tn 第13页

20220313模拟赛总结

【输入格式】输入文件共两行，第一行为n；第二行分别表示第1个人到第n个人每人的接水时间T1，T2，…，Tn，每个数据之间有1个空格。

zcxxn·2023-01-31 07:14

precision、recall、f1score的计算

python计算precision、recall、f1score一、介绍TP、TN、FP、FN二分类中，假设只有正类（1）和负类（0）两个类别，True（1）和False（0）分别表示对和错；Positive

Jxbs·2023-01-30 22:43

【复现日记】Prototypical Networks原型网络遇到的问题【也许对你有用】

Install[torchnet](https://github.com/pytorch/tnt)byrunning`pipinstallgit+https://github.com/pytorch/tn

如果不宅·2023-01-30 21:38

半导体资讯rss

www.eetimes.com/rss_simple.asp全球半导体观察DRAMxChange：https://www.dramx.com/rss.xmlTechNews科技新報：https://technews.tw/tn-rss

MemoryGuy·2023-01-30 01:50

【机器学习】二分类问题中的混淆矩阵、准确率、召回率等 (Python代码实现)

将分类问题按照真实情况与判别情况两个维度进行归类的一个矩阵，如在二分类问题中就是一个2*2的矩阵：TP（TruePositive）:表示实际为真预测为真FP（FalsePositive）:表示实际为假预测为真(漏报)TN

宛如近在咫尺·2023-01-29 11:46

leetcode刷题笔记 1137.第 N 个泰波那契数

题目描述泰波那契序列Tn定义如下：T0=0,T1=1,T2=1,且在n>=0的条件下Tn+3=Tn+Tn+1+Tn+2给你整数n，请返回第n个泰波那契数Tn的值。

东西南北的冬·2023-01-29 09:35

python-xml文件读写

使用库：importxml安装：系统自带示例：如果只是配置文件尽量使用yml来读写yml使用方法传送门读取xml文件：config.xml9055947113496530tn1jeerioj4x6lcugdd8xmzvm6w42tpimportxml.dom.minidomdom

zz891422822·2023-01-29 08:17

#月复盘#4weeks-任何时候都要爱自己。

1.顺利完成BANK.HX集团和TN额度申请，并顺利完成开票，但中间有拖沓。2.顺利完成几家BANK的低风险额度批复，合同已签订，业务操作待定。3.

给自己的时光·2023-01-27 17:58

计算机网络ipv4到ipv6,论计算机网络协议IPV4到IPV6的过渡策略

关键词：网络协议过渡策略中图分类号：TN915.04文献标识码：A文章编号：1007-9416(2012)01-0171-01

zhz小蒟蒻·2023-01-27 14:19

【评价指标】详解F1-score与多分类MacroF1&MicroF1

基本概念首先，要背住的几个概念就是：accuracy,precision,recal,TP,FP,TN,FNTP:truepositive。预测是正确的正样本FP:falsepositive。

微信公众号[机器学习炼丹术]·2023-01-26 22:11

NOTE(二): Deep Learning

1.定义每层激活前的值p=wx+bq=vh+ch=f(p)p=wx+b\\q=vh+c\\h=f(p)p=wx+bq=vh+ch=f(p)2.权值更新E(v,c)=−∑n=1N(tnlogyn+(1−tn

啃啃皮·2023-01-26 08:14

bert-bilstm-crf提升NER模型效果的方法

自定义一个f1值的训练监控指标传给回调函数PreliminaryTP：实际为P，预测为PTN：实际为N，预测为NFP：实际为N，预测为PFN：实际为P，预测为N如何记忆：TP/TN:以T开头，表明预测正确

池佳齐·2023-01-25 13:46

2021-05-15 蓝桥杯取水问题贪心算法

蓝桥杯取水问题解决方法问题描述一、解法一：二、解法二总结问题描述有n个人排队到m个水龙头前去打水，他们装满水桶的时间t1，t2，……，tn为整数且各不相同，应如何安排他们的打水顺序才能使他们花费的总时间最少

weixin_51184047·2023-01-22 00:50

评估-----评估算法的指标

评估算法的优劣一般会用到以下参数：TN：真反例FN:假反例TP：真正例FP:假正例正样本负样本预测正样本TPFP预测负样本FNTN**精确率/查准率（precision）：**预测正确的正样本个数与预测为正样本的个数的比值

czy_0912·2023-01-20 20:21

[机器视觉]目标检测评价指标及其实现

同时在预测情况下，分类正确表示为T(True)，错误表示为F(False);便有了以下四类表示：TP:(TruePositive正确的判断为正例实际正例)TN:(TrueNegtive正确的判断为负例实际负例

ViperL1·2023-01-18 20:21

MATLAB 复化梯形公式、复化Simpson公式

f.m文件：functionf=f(x)f=(x^2)*sin(x);end复化梯形公式Tn.m文件：functionTn=Tn(n)%n代表区间数a=-2;%区间下界b=2;%区间下界h=(b-a)/

T.Y.Bao·2023-01-18 17:10

个人收集的java面试题库

2、用C语言实现函数void*memmove(void*dest,constvoid*src,size_tn)。memmove函数的功能是拷贝src所指的内存内容前n个字节到dest所指的地址上。

qq_33189308·2023-01-18 16:20

手写神经网络（来源：《Python神经网络编程》）

3层神经网络（输入层，隐藏层，输出层）权重更新公式的推导误差函数，对目标值和实际值之差的平方进行求和，此处对所有n个输出节点∂E∂wj,k = ∂∂wj,k ∑n(tn − on)2\frac{\partialE

就是想读个研究生·2023-01-18 11:27

3.8 ·模板·STL

#includeusingnamespacestd;templateTAdd(Tm,Tn){return(m+n);}intmain(){coutvoidSwap(T&left,T&right){Ttemp

weixin_45056254·2023-01-17 13:12

分类评价指标小结P，R，Sn，Sp，F1，MCC

Sn，Sp，AccSensitivitySn=TP/（TP+FN）SpecificitySp=TN/(TN+FP)AccuracyAcc=（TP+TN）/（TP+FN+TN+FP）MCC（Matthewscorrelationcoefficient

往往·2023-01-16 18:14

准确率、精确度、召回率以及F1值的理解和作用

，真正是正例的个数占检测出的正例的比例举例：检测出100张猫，其实100张中80张是猫，20张是狗，那么:P=80/(80+20)=0.8*****准确率***：Accuracy计算公式：P=(TP+TN

新手村的一只汪·2023-01-16 17:57

对于TP, TN, FP, FN, Pre, Recall的举例

对于以上参数的概念以及理解，请参考我的文章：机器学习中TP，TN，FP，FN，Acc，Pre，Sen,Rec的含义_汤宪宇的博客-CSDN博客_机器学习accz这里我们在将上面概念的定义重新梳理一遍：1

汤宪宇·2023-01-16 07:36

NAbirds细粒度数据集分享

NAbirds细粒度数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1w8_oISoR5gIT2TN7QvMfBA?pwd=5521提取码：5521

查无此人☞·2023-01-16 04:17

目标检测性能的衡量指标：mAP图解

下面我们会逐步了解TP、FP、TN、FN四种类型以及精确度p

地球被支点撬走啦·2023-01-15 10:15

蓝桥杯寒假集训第十天（豌豆杂交）

种豌豆的成熟时间，两个不同的豌豆A,B能通过杂交产生新的豌豆C，但是杂交也需要时间才能产生C,这个时间被设定成A,B两个的最大成熟时间，假如要得到豌豆G,求出最小的杂交时间输入描述：第一行：N,M,K,TN

Li&&Tao·2023-01-14 06:43

【人工智能笔记】第十六节目标检测算法mAP分数计算方式，及代码实现

首先说一下TP(TruePositive)计算，对应目标结果，有4种情况：TruePositive(TP)、FalsePositive(FP)、FalseNegative(FN)、TrueNegative(TN

PPHT-H·2023-01-13 23:19

第22章：递推

例如，对于汉诺塔母函数的推导，观察前几个Tn值:1,3,7,15,31,63，一个很自然的猜测是Tn=2n一1Tn=2^n一1Tn=2n一1。然后我们可以采用归纳法去证明我们的猜测。

侯一鸣Supermonkey·2023-01-13 21:12

memset()函数的用法详解

1684300900，而明明给它的是100，这是为什么呢，于是查阅了一下memset函数的用法和原理memset()函数介绍首先来看函数原型void*memset(void*str,intc,size_tn

weiambt·2023-01-13 11:19

机器学习性能评估指标

TruePositive(TP)：真正例，正类预测为正类数；FalseNegative(FN)：假反例，正类预测为反类数；FalsePositive(FP)：假正例，反类预测为正类数；TrueNegative(TN

soohoo123·2023-01-13 10:28

CUDA 及其 golang 调用 - 从入门到放弃 - 1. 初见

amd64我们在文件lib.cu中实现一个GPU计算的浮点数向量内积函数，以及一个CPU的入口函数进行数据传递和调用：__global__voiddevDot(float*x,float*y,size_tn

Platanuses·2023-01-12 00:36

CUDA 及其 golang 调用 - 从入门到放弃 - 2. 向量内积的尽头

constsize_tNTB=256;constsize_tEXT=8;#definedivCeil(a,b)(((a)+(b)-1)/(b))structCtx{float*xd,*yd,*rd;size_tn

Platanuses·2023-01-12 00:34

积性函数

d|nφ(n)=n→φ(n)=n−∑d|n,d2时φ(n)为偶数)∑ni=1[gcd(n,i)=1]∗i=n∗φ(n)+[n=1]2表示不大于n且与n互质的正整数总和莫比乌斯函数：μ(n)={(−1)tn

priority_ez·2023-01-10 17:55

【C++】简单模拟实现vector（底层实现）

vectortemplateclassvector{public:typedefT*iterator;typedefconstT*const_iterator;//默认成员函数vector();//构造函数vector(size_tn

SouLinya·2023-01-10 16:47

初识string--(2)

4、resize(size_tn)与resize

hepburn_yyq·2023-01-10 03:44

语义分割常用指标(mIOU,Dice coefficient)

Dicecoefficient定义如下：其中X为预测像素，Y为groudtruth，实际上，这和mIOU的定义差不多，仔细分析即可知道这个Dice等价于TP/(TP+FP+FN+TN)参考https:/

小伟db·2023-01-09 19:28

【生物信息学】ATAC-seq流程及代码分析、复现文章

1:ATAC-seq的定义及用途whatisATAC-seq全称是AssayforTransposase-AccessibleChromatinsequencing即借助Tn5转座酶对开放染色质区域进行高通量测序主要原理

爱做饭的电饭煲·2023-01-09 17:16

机器学习-基础知识 - PR、ROC曲线与AUC

预备知识熟悉基础定义TP,FN,FP,TN。

苍蓝儿·2023-01-09 12:18

机器学习性能评估——PR曲线与ROC曲线

先来看下如下的混淆矩阵：真实情况\预测结果正负正TPFN负FPTN把正例正确分类为正例，表示为TP（truepositive），把正例错误分类为负例，表示为FN（falsenegative）把负例正确分类为负例，表示为TN

Coding_Qi·2023-01-09 12:47

【机器学习】PR曲线

TN（truenegative）:真

我喝水不塞牙·2023-01-09 12:17

准确率(Auccary)，精确率(Precision)，召回率(Recall)，F1，ROC，AUC说明

符号解释：TP：所有被正确预测为正的样例数FP：所有被错误预测为正的样例数TN：所有被正确预测为负的样例数FN：所有被错误预测为负的样例数准确率：所有预测正确结果（无论正例负例）占据所有样例的比重。

Anjou_YES！·2023-01-09 07:18

语义分割评价指标，附代码可直接运行

本文就是两个目标类和一个背景类），Pi表示本属于i类却预测为j类的像素点总数；Pixelaccuracy（PA）分类正确的像素点与所有的像素点数的比例defPixel_Accuracy(self):#acc=(TP+TN

基础打牢实践为王·2023-01-09 07:48

神经网络性能评价指标

其次，我们在对样本进行分类的时候也会分出正样本和负样本，但我们的判断是有错误的，故存在以下情况：TruePositive(真正，TP)：将正样本预测为正样本TrueNegative(真负，TN)：将负样本预测为负样本

目七·2023-01-08 09:22

ROC-AUC 与 PR-AUC 的区别与联系

gnepiuhux·2023-01-08 07:42

机器学习中精准率/召回率/PR曲线/AUC-ROC曲线等概念

目录TP/TN/FP/FNaccuracy(准确率)precision(精确率/查准率)recall(召回率/查全率)F1分数与Fβ分数PR曲线(precisionrecallcurve)AUC-ROC

大哇唧·2023-01-08 07:41

PR曲线和F1、ROC曲线和AUC

P、R、F1预测结果正例反例真实情况正例TP（真正例）FN（假反例）反例FP（假正例）TN（真反例）P（查准率）：P=TPTP+FP即预测结果中真正的正例的比例。

teminusign·2023-01-08 07:41

【机器学习】PR曲线F1评分ROC曲线AUC

参考：《百面机器学习》PR曲线TP（TruePositive）：真正例FP（FalsePositive）：假正例FN（FalseNegative）：假反例TN（TrueNegative）：真反例精确率（

秋天的波·2023-01-08 07:34

模型效果评估指标（ROC、AUC/KS、Lift、PSI）

以二分类问题为例混淆矩阵（ConfusionMatrix）对测试集数据进行预测，得到下列混淆矩阵中的数据注：TP、FN、FP、TN以预测的结果是否准确来命名。

Tao_666·2023-01-07 15:42

sklearn.metrics.accuracy_score/precision_score/recall_score、micro/macro/weighted(准确率、召回率)

经过分类后：3：有TP个类别为1的样本被系统正确判定为类别1，FN个类别为1的样本被系统误判定为类别0，显然有P=TP+FN；4：有FP个类别为0的样本被系统误判断定为类别1，TN个类别为0的样本被系统正确判为类别

吾说·2023-01-05 10:00

keras——accuracy_score公式

Accuracy_score公式为，其中，TP：TruePositive，表示预测正确的个数TN：TrueNegative，表示不属于本类，但预测正确的个数FP：FalsePositive，表示将其他类预测为本类的个数

HiJack¹·2023-01-05 10:25

深度学习评价指标——AUC

TP指的是样本真实类别为正，预测类别为正，FP指的是样本真实类别为负，预测类别为正，FN指的是样本真实类别为正，预测类别为负，TN指的是样本真实类别为负，预测类别为负。

weixin_54096215·2023-01-04 13:24

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