sync.acquireSharedInterruptibly(1); } //java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer public final void acquireSharedInterruptibly(int arg) throws InterruptedException { if (Thread.interrupted())//获取并且清空线程中断标记位 //如果是中断状态
1.通过ROC曲线面积计算AUC AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积。 ROC 曲线横坐标：假正率=FPR=FP/N： 预测为负 and 实际为正 / 实际为负 ROC 曲线纵坐标：真正率=TPR= TP/P ：预测为正 and 实际为正 / 实际为正 注意:有相同预估值时，需要等当前预估值作为阈值的所有 tp,fp
转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/95293440 1. 背景 Accuracy（准确率）是机器学习中最简单的一种评价模型好坏的指标，每一个从事机器学习工作的人一定都使用过这个指标。没从事过机器学习的人大都也知道这个指标，比如你去向别人推销一款自己做出来的字符识别软件，人家一定会问你准
交叉熵（cross entropy）：用于度量两个概率分布间的差异信息。交叉熵越小，代表这两个分布越接近。 函数表示（这是使用softmax作为激活函数的损失函数表示）： （是真实值，是预测值。） 命名说明： pred=F.softmax(logits)，logits是softmax函数的输入，pred代表预测值，是softmax函数的输出。 pred_log=F.
# -*- coding:utf-8 -*- from sklearn import metrics def recall_precision(true_y, pred_y): recall = metrics.recall_score(true_y, pred_y) precision = metrics.precision_score(true_y, pred_y) return recall, precision def auc_score(true_y, pred
1 简介 之前接触过一段时间聚类算法，这里记录一下在聚类中常用的评价指标，并给出相应的代码。假设我们对10个对象进行聚类，这10个对象的原始标签为[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3]，那么预测标签[1, 2, 0, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 0]和[2, 3, 1, 3, 3, 3, 0, 0, 0, 1]得到的指标应该一样(对
这篇文章接着之前写的。。 源码解读—mem2reg源码（1） 源码解读—mem2reg源码（2） 本文主要介绍在插入phi节点后的重命名。 重命名中第一个核心函数是RenamePass这个函数，看注释： /// Recursively traverse the CFG of the function, renaming loads and /// stores to the allocas
中文网站上找不到一个简洁的像样的梯度下降法实现的多元线性回归算法。 简洁的公式推导需要用简洁的代码来实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_sele
本文介绍一种知识蒸馏的方法（Variational Information Distillation）。 1. 核心思想 作者定义了将互信息定义为： 如上式所述，互信息为 = 教师模型的熵值 - 已知学生模型的条件下的教师模型熵值。 我们有如下常识：当学生模型已知，能够使得教师模型的熵很小，这说明学生模型以及获得了
1.从最简单的神经网路开始 在学习机器学习的过程中，大家对神经网络应该都有一个基本概念：神经网络就像一个函数拟合器，它可以拟合任意函数。 def NeuralNetwork(inputs, weight): # 定义神经网络 prediction = inputs * weight # 将数据与权重相乘 return prediction in
《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili P5--用Pytorch实现线性回归 建立模型四大步骤 一、Prepare dataset mini-batch：x、y必须是矩阵 ## Prepare Dataset:mini-batch, X、Y是3X1的Tensor x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) y_data = torch.Tensor
以下是手写字识别的整个代码 1、读取data(pd.read_csv())； 2、构造trainData, valData； 3、对trainData进行增强（dataGeneration）； 4、创建model = keras.model()； 5、使用增强后的数据，对模型进行训练； 6、利用训练好的模型，进行预测； 7、对训练好的模型，进行评估（evaluate）； import panda
思路： 思路： 1.先对数据集加载，并进行预处理。 2.建立cnn模型（tensorflow） 3.对模型进行训练，训练次数epoch和学习率learning rate根据最终预测结果可进行参数调整 4.进行预测，这里先使用mnist取样后的测试集进行预测 5.模型保存，再利用opencv-dnn模块只能读取.pb格式，并在本地数据集上
import cv2 import numpy as np import torch import torch.nn.functional as F import tensorflow as tf y_true=np.random.randn(1,2,2) y_pred=np.random.randn(1,2,2) print('y_true',y_true, '\t y_pred', y_pred) def tf_kld (y_true, y_pred):
python数据分析之分类模型与回归模型-第七次笔记 1.分类模型 – *1.1KNN 算法 – *1.2朴素贝叶斯 算法 – *1.3支持向量机SVM 算法 – *1.4集成方法—随机森林算法 – *1.5集成方法—Adaboost 算法 – *1.6决策树 2.回归模型 – *2.1线性回归 – *2.2岭回归 – *2.3Lasso回
import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport pydotplusimport matplotlib.pyplot as pltimport graphviz# from sklearn.externals import joblibfrom sklearn.metrics import roc_curve, auc, precision_score, recall_
一、简介 著名学者Julier等提出近似非线性函数的均值和方差远比近似非线性函数本身更容易，因此提出了基于确定性采样的UKF算法。 该算法的核心思想是：采用UT变换，利用一组Sigma采样点来描述随机变量的高斯分布，然后通过非线性函数的传递，再利用加权统计线性回归技术来近似非x线性函数的
## 一、简介 著名学者Julier等提出近似非线性函数的均值和方差远比近似非线性函数本身更容易，因此提出了基于确定性采样的UKF算法。 该算法的核心思想是：采用UT变换，利用一组Sigma采样点来描述随机变量的高斯分布，然后通过非线性函数的传递，再利用加权统计线性回归技术来近似非x线性函数
参考自：https://github.com/dilligencer-zrj/code_zoo/blob/master/compute_mIOU python版本 直接就是对每个类别进行求解交集和并集 numpy版本 采用numpy的bitcount分布。这里的分布做了一种变换target × nclass + pred，这样预测正确的像素点都在hist矩阵的对角线上。 impo
import torch import torchvision def get_data(batch_size=50): trans = torchvision.transforms.ToTensor() mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data", train=True, transform=trans, download=True) mnist_test = torchvision.datasets.
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import os import scipy as sp import warnings warnings.filterwarnings('ignore') diabetes = pd.read_csv('diabetes.csv') # # print(diabetes.grou
本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结。机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集则用于评估模型。针对不同的机器学习问题（分类、排序、回归、序列预测等），评估指标决定了我们如何衡量模型的好坏 一、Accuracy 准确率是最简单的评价指标，公式如下：
数据来源 上篇文章对新型冠状病毒的数据进行了爬取，本文利用爬取到的数据进行一些数据分析。 爬虫教学连接 本文使用的jupyter进行数据分析（2021年1月1日到4月14日的数据 其中，4月12到4月14日的数据用于预测与模型评估（均方误差作为评价标准）） 知识预备 python的基本操作语句 pytho
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ # -*- coding: utf-8 -*- #keras==2.0.5 #tensorflow==1.1.0 import os,sys,string import sys import logging import multiprocessing import time import json import cv2 import num
# Author:Richard import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(0) # 使得每次生成的随机数相同 X_train_path = r"G:\课程学习\机器学习\Mr_Li_ML\HomeWorks\数据\hw2\data\X_train" Y_train_path = r"G:\课程学习\机器学习\Mr_Li_ML\HomeWorks\数
