一.TP TN FP FN TP:标签为正例,预测为正例(P),即预测正确(T) TN:标签为负例,预测为负例(N),即预测正确(T) FP:标签为负例,预测为正例(P),即预测错误(F) FN:标签为正例,预测为负例(N),即预测错误(F) 其中 T:True    F:False    P:Positive    N:Negative 由于缩写较为难记,我将其分别记为:真的正样本(TP),真的负样本(TN),假的正样本(FP),假的负样本(FN) 二.accuracy precision r…

当我们在谈论一个模型好坏的时候,我们常常会听到准确率(Accuracy)这个词,我们也会听到＂如何才能使模型的Accurcy更高＂．那么是不是准确率最高的模型就一定是最好的模型? 这篇博文会向大家解释准确率并不是衡量模型好坏的唯一指标,同时我也会对其他衡量指标做出一些简单说明. 首先我们先要了解混淆矩阵(Confusion Matrix), 如下图,混淆矩阵经常被用来衡量一个分类模型在测试样本上的性能,本文提到的所有衡量标准都会用到下面混淆矩阵中出现的的四个值 真正例和真反例表示被正确预测的数据…

数据层一般会给人带来一些困扰,在于其定位不准确.聚合Model的工作也可以放在逻辑层做,但会导致逻辑层变重,经常出现大段晦涩代码.因此我的建议是保留Model聚合层,尽管会导致工作量的略微增加,但却可以使代码逻辑更加清晰,即每一层都只做自己该做的事. 数据层可以不存在的理由在于逻辑层的业务聚合层已经做了类似的事.但区别在于,业务聚合层是以业务流程来划分的,而数据层则是更为细分的DB层上的聚合. 举个简单的例子,业务中经常会涉及到活动,一方面活动有自己的各类配置,比如规则.奖励.周期等,一方面活动…

本片参考:https://resources.docs.salesforce.com/222/latest/en-us/sfdc/pdf/salesforce_case_implementation_guide.pdf 练习可用:https://trailhead.salesforce.com/content/learn/projects/set-up-case-escalation-entitlements 我们在工作和生活中会经历很多销售流程,买过很多产品.比如作为公司的采购部采购一批电脑,…

本篇参考:https://trailhead.salesforce.com/content/learn/projects/set-up-salesforce-knowledge https://trailhead.salesforce.com/content/learn/modules/lightning-knowledge-setup-and-customization https://resources.docs.salesforce.com/228/latest/en-us/sfdc/pd…

前两篇分别介绍了Component类以及Event类,此篇将会说一下 $A , Action以及 Util.  一. Action Action类通常用于和apex后台交互,设置参数,调用后台以及对结果进行处理.可以通过component.get("c.functionName")创建一个action类的变量,functionName对应后台@AuraEnabled声明的方法.通过$A.enqueueAction可以将action加入队列中等待执行. 常用方法如下: 1.setPara…

上一篇介绍了Aura Framework中 Component类的部分方法,本篇将要介绍Event常用的方法. 1. setParam (String key , Object value):设置事件的param,此项设置不会修改已经被触发的事件.我们在创建事件的时候可以同时声明attribute,在我们fire事件以前,可以对这些attribute设置值,其中key为attribute的name,value部分即为attribute的value. 2.setParams (Object con…

我们在开发lightning的时候,常常会在controller.js中写 component.get('v.label'), component.set('v.label','xxValue'); 小伙伴肯定有疑问这些方法是怎么定义的,lightning到底有多少已经声明的方法可供我们使用,此篇主要讲述aura framework为我们提供的 component的js的主要方法. 本人salesforce环境切换到lightning,URL为:https://zero-zhang-dev-ed…

目录 metrics 评价方法 TP , FP , TN , FN 概念 计算流程 Accuracy , Precision ,Recall Average Precision PR曲线 AP计算 Average Precision mAP 参考资料 metrics 评价方法 针对谁进行评价? 对于物体分类到某个类别的 预测结果 和 真实结果 的差距进行评价(二分类) 在多分类问题中,评价方法是逐个类计算的,不是所有类一起算!是只针对一个类算,每个类别有自己的指标值! 也就是对每个类别,预测结果…

好奇害死猫 一直觉得ORM框架好用.功能强大集众多优点于一身,当然ORM并非完美无缺,任何事物优缺点并存!我曾一度认为以为使用了ORM框架根本不需要关注Sql语句如何执行的,更不用关心优化的问题!!! 随着发际线后移高亮意识到优秀程序员写的优秀的ORM框架会做一些Sql优化,Sql优化不是一成不变的,ORM框架不会根据项目业务场景等主动优化Sql语句.如果ORM真的强大的到开发人员不需要关注Sql,会针对当前项目情况做出相对应很好的优化,必然会增加ORM框架的体积.带来性能等相关问题.知己知彼,…

华盛顿大学 machine learning :classification  笔记 第6周 precision & recall 1.accuracy 局限性 我们习惯用 accuracy 评价一个分类器模型的准确程度,accuracy即正确预测的样本数/预测样本总数, 一般情况下这种评价都适用. 但假设一个这样的二分类器,95%的数据都是 +1 ,分类器直接把所有数据预测为 +1,那这个分类器的accuracy 为95%, 很高,但显然这不是个好的分类器.对于这样的数 据,评价一个分类器模型…

Precision又叫查准率,Recall又叫查全率.这两个指标共同衡量才能评价模型输出结果. TP: 预测为1(Positive),实际也为1(Truth-预测对了) TN: 预测为0(Negative),实际也为0(Truth-预测对了) FP: 预测为1(Positive),实际为0(False-预测错了) FN: 预测为0(Negative),实际为1(False-预测错了) 总的样本个数为:TP+TN+FP+FN. Accuracy/Precision/Recall的定义 Accura…

快速传送 手撸ORM浅谈ORM框架之基础篇 手撸ORM浅谈ORM框架之Add篇 手撸ORM浅谈ORM框架之Update篇 手撸ORM浅谈ORM框架之Delete篇 手撸ORM浅谈ORM框架之Query篇 后续待定...... 合抱之木,生于毫末 反射 在计算机科学领域,反射是指一类应用,它们能够自描述和自控制.也就是说,这类应用通过采用某种机制来实现对自己行为的描述(self-representation)和监测(examination),并能根据自身行为的状态和结果,调整或修改应用所描述行为的…

快速传送 手撸ORM浅谈ORM框架之基础篇 手撸ORM浅谈ORM框架之Add篇 手撸ORM浅谈ORM框架之Update篇 手撸ORM浅谈ORM框架之Delete篇 手撸ORM浅谈ORM框架之Query篇 后续待定...... 前人栽树,后人乘凉 BaseRepository->GetCurrentTableName.GetExcludeKeyAllFields已经在<手撸ORM浅谈ORM框架之Add篇>BaseRepository里面的方法,不重复搬砖了. 承上启下,传递希望 BaseR…

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快速传送 手撸ORM浅谈ORM框架之基础篇 手撸ORM浅谈ORM框架之Add篇 手撸ORM浅谈ORM框架之Update篇 手撸ORM浅谈ORM框架之Delete篇 手撸ORM浅谈ORM框架之Query篇 后续待定...... 姗姗来迟结尾 最近琐事缠身本应该上周就更新的文章,硬生生的拖到今天.实在抱歉,实在抱歉,实在抱歉!!!近期也不断为自己的职业生涯思考,两条路选择:技术路线?还是管理路线?不仅对自己目前状态进行深刻思考,还计划后面一段时间学习阅读优秀开源项目源码. 从前的少年 在<手撸ORM…

针对二分类的结果,对模型进行评估,通常有以下几种方法: Precision.Recall.F-score(F1-measure)TPR.FPR.TNR.FNR.AUCAccuracy   真实结果 1 0 预测结果 1 TP(真阳性)  FP(假阳性) 0 FN(假阴性) TN(真阴性) TP(True Positive):预测结果为正类,实际上就是正类 FP(False Positive):预测结果为正类,实际上是反类 FN(False negative):预测结果为反类,实际上是正类 TN(…

浅谈类和对象的概念 一.什么是类?什么是对象? 学习一门面向对象编程语言,我们必须得知道什么是类?什么是对象? 类(Class)实际上是对某种类型的对象定义变量和方法的原型.它表示对现实生活中一类具有共同特征的事物的抽象,是面向对象编程的基础. 简单地说,类是一种抽象的数据类型,是对一类对象的统一描述.在生活中,我们常常会把一组具有相同特性的事物归为一类,当然根据分类的标准不同,划分的类也是不相同的.汽车和人都是独立的类,它们都有各自的特点.汽车这个大类还可以分为卡车,公共汽车,和小轿车等各种小…

浅谈视频会议中H.264编码标准的技术发展 浅谈视频会议中H.264编码标准的技术发展 数字视频技术广泛应用于通信.计算机.广播电视等领域,带来了会议电视.可视电话及数字电视.媒体存储等一系列应用,促使了许多视频编码标准的产生.ITU-T 与ISO/IEC 是制定视频编码标准的两大组织,ITU-T 的标准包括H.261.H.262.H.263.H.264,主要应用于实时视频通信领域,如会议电视:MPEG 系列标准是由ISO/IEC制定的,主要应用于视频存储(DVD).广播电视.因特网或无线网上的…

classification_report简介 sklearn中的classification_report函数用于显示主要分类指标的文本报告．在报告中显示每个类的精确度,召回率,F1值等信息. 主要参数: y_true:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,目标值. y_pred:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,分类器返回的估计值. labels:array,shape = [n_labels],报表中包含的标签索引的可选列表. target_names:字符串列表,与标签匹配的可选显示…

目前在看CLR via C#,把总结的记下来,索性就把他写成一个系列吧. 1.[.Net基础一] 类型.对象.线程栈.托管堆运行时的相互关系 2.[.Net基础二]浅谈引用类型.值类型和装箱.拆箱 引用类型和值类型 引用类型:分配在托管堆中.引用类型直接继承自System.Object.引用类型可以被继承. 常用的引用类型有:数组. 类. 接口. 委托. 字符串 值类型:可分配在线程栈和托管堆中.所有值类型都分为结构或枚举.值类型直接继承自System.ValueType.值类型不可以被继承.…

开发|浅谈python基础知识 最近复习一些基础内容,故将Python的基础进行了总结.注意:这篇文章只列出来我觉得重点,并且需要记忆的知识. 前言 目前所有的文章思想格式都是:知识+情感. 知识:对于所有的知识点的描述.力求不含任何的自我感情色彩. 情感:用我自己的方式,解读知识点.力求通俗易懂,完美透析知识. 目录 变量与常量的命名 变量的底层创建 注释方式 交互input函数 格式化输出 运算符 流程控制 正文 正文的主要讲述内容包括:变量与常量的命名:底层变量的创建方式:注释方式:交互i…

国内私募机构九鼎控股打造APP,来就送 20元现金领取地址:http://jdb.jiudingcapital.com/phone.html内部邀请码:C8E245J (不写邀请码,没有现金送)国内私募机构九鼎控股打造,九鼎投资是在全国股份转让系统挂牌的公众公司,股票代码为430719,为“中国PE第一股”,市值超1000亿元.  -----------------------------------------------------------------------------------…

一.Precision - Recall 的平衡 1)基础理论 调整阈值的大小,可以调节精准率和召回率的比重: 阈值:threshold,分类边界值,score > threshold 时分类为 1,score < threshold 时分类为 0: 阈值增大,精准率提高,召回率降低:阈值减小,精准率降低,召回率提高: 精准率和召回率是相互牵制,互相矛盾的两个变量,不能同时增高: 逻辑回归的决策边界不一定非是 ,也可以是任意的值,可根据业务而定:,大于 threshold 时分类为 1,小于…

就学习经验,浅谈Java中的Set,List,Map的区别,对JAVA的集合的理解是想对于数组: 数组是大小固定的,并且同一个数组只能存放类型一样的数据(基本类型/引用类型),JAVA集合可以存储和操作数目不固定的一组数据. 所有的JAVA集合都位于 java.util包中! JAVA集合只能存放引用类型的的数据,不能存放基本数据类型. JAVA集合主要分为三种类型: Set(集) List(列表) Map(映射) Collection 接口 :Collection是最基本的集合接口,声明了适用…

1.可变参数(variable arguments): 可变参数允许您定义一个函数,能根据具体的需求接受可变数量的参数. int func(int, ... )             (函数 func() 最后一个参数写成省略号,即三个点号(...),省略号之前的那个参数是 int,代表了要传递的可变参数的总数.) { . . . } 调用的话: func(2, 2, 3); func(3, 2, 3, 4);     为了实现这些功能,使用 stdarg.h 头文件,该文件提供了实现可变参数…

前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字…

Coursera台大机器学习基础课程学习笔记 -- 1 最近在跟台大的这个课程,觉得不错,想把学习笔记发出来跟大家分享下,有错误希望大家指正. 一 机器学习是什么? 感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致, A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance a…

<浅谈HTPP缓存>原版: https://juejin.im/post/5bdeabbbe51d4505466cd741?utm_source=gold_browser_extension 这篇文章写得太好了,满满干货 于是转载过: 不过这篇文章只是介绍了缓存的方式,没有讲缓存的前后端实现,于是我在该文章基础上,增加了前后端 缓存的实现方法. 内容概述 什么是缓存及缓存的优点 缓存的处理步骤 强缓存和协商缓存 缓存决策 总结与思考 一.缓存及其优点 缓存 缓存是一种可以自动保存常见资源副本并…

[转].NET(C#):浅谈程序集清单资源和RESX资源   目录 程序集清单资源 RESX资源文件 使用ResourceReader和ResourceSet解析二进制资源文件 使用ResourceManager解析二进制资源文件 小看RESX资源文件的Designer.cs文件 返回目录 程序集清单资源 在程序集中嵌入资源的最简单方法是什么?那就是使用Visual Studio中的“嵌入式资源(Embedded Resource)”创建选项,相当于使用csc的”/resource”参数.具体步…