机器学习术语 AA/B测试（A/B testing）准确率（accuracy）激活函数（activation function）AdaGradROC曲线下面积（AUC，Area under the ROC Curve） B反向传播算法（backpropagation）基准（baseline）批次（batch）批次大小（batch size）偏差（bias）二元分类（binary classification）分桶（bucketing） C校准层（calibr
1. softmax回归是分类问题 回归（Regression）是用于预测某个值为“多少”的问题，如房屋的价格、患者住院的天数等。 分类（Classification）不是问“多少”，而是问“哪一个”，用于预测某个事物属于哪个类别，如该电子邮件是否是垃圾邮件、该图像是猫还是狗、该用户接下来最有可能看哪
Sklearn中的召回度和精准度函数 参考网址： https://www.cnblogs.com/zhangxianrong/p/14884257.html
focal loss是为了解决类别不平衡由交叉熵做的改进，关于多分类交叉熵，可以看我的博客 https://blog.csdn.net/qq_44065334/article/details/119056037 原论文Retinanet只说了单分类的Focal loss(FL)，在这里我写出多分类FL的式子
一张图片有可以被表示为三维数组的形式，每个像素值从0到255 图像属性：染色通道 。 彩色图有三个：r,g,b。 黑白图有一个染色通道。例如某图片：300*100*3，值越大越黑。(图像是三维的 H*W*C) 对图片处理面对的挑战：光照角度，光照强度，形状改变，部分遮蔽，背景混入 机器学习常规套路： 1.收集数据并
类别特征 1. 信息增益 信息增益直观理解：在选定特征对数据进行划分后，数据分布不确定性减少的程度，信息增益越大的特征越好。 信息增益的缺点 信息增益倾向于选择类别数较多的特征 这怎么解释呢？从信息增益的计算公式可以看出，不管是选择什么特征，H(D) 项表述的是原数据分布的熵，
之前有跟大家分享过一篇文章《跟着nature 学作图：相关系数图从0→N》，对于相关系数图，相信大家并不陌生。近期有小伙伴说：相关系数图只能做样品之间的相关性分析，如果需要做物种丰度和生化因子或其它类别之间的相关性却实现不了，能否实现呢？能否在相关性图上加上显著性星星（***）呢？当然
1.XML 1.1什么是XML 可扩展标记语言，是一种标记语言xml标签没有被预定义，需要用户自行定义用来传输和存储数据，而不是显示数据具有自我描述性 1.2XML的作用： 数据交换做配置 1.3标准的XML格式 有且只有一个根元素XML标签大小写正确区分正确使用结束标签正确嵌套标签使用了合法的标签
（荣之学）跨境电商产品选择。 对于绝大多数进口跨境电子商务的卖家来说，最困难的是我想卖什么产品。销量大的产品竞争店太多；价格高的销量上不去；太小太长尾怕找不到客户，是一件很头疼的事情。 以下是一些选项参考标准: 第一，根据资源定位选择产品类别。 一是市场容量： 市场容量主要参
由于之前在跟北京交通大学的暑期课程，所以对这个内容有所了解。但是由于那个课程讲得太简略，而且不给实验课，这里参考了《动手学深度学习》（pytorch版）边学深度边学pytorch。 首先是它的特点：1.softmax回归适用于分类问题。它使用softmax运算输出类别
网上订餐方式对我们来说并不陌生，可以说是与我们的生活息息相关。随着网上订餐方式给我们的工作与学习生活带来了巨大的便利，这种订餐方式也得到了越来越多人的认可和接受。本网上订餐系统开发的目的主要是为了满足消费者随时随地订餐，在网上进行交易，实现了在网上订购菜品，足不出
1.数据访问层：com.java.dao; 在之前建好的BookTypeDao类里面增加一个查询的方法： 2.视图层：com.java.view; 然后在视图层里面写图书类别管理的界面，我们在view里面新建一个BookType_Manage_InterFrm类： 右键点击view包->new->Other->WindowBuilder->Swing Designer->JInternalFram
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 一、饼图二、柱状图、条形图三、直方图四、折线图五、散点图六、箱线图总结 一、饼图 最适合采用饼图的情形： 只有一个数据系列（单分类数据）。任何数据值都不为零或小于零。类别不超过七个。因为七个
KNN算法的简介：KNN算法也称K近邻算法，就是K个最近的邻居的意思。即每个样本都可以用与它相距最近的K个邻居来代表。 KNN算法的核心是：如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特征。对于当前待分类的样
摩根大通表示，其许多资产和财富管理客户认为加密货币是一种资产类别，他们想投资它。“我们的工作是帮助他们将钱投向他们想要投资的地方，”摩根大通资产与财富管理公司首席执行官表示。 摩根大通资产与财富管理公司首席执行官玛丽卡拉汉埃尔多斯 (Mary Callahan Erdoes) 在周二
0 概述 为了衡量一个机器学习模型的好坏，需要给定一个测试集，用模型对测试集中的每个样本进行预测，并根据预测结果计算评价分数。对于分类问题，常见的评价指标有准确率、精确率、召回率和F值等。给定测试集\(\tau =\left \{ \left ( \pmb{x}^{(1)},y^{(1)} \right ),...,\left ( \pmb
一. 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。下面我们以多分类任务为例，来解释其基本原理。 （1）假设有N种可能的类别标记，y={c1,c2,...,cn},x 为
文章目录 前言Softmax回归1.分类问题2.softmax回归模型3.单样本分类的矢量计算表达式4.小批量样本分类的矢量计算表达式5.交叉熵损失函数6.模型预测及评价7.小结 前言 因为工作需求需要接触到深度学习知识，导师推荐了一本书用来入门：《动手学深度学习（PyTorch版）》 在此处
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> int value1 = 100; //文件作用域、外部链接、静态存储期 int static value2 = 99; //文件作用域(仅限翻译单元)、内部链接、静态存储期 void isOk(); void isOk1(); int main() { auto int value3 = 100; //块作用域、无连接、自
LawsonAbs的认知与思考，还请各位读者审慎阅读。 总结 文章来源：csdn：LawsonAbs 持续更新~ 1.生成式模型和判别式模型 1.1 共同点 二者的目的都是要计算在给定条件（也就是特征）x的情况下，属于某个类别 y
公众号《Tableau从入门到精通》 ✻ 10种漂亮的饼图以及衍生图一览 10种折线图Tableau工作簿下载地址： https://public.tableau.com/app/profile/.63722048/viz/1_16257532790620/sheet0 第1种饼图 效果展示： 制作要领： ① 数据源如下excel截图 ② 将自类别拉到颜色，销售额拉到大小
图数据库作为新兴NoSQL数据库的代表，可以分为四种类型。图数据库应用广泛，无论是互联网行业还是传统的金融、地产、医疗等行业，都可以通过图数据库的应用进一步提升企业效率。数易轩致力于图数据库技术服务，为您介绍图数据库的四个分类。 01 图存储和图处理 通常，我们可以根据图数据
本文讲解KNN来对简单数据进行分类，数据虽然是抽象的，但其实可以映射到任意具体业务上，常见的例子： 1.根据已毕业学生各科成绩及其就业数据来预测或引导应届毕业生生就业方向 2.根据客户各属性及其购买行为，来预测新客户的购买行为 需求 计算地理位置的相似度 有以下先验数据，使用knn
1 概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。（机器学习，算法本身不是最难的，最难的是：1、数学建模：把业务中的特性抽象成向量的过程；2、选取适合模型的数据样本。这两个事都不是简单的事。算法反而是比较简单的事。） KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，
数据挖掘算法-KNN算法 算法简介 邻近算法，又叫K近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。个人感觉KNN算法(K-NearestNeighbor)一种极其简单粗暴的分类方法，举
