JJ混淆第128页

深度学习基础知识点【更新中】

深度学习基础知识点文章目录深度学习基础知识点1.数据归一化2.数据集划分3.混淆矩阵4.模型文件5.权重矩阵初始化6.激活函数7.模型拟合8.卷积操作9.池化操作10.深度可分离卷积11.转置卷积1.数据归一化过大的输入数据未归一化会导致损失过大

暄踽·2022-11-22 17:17

Task05:数据建模及模型评估

文章目录前言第三章模型搭建和评估特征工程任务一：缺失值填充任务二：编码分类变量模型搭建任务一：切割训练集和测试集任务二：模型创建任务三：输出模型预测结果模型评估任务一：交叉验证任务二：混淆矩阵任务三：ROC

Never give up·2022-11-22 15:57

西瓜书学习笔记整理——第1章绪论

QwQQQ_·2022-11-22 15:55

实时计算 Flink 版应用场景与产品介绍

内容分为以下四部分：技术原理技术应用应用场景行业案例1、技术原理关于技术原理这部分的介绍，下文主要从通晓原理、容易混淆的四大概念、批处理和流处理的对比、事件触发的流处理四个方面展开介绍。

阿里云技术·2022-11-22 15:22

C#程序发布时，一定要好好地保护，不然你会后悔的

上次分享一个C#混淆开源项目《一个对C#程序混淆加密，小巧但够用的小工具》，发现大家都非常感兴趣，但也发现很多人，不了解为什么没有混淆，就会很容易被破解。

编程乐趣·2022-11-22 14:09

PR曲线的概念和应用

二.精准率和召回率首先，我们了解一下混淆矩阵，如下表。其中，把正例正确地分类为正例，表示为TP（truepos

长得不丑的小林·2022-11-22 14:09

机器学习笔记（一）P-R曲线与ROC曲线

而要计算准确率和召回率，我们要先了解一下混淆矩阵。↓↓↓实际\预测负正负TNFP正FNTPTP（truep

Shonllow·2022-11-22 09:34

目标检测入门——01目标检测概念及数据集

目标检测入门——01目标检测概念及数据集1.目标检测1.1目标检测是什么在入门阶段，大家经常会混淆分类任务和检测任务。

微萧默·2022-11-22 08:16

预训练模型 PLOME

为此，模型根据混淆集而不

Necther·2022-11-22 08:18

scikit-learn机器学习笔记——朴素贝叶斯算法

scikit-learn机器学习笔记——朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法贝叶斯公式拉普拉斯平滑朴素贝叶斯分类优缺点sklearn朴素贝叶斯实现APIMultinomialNB分类模型评估混淆矩阵精确率(Precision

学习爱好者fz·2022-11-22 07:57

pr曲线绘制

pr曲线Precision预测出来的正例中正确的比例，准确率Recall衡量正例被预测出来的比例，回召率要绘制pr曲线，不得不了解混淆矩阵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

wlfdontwantwork·2022-11-22 07:07

使用MindSpore实现一个简单的深度学习模型

学习建议：先整理代码思路，再攻克代码细节我在官方代码的基础上略作修改，防止有的同学混淆一些概念，这里暂时先不引入过多概念，后面会慢慢深入。

彩虹编程·2022-11-22 06:23

一文看懂任务挖掘和流程挖掘的区别

而在与合作伙伴交流的过程中，我们发现了大量对任务挖掘和流程挖掘进行混淆的见解，国内市场上也出现了大量宣

RPA中国·2022-11-22 06:53

基于AI的恶意软件分类技术（4）

LimitsofMachineLearningClassifiersBasedonStaticAnalysisFeatures论文理解&笔记原文链接摘要为了挫败对反恶意软件系统的分析和逃避检测，恶意软件使用了包装和其他形式的混淆

猫疼玩AI·2022-11-22 05:46

SaaS模式、技术与案例详解——第16章 SaaS模式可行性分析

【本章导读语】模型可以澄清相互间的关系，识别出关键元素，有意识地减少可能引起的混淆。

北京天宇联科技·2022-11-22 02:19

P-R曲线的绘制

首先，我们了解一下混淆矩阵

Garlic frog·2022-11-22 02:35

机器学习：学习绘制PR曲线

正例反例正例TP（真正例）FN（假反例）反例FP（假正例）TN（真反例）上图为测试的混淆矩阵，表示一个数据集上的所有预测结果，其中查准率P=TP/（TP+FP）；查全率R=TP/（TP+FN）代码实现：

zyf2589237189·2022-11-22 00:54

联邦学习应用思考：需求还是方法？

来源：AI数据派前言：目前，“联邦学习”这个术语在市场上存在很多认识上的误解和混淆，主要原因是其既在广义上表达了保护数据前提下联合多方数据训练模型的需求，又在狭义上表示了一类通过暴露部分数据信息来提升训练性能的方法

人工智能学家·2022-11-22 00:45

python数据挖掘学习笔记——logistic逻辑回归实现

Logistic逻辑回归分析logistic模型的基本介绍python中实现logistic回归模型的评价混淆矩阵ROC曲线，AUC值Logistic模型是经典的用于分类问题的模型，通常用于判断一件事物的好坏或将其分类

仇邇·2022-11-22 00:58

分类模型常用的评价指标

以下所有内容，如有侵权，请联系删除~混淆矩阵对于二分类问题，有FP,TP,FN,TN四个参数来表示模型的预测情况。

快乐的拉格朗日·2022-11-21 23:22

浅析即时通讯开发实时通信技术中的视频编解码

但是，很多开发者对一些概念还是有混淆的，比如RTC与WebRTC，RTC与直播，RTC与IM。实时通信（RTC）最容易和WebRTC混淆，实际上，二者不能划等号。

weikeyuncn·2022-11-21 23:46

C语言中的\0

二、混淆点三、sizeof和strlen的区别前言在c语言的学习中，我也遇到了一些混淆的东西，现在就是写一下自己对于\0的理解吧，如果有错的地方，希望友友们能给我一个提醒。一、\0是什么？

爱塔居·2022-11-21 20:51

【English】十大词性之介词

介词文章目录介词前言一、方位介词1.1某地1.2里里外外1.3上上下下1.4前前后后1.5....中间1.6...穿越1.7...树上1.8在...墙上1.9旁边(距离远近区分)二、时间介词三、方式介词四、易混淆介词

worker618·2022-11-21 20:30

机器学习——模型评估、选择与验证

选择评估验证训练集与测试集过（欠）拟合偏差与方差验证集与交叉验证衡量回归的性能指标准确度的陷阱与混淆矩阵精准率和召回率F1ScoreROCAUCsklearn中的分类性能指标（接口）accu\fracy_scoreprecision_scorerecall_scoref1

熊️兔·2022-11-21 18:11

【06】机器学习算法——评估方法总结

分类的评估方法1.精确率与召回率（1）混淆矩阵在分类任务下，预测结果(PredictedCondition)与正确标记(TrueCondition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)（

weixin_47082769·2022-11-21 18:54

【实战 01】心脏病二分类数据集

目录1.获取数据集2.数据集介绍3.数据预处理4.构建随机森林分类模型5.预测测试集数据6.构建混淆矩阵7.计算查全率、召回率、调和平均值8.ROC曲线、AUC曲线（注：每一章节可以为一个py文件，4、

大厂ballballyou·2022-11-21 17:59

目标检测中的评价指标: Precision、Recall、F-measure、mAP、ROC、AUC、BPR等

参考博文：【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC_Python数据科学-CSDN博客一、混淆矩阵混淆矩阵(Confusionmatrix)：ActualclassPositiveNegativePredictedclassPositiveTruePositive

NotRaining·2022-11-21 17:39

Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch-master指标学习(自用待补充)

Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch-master指标学习指标学习混淆矩阵（ConfusionMatrix）在n分类模型中，使用n行n列的矩阵形式来表示精度，

代码小学渣·2022-11-21 14:24

PR曲线以及ROC曲线的简单理解

首先，了解一下混淆矩阵，如下表：其中TP+FP+TN+FN=样例总数查准率P：P=TP/(TP+FP)查全率R：R=TP/(TP+FN)TP：把正例正确的分类为正例FN：把正例错误的分类为反例TN：把反例错误的分类为正例

装进了牛奶箱中·2022-11-21 11:48

一文读懂xgboost,lightgbm分类评价指标与阈值threshold的选取

分类的评价指标主要有F-score(F-measure),recall,precision，ROC曲线，AUC曲线.其中涉及到混淆矩阵(confusionmatrix),TN,TP,FN,FP.事实上，

巫巫9·2022-11-21 07:00

混淆矩阵评价指标_机器学习常见的几种评价指标：精确率（Precision）、召回率（Recall）、F值（F-measure）、ROC曲线、AUC、准确率（Accuracy）...

1、混淆矩阵TruePositive(真正，TP)：将正类预测为正类的数目TrueNegative(真负，TN)：将负类预测为负类的数目FalsePositive(假正，FP)：将负类预测为正类的数目(

钱伟岸·2022-11-21 07:58

一文带你搞懂sklearn.metrics混淆矩阵

一般的二分类任务需要的评价指标有4个accuracyprecisionrecallf1-score四个指标的计算公式如下计算这些指标要涉及到下面这四个概念，而它们又构成了混淆矩阵TP(TruePositive

Toblerone_Wind·2022-11-21 07:43

支持向量机模型训练与调参

数据要求输入的数据为csv格式，可输出混淆矩阵，可将训练好的模型给保存训练代码importsklearn.utilsfromsklearn.svmimportSVCimportpandasaspdfromsklearn.utils.multiclassimportunique_labelsfromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportmatplotl

aweizhenlihai·2022-11-21 06:56

Pandas的iloc与loc函数

但是方法一多也容易造成混淆。下面将一一来结合代码说清其中的区别。1.iloc和loc的区别：iloc按行位置找数据。loc按索引位置找数据。

zsd_31·2022-11-21 06:21

ap 目标检测算法map_目标检测的指标AP与mAP

最近在处理实验数据的时候，想到了之前学习的分类混淆矩阵当时没有完全弄懂，刚好借着这个机会给深入的学习一下，做好相应的笔记一、检测指标在目标检测任务中，通过不同的IoU阈值来进行检测器的整体的性能评估，对于

别逃离我·2022-11-21 05:52

python使用sklearn绘制混淆矩阵

#绘制多分类混淆矩阵fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix#probabilities为所有测试结果，yv为验证集Validationsamples(images

joyce_peng·2022-11-21 04:54

Bank Marketing预测一个客户购买理财产品的成功率

熟悉混淆矩阵、PR曲线、ROC曲线和AUC值。分析正则项参数对LogisticRegression性能的影响。分析最大树深度对决策树性能的影响。分析随机森林随着个体数的性能收敛情况，以及个体树深度对

普通网友·2022-11-21 03:24

二分类的评价指标

评价指标评价指标在二分类任务中，评判分类模型好坏需要评判指标，接下来了解一下一些分类指标统计（混淆）矩阵TruePositive(真正，TP)：将正类预测为正类数TrueNegative(真负，TN)：

weixin_44755003·2022-11-21 02:03

分类模型评价指标-ROC AUC

2.ROC曲线复习混淆矩阵横坐标FPR（false

挂电的小瓜虫·2022-11-21 02:22

机器学习吃瓜教程打卡班第一、二章

机器学习吃瓜教程打卡班第一、二章绪论基本概念归纳NFL定律模型评估过拟合与欠拟合：评估方法留出法交叉验证法自助法调参性能度量错误率与精度混淆矩阵（ConfusionMatrix）ROC与SUC代价敏感错误率与代价敏感曲线比较检验假设检验二项分布第一二章的内容主要包含绪论及模型评估

源中阮·2022-11-21 00:14

PR曲线图

recall（精准率）与precision（召回率）的介绍：首先了解混淆矩阵：把正例正确地分类为正例，表示为TP，把正例错误地分类为负例，表示为FN。

。。。。。。。。·2022-11-20 22:46

SMA-PNN 概率神经网络基于黏菌算法优化概率神经网络的分类预测代码

SMA-PNN概率神经网络基于黏菌算法优化概率神经网络的分类预测代码针对PNN神经网络的光滑因子选择问题，利用黏菌算法优化PNN神经网络的光滑因子的选择出得图包括训练集预测图，测试集预测图，混淆矩阵，迭代曲线

「已注销」·2022-11-20 22:25

机器学习与数据挖掘-educoder-实训作业（模型评估、选择与验证）

目录第1关：为什么要有训练集与测试集第2关：欠拟合与过拟合第3关：偏差与方差第4关：验证集与交叉验证第5关：衡量回归的性能指标第6关：准确度的陷阱与混淆矩阵第7关：精准率与召回率第8关：F1Score第

Tony_Chen_0725·2022-11-20 21:43

educoder 机器学习 --- 模型评估、选择与验证

1关：为什么要有训练集与测试集１、Ｄ２、Ａ第2关：欠拟合与过拟合１、Ｂ２、ＡＢＤ第3关：偏差与方差１、Ｂ第4关：验证集与交叉验证１、Ｄ２、ＢＣＤ第5关：衡量回归的性能指标１、ＡＢ第6关：准确度的陷阱与混淆矩阵

木右加木·2022-11-20 21:36

Sklearn.metrics评估方法

文章目录混淆矩阵分类准确率accuracy精确率Precision召回率recallF1值Roc曲线、AUC混淆矩阵混淆矩阵又称误差矩阵，针对预测值和真实值之间的关系，我们可以将样本分为四个部分，分别是

咦，笔记存档·2022-11-20 20:38

python计算召回率_混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F值、ROC曲线、AUC、PR曲线-Sklearn.metrics评估方法...

目录混淆矩阵confusion-matrix分类准确率accuracy精确率Precision召回率recallF1值Roc曲线、AUCPR曲线混淆矩阵confusion-matrixTP(TruePositive

weixin_39567943·2022-11-20 20:06

NumPy 中的广播（Broadcasting）机制（代码，图解）

广播虽然是一个非常强大的功能，但非常容易引起混淆。

_SeeUtoday_·2022-11-20 20:46

目标检测的评估指标

目录准确率（Accuracy）、错误率（Errorrate）准确率（Accuracy）：错误率（Errorrate）：混淆矩阵（ConfusionMatrix）精确率（Precision）召回率（Recall

真是兄棣伙·2022-11-20 19:21

辨析：最小二乘、线性回归与极大似然

这三个术语经常存在混淆，本文试图辨析。注意，本文辨析结果也许与

meta life·2022-11-20 19:17

混淆矩阵(Confusion Matrix)

混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判断分类好坏程度的方法。

Jc随便学学·2022-11-20 17:40

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