JJ混淆

【数据结构】唯一确定一个二叉树的方法

这就需要结合二叉树的遍历方式来进行，主要有以下两种方式：二叉树的先序遍历+中序遍历二叉树的后序遍历+中序遍历在记忆这两种方式时，为了避免混淆，可以这样记忆：由于中序遍历是二叉树特
zz.YE·2022-11-24 17:13

dice loss

Dice系数Dice系数作为损失函数的原因和混淆矩阵有着很大的关系，下图给出的是一个混淆矩阵：其中的一些关键指标如下：精确率(precision)表示的是预测为正且真实为正的占预测为正的比例召回率(recall
失之毫厘，差之千里·2022-11-24 15:50

从零构建一个图像分类项目 -- 代码

imports、创建日志、创建全局参数读取数据、构建Dataset、Dataloader创建网络模型结构设置优化器、loss函数、LR及下降变化方式mixup、训练、打印日志记录训练信息、保存模型权重验证、统计混淆矩阵
红颜如霜·2022-11-24 10:34

keras lstm参数 中_Keras之stateful LSTM全面解析+实例测试

Keras中的statefulLSTM可以说是所有学习者的梦魇，令人混淆的机制，说明不到位的文档，中文资料的匮乏。通过此文，旨在帮助有困惑的人理解statefulness这一状态。
weixin_39517400·2022-11-24 07:47

独家 | 指南：不平衡分类的成本敏感决策树（附代码&链接）

决策树分裂点是为了能够在最小混淆的情况下将所有实例分成两组。当两个组别分别都由其中一个类别的实例占主导，那么用于选择分裂点设置的标准即为合理，而事实上，少数类中的实例将会被忽略。
数据派THU·2022-11-24 01:30

指南：不平衡分类的成本敏感决策树（附代码&链接）

决策树分裂点是为了能够在最小混淆的情况下将所有实例分成两组。当两个组别分别都由其中一个类别的实例占主导，那么用于选择分裂点设置的标准即为合理，而事实上，少数类中的实例将会被忽略。
数据分析v·2022-11-24 01:28

机器学习笔记（3.1）

机器学习笔记系列文章目录文章目录机器学习笔记系列文章目录第六节分类问题聚类问题回归问题关联问题模型集成总结第七节评估指标混淆矩阵与准确率指标十分重要的业务抽样评估泛化能力评估其他评估指标评估数据的处理总结第八节模型部署模型的保存模型的优化离线应用还是在线应用
临渊——摸鱼·2022-11-24 00:08

c++随机打乱数组_Python 创建随机数组及正态分布数

主要涉及python的random()内置模块和numpy的np.random()函数，在平时学习过程中很容易弄混淆，为了便于记忆，我便将常用创建随机数组的方法进行归纳，分享的内容主要是我自己在学习python
weixin_39611008·2022-11-23 23:16

python随机生成一组数_Python 创建随机数组及正态分布数

主要涉及python的random()内置模块和numpy的np.random()函数，在平时学习过程中很容易弄混淆，为了便于记忆，我便将常用创建随机数组的方法进行归纳，分享的内容主要是我自己在学习python
weixin_39786534·2022-11-23 23:41

一种无人机配合卡车配送的车辆路径规划模型

可以使用无人机配送的点的集合OOO起止点di,jd_{i,j}di,j点iii到点jjj的距离ccc无人机配送的距离成本系数决策变量变量类型含义xi,jx_{i,j}xi,j0-1卡车是否经过从点iii到点jj
星海浮生·2022-11-23 22:33

Java并发知识梳理（上）：并发优缺点，线程状态转换，Java内存模型，Synchronized，Volatile，final，并发三特性，Lock与AQS，ReetrandLock

（优点）；（2）并发编程的缺点；（3）易混淆的概
DougLeaMrConcurrency·2022-11-23 22:56

一些容易混淆的概念

目录1.delete和delete[]2.常量指针和指针常量3.数组指针和指针数组4.初始化和赋值1.delete和delete[]前提了解系统默认实现了new/delete、new[]/delete[]、placementnew/delete(借助已经存在的内存来构建对象)6个运算符函数new完成两个工作：1.分配一块动态内存空间；2.调用构造函数初始化对象delete完成两个工作：1.调用对象
明前大奏·2022-11-23 14:28

C++运算符“=”重载引用的使用详解

在讲解这个概念之前我先明确一下这边文章中的几个基本概念；当时写文章时因为这几个概念混淆了，导致大部分内容重写。
~点滴~·2022-11-23 13:13

sklearn_SVM：处理样本不平衡问题__菜菜视频学习笔记

SVM：处理样本不平衡问题1.通过参数class_weight来处理样本不均衡问题2.混淆矩阵（ConfusionMatrix）2.1精确度2.2召回率3.3特异度3.4假正率3.ROC曲线及其相关问题
chenburong2021·2022-11-23 11:30

ROC曲线和PR曲线

在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵（confusionmatrix）的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。预测结果+1-1真实结果+1真
兰花草999·2022-11-23 11:06

CNN中的混淆矩阵 | PyTorch系列

跟着学的pytorch神经网络教学https://deeplizard.com/resourceshttps://deeplizard.com/learn/video/gZmobeGL0Yg涉及混淆矩阵
是人间一只财·2022-11-23 11:05

利用python绘制混淆矩阵

利用python绘制混淆矩阵，直接附代码。
诸神黄昏的幸存者·2022-11-23 10:58

python 绘制混淆矩阵

首先看一下文件夹下包含的文件其中csv文件是训练NN时，eval某个结果保留下来的混淆矩阵代码如下importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsnp.random.seed
小兔乖乖❀·2022-11-23 10:58

python绘制混淆矩阵，灰白版

论文里的都是灰白的混淆矩阵，一共十个类。图的边框太粗了，有点丑，但不知道怎么改。
weixin_43468239·2022-11-23 10:28

python绘制二分类混淆矩阵_详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）

Summary涉及到分类问题，我们经常需要通过可视化混淆矩阵来分析实验结果进而得出调参思路，本文介绍如何利用python绘制混淆矩阵(confusion_matrix)，本文只提供代码，给出必要注释。
weixin_39959298·2022-11-23 10:58

python绘制二分类混淆矩阵_如何实现python绘制混淆矩阵？

大家从python基础到如今的入门，想必都对python有一定基础，今天小编给大家带来一个关于python的高阶内容——绘制混淆矩阵，一起来看下吧~介绍：混淆矩阵通过表示正确/不正确标签的计数来表示模型在表格格式中的准确性
炎火鱼·2022-11-23 10:27

Python绘制混淆矩阵

#------------------------------------绘制混淆矩阵--------------------------------------importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassn
福尔摩斯帅双·2022-11-23 10:24

ML---Python绘制混淆矩阵、P-R曲线、ROC曲线

Python绘制混淆矩阵、P-R曲线、ROC曲线根据二分类问题的预测结果，使用Python绘制混淆矩阵、P-R曲线和ROC曲线Baseimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromskle
Dusk2090·2022-11-23 10:53

python matplotlib绘制混淆矩阵并配色

文章目录步骤1：网络测试结果保存步骤2：矩阵绘制混淆矩阵绘制结果步骤1：网络测试结果保存以pytorch为例，在测试阶段保存结果的参考代码为：resultTxtName="result.txt"resultfiledir
R.X. NLOS·2022-11-23 10:50

使用Python绘制混淆矩阵Confusion Matrix、自定义样式

使用Python绘制混淆矩阵，原创，直接使用即可，样式可以自由变换。混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。
onerrrr·2022-11-23 10:49

python画混淆矩阵

#coding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportconfusion_matrixsave_flg=True#confusion=confusion_matrix(y_test,y_pred)confusion=np.array([[97,2,0,0,1,0],[4,94,1,21,0,
芝士不知世·2022-11-23 10:19

python绘制混淆矩阵(2s-AGCN结果分析)

2022.4.19结果更正，原函数得到的混淆函数存在问题，用自己写的函数绘制结果并不是A3和A4，而是A30和A12,以及A11和A121.运行2s-AGCN双流自适应图卷积网络有现成的开源代码，使用NTU-RGBD
Ark.C·2022-11-23 10:16

python绘制混淆矩阵

之前就了解过混淆矩阵，但是一直没有实践，今天刚好有数据实践一下，这里记录一下代码实现过程，方便以后查阅。
梁小憨憨·2022-11-23 10:15

python与C语言之间差异与区别

最近在进行python的比赛，但又在学C版的数据结构的内容，为防止两方面内容的混淆，在这里将Python与C之间的差别进行标注，便于学习理解。此文仍在整理，后续还会修改。
Z-Chelsea·2022-11-23 10:23

图解常用的几种深度学习评价指标

深度学习常用的评价指标常用的评价指标包括：准确率（Accuracy）混淆矩阵（ConfusionMatrix）精确率（Precision）召回率（Recall）平均正确率（AP）meanAveragePrecision
朋爷名叫小朋·2022-11-23 10:50

深度学习常用评价指标（Accuracy、Recall、Precision、HR、F1 score、MAP、MRR、NDCG）——推荐系统

混淆矩阵混淆矩阵P(Positives)N(Negatives)T(Ture)TP：正样本，预测结果为正TN：负样本，预测结果为正F(False)FP：正样本，预测结果为负FN：负样本，预测结果为负总结
卷不动的程序猿·2022-11-23 10:09

sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix

sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix(y_true,y_pred,*,sample_weight=None,labels=None,samplewise=False)计算class-wise（默认）或sample-wise多标签混淆矩阵计算
lizi0403·2022-11-23 09:08

深度学习原理3——深度学习评价指标

记住提到准确率是accuracy提到精确率或者精度是Precision机器学习评价指标1指标释义1.1混淆矩阵（ConfusionMatrix）1.2准确率(accuracy)1.3精确率=查准率（Precision
晓码bigdata·2022-11-23 07:52

分类问题的评价指标：二分类【准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1】

一、混淆矩阵对于二分类的模型，预测结果与实际结果分别可以取0和1。我们用N和P代替0和1，T和F表示预测正确和错误。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）。
u013250861·2022-11-23 06:53

手推多分类precision(精确率)、recall(召回率)、F1分数

文章目录样例混淆矩阵precision、recall、F1分数介绍多分类macro、micro、weighted样例本文使用以下样例来计算混淆矩阵、precision、recall和F1分数真实值：[0,1,0,0,1,2
芒果不茫QAQ·2022-11-23 06:50

机器学习——二分类、多分类的精确率和召回率

精确率(差准率)-Precision召回率(查全率)-RecallF1分数ROC曲线AUC曲线回归问题评估指标：MAEMSE接下来我们看看分类模型的评估指标：本文我们就来聊一聊准确率、召回率、精确率1、混淆矩阵了解上述概念前
Alex_81D·2022-11-23 06:40

一个小问题：深度学习模型如何处理大小可变的输入

因为这里面涉及到一些概念，我们经常搞混淆，比如RNN单元明明可以接受不同长度的输入，但我们却在实际训练时习惯于使用padding来
zenRRan·2022-11-23 06:17

梯度剪裁: torch.nn.utils.clip_grad_norm_()

一、原理注：为了防止混淆，本文对神经网络中的参数称为“网络参数”，其他程序相关参数成为“参数”。pytorch中
Mikeyboi·2022-11-23 06:43

机器学习知识总结——模型评估标准之混淆矩阵

模型评估标准混淆矩阵预测值=1预测值=0真实值=1TPFN真实值=0FPTNTP=TruePostive=真阳性;FP=FalsePositive=假阳性TN=TrueNegative=假阴性;FN=FalseNegative
小夏refresh·2022-11-23 01:53

关于分类模型评估指标的理解

精确率评估预测正例的查准率，召回率评估真实正例的查全率，二分类问题比较好理解，面对多分类问题拆分成多个二分类问题，分别计算各个类别的每个类别的精确率和召回率，最终求均值既能作为所有样本的评估指标一、基本概念这里引入混淆矩阵并介绍
fate252·2022-11-23 01:21

分类问题的评价指标（Precision、Recall、Accuracy、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1）以及混淆矩阵、ROC曲线

、精确率（precision）、召回率（recall）、准确率（accuracy）三、F1-Score（F1分数）四、宏平均Macro-F1、微平均Micro-F1、加权平均Weightedavg五、混淆矩阵
少年龙龙·2022-11-23 00:59

机器学习分类模型评价指标之ROC 曲线、 ROC 的 AUC 、 ROI 和 KS

前文回顾：机器学习模型评价指标之混淆矩阵机器学习模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-RCurve、AUC、AP和mAP1.基本指标1.1TruePositiveRate
理心炼丹·2022-11-23 00:54

ubuntu14.04安装opencv3.4.5+opencv_contrib3.4.5详细教程

还容易混淆版本，主要容易出错open
Bubble_water·2022-11-23 00:23

机器学习分类模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-R Curve、AUC、AP 和 mAP

前文：https://www.cnblogs.com/odesey/p/16902836.html介绍了混淆矩阵。本文旨在说明其他机器学习模型的评价指标。
理心炼丹·2022-11-23 00:19

关于sklearn.metrics.roc_curve的踩坑指南(代码+详细分析)

问题描述在使用sklearn.metrics.roc_curve过程中可能会遇见以下两种问题：1.混淆矩阵与ROC曲线严重不符如你的混淆矩阵长这样（图左），而你的ROC曲线长这样（图右）2.报错Nopositivesamplesiny_trueUndefinedMetricWarning
星空三千丈·2022-11-23 00:59

因pytorch版本不同导致训练模型加载失败的解决办法

问题描述：本人由于自己的电脑性能较差，所以将训练的过程交给实验室的电脑，不料在测试和生成混淆矩阵图时出现如下错误：训练时环境：torch1.8部署时环境：torch1.4RuntimeError:version
六子666·2022-11-22 22:28

k-means与k-NN的区别对比

k-means和k-NN是经常容易被混淆的两个算法，即使是做了多年机器学习的老江湖，也可能嘴瓢或者忘记两个算法的区分。
笑傲算法江湖·2022-11-22 20:44

分类模型的决策边界、评价指标

DecisionBoundary）二、程序绘制决策边界（逻辑回归）1、定义决策边界绘制函数2、数据准备3、参数定义4、模型训练及结果5、绘制决策边界三、特征的可解释性1、数据准备2、参数设定3、结果显示四、分类模型的评价指标1、混淆矩阵
Wing以一·2022-11-22 20:13

SemanticStyleGAN: Learning Compositional Generative Priorsfor Controllable Image Synthesis and Edit

请注意，我们的模型也会混淆形状和纹理，但我们同时在这里改变两者。4.摘要;最近的研究表明，Styl
海柱12·2022-11-22 20:54

从电子组态到原子态,从挂科到挂人到寡王

满绩要紧原子物理中的组合常量、量纲的应用原子物理中的重要概念原子物理中的重要实验磁场中的原子原子的磁矩单电子原子中电子（原子核）的运动----载流圆环单电子原子轨道磁矩自旋磁矩总磁矩多电子原子多电子原子LS耦合JJ
River Chandler·2022-11-22 19:44
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