分类模型的F1分值.Precision和Recall 计算过程 引入 通常,我们在评价classifier的性能时使用的是accuracy 考虑在多类分类的背景下 accuracy = (分类正确的样本个数) / (分类的所有样本个数) 这样做其实看上去也挺不错的,不过可能会出现一个很严重的问题:例如某一个不透明的袋子里面装了1000台手机,其中有600台iphone6, 300台galaxy s6, 50台华为mate7,50台mx4(当然,这些信息分类器是不知道的...).如果分类器只是简单

/**  * 功能:给定数量不限的硬币.币值为25分,10分.5分.1分,计算n分有几种表示法. */ public static int makeChange(int n){ return makeChange(n,25); } /** * 递归的终止条件:全然简化为1分. * @param n * @param denom * @return */ public static int makeChange(int n,int denom){ int next_denom=0; switch(

最近在使用sklearn做分类时候,用到metrics中的评价函数,其中有一个非常重要的评价函数是F1值,(关于这个值的原理自行google或者百度) 在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ,其中有一个参数average用来控制F1的计算方式,今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别 1.F1公式描述: F1-score:    2*(P*R)/(P+R)                 准确率(P): TP/ (TP+FP)                  召

tf.keras.metric 里面竟然没有实现 F1 score.recall.precision 等指标,一开始觉得真不可思议.但这是有原因的,这些指标在 batch-wise 上计算都没有意义,需要在整个验证集上计算,而 tf.keras 在训练过程中计算 acc.loss 都是一个 batch 计算一次的,最后再平均起来.Keras 2.0 版本将 precision, recall, fbeta_score, fmeasure 等 metrics 移除了. 虽然 tf.keras.me

在很多博客和知乎中我看到了许多对于pytorch框架中RNN接口的一些解析,但都较为浅显甚至出现一些不准确的理解,在这里我想阐述下我对于pytorch中RNN接口的参数的理解. 我们经常看到的RNN网络是如图下所示: RNN的 1. timestep训练过程 这个左边图中间循环的箭头难以理解,所以将其按照时间轴展开成多个单元. 但是!!!! 网络只有一个,网络只有一个,网络只有一个, 并不是想右边那样画的.右边的图只不过是不同时刻的输入.因为每个时刻RNN会产生两个输出,一个output和一个s

在js中进行以元为单位进行金额计算时 使用parseFloat会产生精度问题var price = 10.99;var quantity = 7;var needPay = parseFloat(price * quantity); needPay的正确结果应该是76.93元  但是运行后发现needPay为76.93000000000001 此情况可通过 toFixed(n)  方法修正 但是这个方法对 js版本要求较高 不能兼容ie5 另一个解决方案是: 将元为单位的金额乘以100换算为分进

在js中进行以元为单位进行金额计算时 使用parseFloat会产生精度问题 var price = 10.99; var quantity = 7; var needPay = parseFloat(price * quantity); needPay的正确结果应该是76.93元  但是运行后发现needPay为76.93000000000001 此情况可通过 toFixed(n)  方法修正 但是这个方法对 js版本要求较高 不能兼容ie5 另一个解决方案是: 将元为单位的金额乘以100换算

Batch Normalization Ioffe 和 Szegedy 在2015年<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>论文中提出此方法来减缓网络参数初始化的难处. Batch Norm优点 减轻过拟合 改善梯度传播(权重不会过高或过低) 容许较高的学习率,能够提高训练速度. 减轻对初始化权重的强依赖 作为一种正则化的方式,在某种程度上减少对d

# 题目 企业发放的奖金根据利润提成.利润(I)低于或等于10万元时, # 奖金可提10%:利润高于10万元,低于20万元时,低于10万元的部分按10%提成, # 高于10万元的部分,可提成7.%:20万到40万之间时,高于20万元的部分,可提成5%: # 40万到60万之间时高于40万元的部分,可提成3%:60万到100万之间时,高于60万元的部分, # 可提成1.%,高于100万元时,超过100万元的部分按1%提成,从键盘输入当月利润I,求应发放奖金总数? # 程序分析 分区间计算即可. p

在神经网络的训练过程中,总会遇到一个很蛋疼的问题:梯度消失/爆炸.关于这个问题的根源,我在上一篇文章的读书笔记里也稍微提了一下.原因之一在于我们的输入数据(网络中任意层的输入)分布在激活函数收敛的区域,拿 sigmoid 函数举例: 如果数据分布在 [-4, 4] 这个区间两侧,sigmoid 函数的导数就接近于 0,这样一来,BP 算法得到的梯度也就消失了. 之前的笔记虽然找到了原因,但并没有提出解决办法.最近在实战中遇到这个问题后,束手无策之际,在网上找到了这篇论文 Batch Normal

HTK计算mfcc/filter_bank源码解析 HTK可以用简单的 HCopy -C config -s scp 求取mfcc或者filter_bank 关于mfcc的原理在 http://my.oschina.net/jamesju/blog/193343 中有讲解,这里主要说HTK具体是如何用C实现的,因为HTK自身的庞大,文件嵌套不少,所以我提取出了求取filter_bank的源码并重写了,可以直接运行. 读入数据.分帧 首先定义三个结构体: typedef struct Wave {

一.分面搜索 1. 什么是分面搜索? 分面搜索:在搜索结果的基础上进行按指定维度的统计,以展示搜索结果的另一面信息.类似于SQL语句的group by 分面搜索的示例: http://localhost:8983/solr/techproducts/browse 2. Solr中支持的分面查询 字段分面.区间分面.决策树分面.查询分面 2.1 字段分面 执行搜索时,根据查询请求返回特定分面字段中找到的唯一值以及找到的文档数. 通用查询参数: facet:true/false 对当前搜索是否启用分

团队会议 时间:公元2015年10月26日22时3分20秒 地点:宿舍楼716房间 与会人员:陈谋,李剑锋,卢惠民,刘夕霆,仉伯龙,潘成鼎. 会议内容:今天的组会主要讨论的是项目团队贡献分的计算方式,在会议期间陈谋建议将分数划归为项目基础分(保底分数).基本贡献分和特别贡献分.我同意陈谋的观点,而且我认为基本贡献分应当至少包括以下几个部分:任务完成的程度,任务完成的质量,任务是否按时完成,以及代码是否遵循团队的代码规范等.卢惠民.刘夕霆.仉伯龙.潘成鼎也分别发表了他们的观点,概括起来主要是将特殊

通过IP地址和子网掩码与运算计算相关地址 知道IP地址和子网掩码后可以算出 网络地址 广播地址 地址范围 本网有几台主机 例一:下面例子IP地址为192.168.100.5 子网掩码是255.255.255.0 算出网络地址,广播地址,地址范围,主机数 一分步骤计算 1.将ip地址和子网掩码换算为二进制,子网掩码连续全1的是网络地址,后面的是护自己地址,许县前卫网络地址,虚线后为主机地址 2.IP地址和子网掩码进行与运算,结果是网络地址 3.将上面的网络地址中的网络地址部分不变,主机地址变为全1

知道ip地址和子网掩码后可以算出: 1. 网络地址 2. 广播地址 3. 地址范围 4. 本网有几台主机 例1:下面例子IP地址为192·168·100·5 子网掩码是255·255·255·0.算出网络地址.广播地址.地址范围.主机数.(一)分步骤计算 1) 将IP地址和子网掩码换算为二进制,子网掩码连续全1的是网络地址,后面的是主机地址. 虚线前为网络地址,虚线后为主机地址 2)IP地址和子网掩码进行与运算,结果是网络地址 3) 将上面的网络地址中的网络地址部分不变,主机地址变为全1,结果就

js中进行金额计算parseFloat   在js中进行以元为单位进行金额计算时 使用parseFloat会产生精度问题var price = 10.99;var quantity = 7;var needPay = parseFloat(price * quantity); needPay的正确结果应该是76.93元  但是运行后发现needPay为76.93000000000001 此情况可通过 toFixed(n)  方法修正 但是这个方法对 js版本要求较高 不能兼容ie5 另一个解决方

题目链接   时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi和他的小伙伴们一起写了很多代码.时间一久有些代码究竟是不是自己写的,小Hi也分辨不出来了. 于是他实现了一个分类算法,希望用机器学习实现自动分类. 为了评价这个分类算法的优劣,他选出了N份有标记的代码作测试集,并决定用F1 Score作为评价标准. 给出N份代码的实际作者是不是小Hi以及分类算法预测的结果,请你计算F1 Score. 输入 第一行包含一个整数N.(1 <= N <= 1000) 以

在js中进行以元为单位进行金额计算时 使用parseFloat会产生精度问题 var price = 10.99;var quantity = 7;var needPay = parseFloat(price * quantity); needPay的正确结果应该是76.93元  但是运行后发现needPay为76.93000000000001 此情况可通过 toFixed(n)  方法修正 但是这个方法对 js版本要求较高 不能兼容ie5 另一个解决方案是: 将元为单位的金额乘以100换算为分

前言 懒癌翻了,这篇不想写overview了,公式也比较多,今天有(zhao)点(jie)累(kou),不想一点点写latex啦,读论文的时候感觉文章不错,虽然看似很多数学公式,其实都是比较基础的公式,文章也比较细,从网上找了两篇较好的讲解,引用连接在每篇文章前面. 文章1 https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html#undefined Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有

知道ip地址和子网掩码后可以算出: 1. 网络地址 2. 广播地址 3. 地址范围 4. 本网有几台主机 例1:下面例子IP地址为192·168·100·5 子网掩码是255·255·255·0.算出网络地址.广播地址.地址范围.主机数. 一)分步骤计算 1) 将IP地址和子网掩码换算为二进制,子网掩码连续全1的是网络地址,后面的是主机地址. 虚线前为网络地址,虚线后为主机地址 2)IP地址和子网掩码进行与运算,结果是网络地址 3) 将上面的网络地址中的网络地址部分不变,主机地址变为全1,结果就

引言:团队项目即将开展,本文将就团队分工,以及分数分配办法进行阐述 一.团队分工 本周我们团队进行了初步的分工,结果如下: PM: 李孟 Dev:毛宇 薛亚杰 肖俊鹏 罗凡 Test:周敏轩 马辰 李孟 在仔细地分析和热烈的讨论中,我们发现每项工作的工作量都十分大,不存在哪项工作十分辛苦而另一项工作非常轻松的情况.因此此次分工以个人意向为主要标准.另外,因为这毕竟是一门课程,我们希望我们每个人在这门课里得到更全面的发展.所以我们将在团队项目的第一次迭代后进行分工的轮换,具体办法将根据项目情况决定