JJ混淆第117页

A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning

Towardsintuitiveunderstandingofconvolutionsthroughvisualizations如果您在深度学习中听说过不同类型的卷积（例如2D/3D/1x1/转置/扩张（Atrous）/空间可分离/可深度分离/平展/分组/混洗分组卷积），并且混淆了它们实际意味着什么

Adam坤·2023-01-06 07:40

因果分析系列6--相关，回归与因果

这三个术语在定义上是完全不同的，但现实中相关和因果经常被混淆使用，回归和相关也常被严重曲解。当这些术语在一个熟悉的相似空间出现时，经常令人产生困惑。前面第一节提到了相关与因果，第五节从偏差角度侧面提

shlay·2023-01-05 23:06

Tensor dot （张量点）

点运算，也称为张量积(不要与元素积混淆)是最常见、最有用的张量运算。与元素操作相反，它组合了输入张量中的项。使用Numpy、Keras、Theano和TensorFlow中的*操作符完成元素的乘积。

计算机女孩绝不认输·2023-01-05 23:02

numpy的切片操作

numpy作为一个强大的科学计算库，在操作矩阵切片时往往混淆切片操作的写法，本博客对numpy中的切片操作进行分析。

是小峰呀·2023-01-05 21:42

机器学习（六）结果分析（过拟合、欠拟合）

模型评估常用方法分类模型常用评估方法：指标描述Accuracy准确率Precision精准度/查准率Recall召回率/查全率P-R曲线查准率为纵轴，查全率为横轴，作图F1F1值ConfusionMatrix混淆矩阵

老衲要学习·2023-01-05 20:58

Top-1 accuracy和Top-5 accuracy的概念及理解

由此可以看出，top5一般比top1大自行理解的解释在混淆矩阵中，可以看到每一个数字代表着每个真实类别被预测成所有类别的概率，那么在这

LIsaWinLee·2023-01-05 19:34

深度学习 | (5) 2分类、多分类问题评价指标以及在sklearn中的使用

目录1.二分类评价指标2.多分类评价指标3.总结1.二分类评价指标常用的二分类评价指标包括准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC、ROC、P-R曲线、MCC等混淆矩阵2分类问题的混淆矩阵是2*

CoreJT·2023-01-05 19:29

分类指标：准确率、精确率、召回率、F1 score以及ROC、AUC、宏平均、加权平均

本文将介绍：混淆矩阵（ConfusionMatrix）准确率（accuracy）召回率（recall）精确率（precision）F1scoreROC和AUC宏平均(macroavg)微平均(microavg

TFATS·2023-01-05 19:26

Android修炼之混淆

自嘲时刻作为Java和Android开发者，大家应该都对混淆很熟悉了。网上也有各路大神提供的混淆模板，基本上直接拿来用就好。

HarkAllen·2023-01-05 18:26

Android开发——如何解决三方库中的类名冲突问题

文章目录背景一、尝试复现二、初步想法三、继续思考3.1源码引入3.2是否可以经过二次混淆改名3.3AndroidTransform3.4直接修改本地aar文件3.4.1找到要修改的本地aar3.4.2下载

SEU_Calvin·2023-01-05 18:06

MobileNeXt：Rethinking Bottleneck Structure for Efficient Mobile Network Design

在本文中，我们重新思考了这种设计变更的必要性，并发现它可能会带来信息丢失和梯度混淆的风险。因此，我们

发光吧·2023-01-05 15:17

YOLO数据训练效果评估

2、confusion_matrix.png混淆矩阵混淆矩阵将数据集中的数据按照真实类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。行坐标轴表示真实类别，列坐标轴代表推理类别以上面混淆矩阵为例：

拔刀为代码·2023-01-05 14:50

图像检测常用评价指标与数据集

2.混淆矩阵(ConfusionMatrix)混淆矩阵是以模型预测的类别数量统计信息为横轴，真实标签的数量统计信息为纵轴画出的矩阵。

AI_Frank·2023-01-05 14:56

分类预测 | MATLAB实现GRU门控循环单元多特征分类预测(含混淆矩阵)

分类预测|MATLAB实现GRU门控循环单元多特征分类预测(含混淆矩阵)目录分类预测|MATLAB实现GRU门控循环单元多特征分类预测(含混淆矩阵)分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍MATLAB

机器学习之心·2023-01-05 13:02

算法——对称加密——AES(Rijndael)

AES-Rijndael简介整体结构算法特点:密钥取值范围整体图例数据处理加密过程SubBytes（字节代换）ShiftRows（行移位）MixColumns(列混淆)AddRoundKey(加轮密钥,

谷禾水·2023-01-05 12:36

分组密码算法与AES算法

分组密码的要求2.3AES分组长度、密钥长度、轮数的关系2.4AES算法加解密框架2.5AES的分组2.6AES的S盒（字节代换ByteSub）2.7行位移2.7.1行位移操作2.7.1行移位评价2.8列混淆

Day-3·2023-01-05 12:36

语音识别入门第一节：语音识别概述

处理声学和（部分）语言上的混淆。解决共性问题：每个人的语音

安静_xju·2023-01-05 11:49

用Amos/Mplus/Lisrel等软件做的就是结构方程模型吗？

在一些论文中看到一些学者称自己做的是结构方程模型，理由是用Amos、Mplus等结构方程模型软件来做的模型，这实际上是混淆了结构方程模型的相关概念。

南心统计建模与数据分析·2023-01-05 10:33

两个例子让你了解什么是中介作用和调节作用

一些初学者在做中介作用或调节作用模型时对中介和调节理解不到位，也容易混淆二者。

南心统计建模与数据分析·2023-01-05 10:32

Python逆向进阶教程笔记（1）

视频地址：Day1初识JS逆向混淆与无混淆数据加密方案解析实战-36Kr数据加密解析(AES数据逆向)_哔哩哔哩_bilibili未完待续一、排错1.1）目的：抓页面借口，简单请求会被拦截1.2）网址：

相国·2023-01-05 10:15

二分类中Scikit-learn的混淆矩阵的默认输出的正确表示

结论：1.当confusion_matrix(y_true,y_pred)时默认输出为：2.当使用labels参数confusion_matrix(y_true,y_pred,labels=[1,0])时：

qq_43361801·2023-01-05 05:00

最全PR曲线、ROC曲线以及AUC计算公式详解

评价指标系列PR曲线查准率和查全率PR曲线绘制ROC曲线TPR和FPRROC曲线绘制AUC的计算python代码实现及注解类别不平衡问题PR曲线混淆矩阵预测\真实PNPTPFPNFNTN查准率和查全率查准率

蓝色仙女·2023-01-05 00:28

AUC详解

而ROC的计算又需要借助混淆矩阵，因此，我们先从混淆矩阵开始谈起。混淆矩阵假设，我们有一个任务：给定一些患者的样本，构建一个模型来预测肿瘤是不是恶性的。

ac7·2023-01-05 00:57

AUC原理详细讲解

一、AUC含义首先，在试图弄懂AUC和ROC曲线之前，首先要彻底理解混淆矩阵的定义！

晚睡的人没对象·2023-01-05 00:26

命名实体识别(NER)-模型评估：词级别评估、实体级别评估【Precision、Recall、F1】

将他们两两组合，就形成了下图所示的混淆矩阵（注意：组合结果都是针对预测结果而言的）。由于1和0是数字，阅读性不好，所以

u013250861·2023-01-04 22:00

深度学习评价指标——AUC

二分类评价指标——混淆矩阵上表为混淆矩阵，行表示预测的label值，列表示真实label值。

weixin_54096215·2023-01-04 13:24

馆主君晓·2023-01-04 13:48

评估深度学习模型的指标：混淆矩阵、准确率、精确率和召回率

这个教程将会讨论如何计算混淆矩阵、准确率、精确率和召回率。具体而言，主要内容如下：（1）二分类的混淆矩阵（2）多分类的混淆矩阵（3）使用Scik

lp_oreo·2023-01-04 13:18

深度学习评价指标总结及代码实现

1.分类任务混淆矩阵混淆矩阵就是统计分类模型的分类结果，即：统计归对类，归错类的样本的个数，然后把结果放在一个表里展示出来，这个表就是混淆矩阵。

五角场研究僧·2023-01-04 13:18

深度学习中的评价指标函数

PRAP混淆矩阵TP:正确分类到正样本的样本个数TruePositiveFP:错误分类分到正样本的个数FalsePositiveTN:正确分类到负样本的样本个数TrueNegativeFN:错误分类分到负样本的样本个数

龙海L·2023-01-04 13:17

深度学习评价指标

深度学习模型评价指标图像分类评价指标准确率Accuracy精确度Precision和召回率RecallF1score混淆矩阵ROC曲线与AUC图像分类评价指标图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务

Make Huang·2023-01-04 13:46

【深度学习中模型好坏的所有评价指标汇总（混淆矩阵、recall、precision、F1、AUC面积、ROC曲线、ErrorRate）】

深度学习中模型好坏的所有评价指标汇总（混淆矩阵、recall、precision、F1、AUC面积、ROC曲线、ErrorRate）0.混淆矩阵truepositives(TP):在这些情况下，我们预测

CL_Meng77·2023-01-04 13:15

深度学习中的混淆矩阵以及各种评价指标

混淆矩阵TP：Truepositive被判定为正样本（Positive）事实上也是正样本(True)。FP：FalsePostivate被判定为正样本（Positive）。

无能者狂怒·2023-01-04 13:12

PyTorch 模型训练实用教程（六）：监控模型——可视化

本章将介绍如何在PyTorch中使用TensorBoardX对神经网络进行统计可视化，如Loss曲线、Accuracy曲线、卷积核可视化、权值直方图及多分位数折线图、特征图可视化、梯度直方图及多分位数折线图及混淆矩阵图等

坚硬果壳_·2023-01-04 10:56

Android - 混淆 java-library 工程

Module使用的是android插件（com.android.application或com.android.library），那么通过在buildTypes中将minifyEnabled设为true即可开启混淆

美团陈伟·2023-01-04 09:35

混淆矩阵计算Accuracy，IoU，dice等评价指标出现nan值

出现nan值时，一定要关注数据、数据、数据！！！（重要的事说三遍！）首先，代码如下：问题如下：提示long_scalars中出现无效值，acc、iou、dice值为nan，原因可能是因为分母出现了0（通过调试确实是因为分母出现了0）调试：首先查看一下img和label的形式：...导入数据集，模型...net=UNet()img,label=next(iter(train_dl))#读取img和l

尘说·2023-01-04 02:42

CTF&爬虫：掌握这些特征，一秒识别密文加密方式

CTF&爬虫：掌握这些特征，一秒识别密文加密方式前言爬虫工程师在做加密参数逆向的时候，经常会遇到各种各样的加密算法、编码、混淆，每个算法都有其对应的特征，对于一些较小的网站，往往直接引用这些官方算法，没有进行魔改等其他操作

码农螺丝钉·2023-01-03 16:22

IDEA代码搜索方式

IDEA代码搜索方式在使用IDEA过程中，许多id名字混淆不容易查找，哪怕开了许多分屏也难以记住（本人写代码习惯也非常不好，以后改正），故从网上找了一些IDEA内部进行查找代码的方式，保存在此。

Sad CorikeB·2023-01-03 16:19

如何理解 CRUD 与 REST

全文2070字阅读时间约6分钟本文首发于码匠技术博客CRUD和REST是应用开发领域中两个比较常见的概念，但由于二者之间概念存在重叠而常常被混淆。

·2023-01-03 15:11

分类（六）—— 模型评估与选择

分类器性能的度量1.混淆矩阵根据实际类别与机器学习预测类别的组合（混淆矩阵，ConfusionMatrix）可分为真正例（TrueP

shi_jiaye·2023-01-03 12:04

守树人·2023-01-03 09:02

分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例

(1):混淆矩阵2008/12/25数据挖掘与机器学习、生物与医学统计、统计软件ConfusionMatrix、Logistic回归、SAS、Sensitiveity、Specificity、分类模型、

伙伴几时见·2023-01-03 09:30

分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例(2): ROC和AUC

上回我们提到，ROC曲线就是不同的阈值下，以下两个变量的组合（如果对Sensitivity和Specificity两个术语没有概念，不妨返回，《分类模型的性能评估——以SASLogistic回归为例(1):混淆矩阵

GarfieldEr007·2023-01-03 09:29

边境的悍匪—机器学习实战：第三章分类

这一章我们将更加深入的了解分类模型，二元分类、多类分类、多标签分类、多输出分类，以及分类模型的性能测量精度/召回率和ROC，最后再对模型使用混淆矩阵进

doubleZ7·2023-01-03 09:43

MIT 18.01 单变量微积分总结

在这个课程中，我遇到一些问题涉及到先前高中学过的知识，同时也有一些比较难理解的或容易混淆的概念，因此我把找到的这些资料链接列在下面（这些资料弥补了我先前忘记的知识，并且加深了对课程内容的理解，非常有帮助

Xurtle·2023-01-02 12:44

逻辑回归模型及应用-sklearn

数据集导入->训练集和测试集的划分->数据标准化->模型导入与训练->测试集结果预测->分类情况可视化->混淆矩阵以及多指标精度评价。

HBenZ·2023-01-02 12:44

机器学习——分类算法之K近邻+朴素贝叶斯，模型选择与调优

优缺点应用场景案例——鸢尾花分类朴素贝叶斯算法概率基础联合概率和条件概率朴素贝叶斯——贝叶斯公式拉普拉斯平滑系数sklearn朴素贝叶斯实现API案例——20类新闻文本分类朴素贝叶斯分类的优缺点分类模型的评估混淆矩阵精确率

非零因子·2023-01-02 08:24

机器学习基础——分类算法之朴素贝叶斯算法（Bayes)、分类模型评估、选择和调优

贝叶斯公式3sklearn包中的API（MultinomialNB)4朴素贝叶斯算法案例——文本分类4.1案例流程4.2代码及结论4.3案例缺点5朴素贝叶斯的优缺点5.1优点5.2缺点6分类模型的评估6.1混淆矩阵

chelsea_tongtong·2023-01-02 08:49

朴素贝叶斯及模型选择、调优

2.联合概率3.条件概率二、朴素贝叶斯1.朴素贝叶斯计算方式2.拉普拉斯平滑3.朴素贝叶斯API三、朴素贝叶斯算法案例1.案例概述2.数据获取3.数据处理4.算法流程5.注意事项四、分类模型的评估1.混淆矩阵

Swayzzu·2023-01-02 08:11

朴素贝叶斯、精确率与召回率、交叉验证

朴素贝叶斯、精确率与召回率、交叉验证一、朴素贝叶斯（1）朴素贝叶斯的原理（2）朴素贝叶斯公式的使用二、朴素贝叶斯API（1）朴素贝叶斯案例（2）朴素贝叶斯总结三、分类模型的评估（1）混淆矩阵（2）精确率

VEkoing·2023-01-02 08:38

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