407）2.4SystemClock_Config函数（F407）[F1
weixin_52872520·2024-01-18 05:21

第三十九周：文献阅读+Transformer

目录摘要Abstract文献阅读：CNN与LSTM在水质预测中的应用现有问题提出方法相关模型CNNLSTMCNN-LSTM神经网络模型模型框架CNN-LSTM神经网络研究实验数据集模型评估指标数据预处理实验设计与结果研究贡献
m0_66015895·2024-01-18 04:00

Shell 读取文件 截取字符串

创建test.sh内容如下：forlinein`cat$1`doecho"===sourcestr==="echo$linefirstStr=`echo$line|cut-d\:-f1`length=$
菜是一种态度·2024-01-17 18:50

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

2．模型评估与选择经验误差与过拟合、评估方法、性能度量、比较检验、偏差与方差等。3．线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4．决策树决
sdu_study·2024-01-17 14:17
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