conf_mat = confusionmat(y_true, y_pred); % 首先根据数据集上的真实 label 值,和训练算法给出的预测 label 值, % 计算 confusion matrix conf_mat = bsxfun(@rdivide, conf_mat, sum(conf_mat, 2)); accuracy = mean(diag(conf_mat)); % 对角线上的准确率的均值即为最终的 accuracy:

一.分类(类别/Category) 1.适用范围      当你已经封装好了一个类(也可能是系统类.第三方库),不想在改动这个类了,可是随着程序功能的增加需要在类中增加一个方法,这时我们不必修改主类,只需要给你原来的类增加一个分类.      将一个大型的类拆分成不同的分类,在不同分类中实现类别声明的方法,这样可以将一个类的实现写到多个.m文件中,方便管理和协同开发.      分类中的方法可以只声明,不实现,所以在协议不支持可选方法的时候(协议现在已经支持可选方法),通常把分类作为非正式协议使

有两张表,新闻信息表MessageInfo和新闻类别表MessageType.表结构如下: 然后需要实现下面这种查询结果: 这个是我面试时遇到的,上面的新闻类型是乱写的.当时没有做出来,然后回来又研究了下. 刚开始是这么想的,新闻类型表MessageType左连接left join新闻信息表MessageInfo,筛除那些新闻ID为空的,然后根据新闻类型名直接分组统计. select MessageName as '新闻类型',COUNT(*) as '新闻数量' from MessageTyp

package com.data.ml.classify; import java.io.File; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import java.util

实现本文的文本数据可以在THUCTC下载也可以自己手动爬虫生成, 本文主要参考:https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/82716923 nb表示朴素贝叶斯 rf表示随机森林 lg表示逻辑回归 初学者(我)通过本程序的学习可以巩固python基础,学会python文本的处理,和分类器的调用.方便接下来的机器学习的学习. 各个参数直观的含义: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on

### train_model.py ### #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import codecs import simplejson as json import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential, load_model from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint from

之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0,

1. 目的:根据人口普查数据来预测收入(预测每个个体年收入是否超过$50,000) 2. 数据来源:1994年美国人口普查数据,数据中共含31978个观测值,每个观测值代表一个个体 3. 变量介绍: (1)age: 年龄(以年表示) (2)workclass: 工作类别/性质 (e.g., 国家机关工作人员.当地政府工作人员.无收入人员等) (3)education: 受教育水平 (e.g., 小学.初中.高中.本科.硕士.博士等) (4)maritalstatus: 婚姻状态(e.g., 未婚

Oracle按不同时间分组统计 Oracle按不同时间分组统计的sql 如下表table1: 日期(exportDate) 数量(amount) -------------- ----------- 14-2月 -08 20 10-3月 -08 2 14-4月 -08 6 14-6月 -08 75 24-10月-09 23 14-11月-09 45 04-8月 -10 5 04-9月 -10 44 04-10月-10 88 注意:为了显示更直观,如下查询已皆按相应分组排序 1.按年份分组 sel

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/ 1- 指定阈值 为了将逻辑回归值映射到二元类别,必须指定分类阈值(也称为判定阈值).如果值高于该阈值,则表示“1”:如果值低于该阈值,则表示“0”.人们往往会认为分类阈值应始终为 0.5,但阈值取决于具体问题,因此必须对其进行调整. 2- 真与假.正类别与负类别 真正例是指模型将正类别样本正确地预测为正类别. 假正例是指模型将负类别样本

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷

使用tensorflow构造神经网络用来进行mnist数据集的分类 相比与上一节讲到的逻辑回归,神经网络比逻辑回归多了隐藏层,同时在每一个线性变化后添加了relu作为激活函数, 神经网络使用的损失值为softmax概率损失值,即为交叉熵损失值 代码:使用的是mnist数据集作为分类的测试数据,数据的维度为50000*784 第一步:载入mnist数据集 第二步:超参数的设置,输入图片的大小,分类的类别数,迭代的次数,每一个batch的大小 第三步:使用tf.placeholder() 进行输入数

一.等待事件由来 大家可能有些奇怪,为什么说等待事件,先谈到了指标体系.其实,正是因为指标体系的发展,才导致等待事件的引入.总结一下,Oracle的指标体系,大致经历了下面三个阶段: · 以命中率为主要参考指标 · 以各种命中率为主要的优化入口依据,常见的有”library cache hit radio“等.但这种方式弊端很大,一个命中率为99%的系统,不一定就比95%的系统优化的更好.在老的Oracle版本中,往往采用这种方式,如8i.9i等. · 以等待事件为主要参考指标 · 以各种等待事

   1.算法功能简介 监督分类,也叫训练场地法.训练分类法,是遥感图像分类的一种,用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程.监督分类算法有平行算法.平行六面体法.最小距离法.最大似然法.马氏距离法.二值编码分类法等算法. 最小距离法是一种原理简单,应用方便的分类方法,它利用训练样本中各类别在各波段的均值,根据各像元离训练样本平均值的距离大小来决定其类别,其在遥感分类中应用并不广泛,主要缺点是此方法没有考虑不同类别内部方差的不同,从而造成一些类别在其边界上的重叠,引起分类误差,因此需要

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

1.Category 1)分类/类别(category): 允许以模块的方式向现有类定义添加新的方法(默认不能添加实例变量).用以扩展自己或他人以前实现的类,使它适合自己的需要. 分类的名称括在类名之后的一对圆括号 "( )" 中. @interface QCStudent (Print) @end @implementation QCStudent (Print) @end 分类文件名使用符号"+"来分隔类和分类的名字(Xcode 会自动生成). QCStuden

/** *判断字符类型 */ function CharMode(iN) { if (iN >= 48 && iN <= 57) //数字 return 1; if (iN >= 65 && iN <= 90) //大写字母 return 2; if (iN >= 97 && iN <= 122) //小写 return 4; else return 8; //特殊字符 } /** * 统计字符类型 */ function

一.前言 表征分类精度的指标有很多,其中最常用的就是利用混淆矩阵.总体分类精度以及Kappa系数. 其中混淆矩阵能够很清楚的看到每个地物正确分类的个数以及被错分的类别和个数.但是,混淆矩阵并不能一眼就看出类别分类精度的好坏,为此从混淆矩阵衍生出来各种分类精度指标,其中总体分类精度(OA)和卡帕系数(Kappa)应用最为广泛. 总体分类精度(OA):指被正确分类的类别像元数与总的类别个数的比值:OA值虽然能很好的表征分类精度,但是对类别像元个数极度不平衡的多类地物来说,其值收到像元数据较多类别的影

Category 分类 ,又称为类别.类目 概念 Category有多种翻译:分类.类别.类目(一般叫分类的多) Category式OC特有的语法,其他语言没有的语法(类似于C#语言中的"扩展方法"和partial 关键字 作用 在不修改原有类的基础上增加新的方法 一个庞大的类可以分模式开发 一个庞大的类可以由多个人来编写,更有利于团队合作 使用Category的作用 )对现有类进行扩展 比如,你可以扩展Cocoa touch框架中的类,你在列表中增加的方法会被子类所继承,而且在运行时

LR是一个传统的二分类模型,它也可以用于多分类任务,其基本思想是:将多分类任务拆分成若干个二分类任务,然后对每个二分类任务训练一个模型,最后将多个模型的结果进行集成以获得最终的分类结果.一般来说,可以采取的拆分策略有: one vs one策略 假设我们有N个类别,该策略基本思想就是不同类别两两之间训练一个分类器,这时我们一共会训练出种不同的分类器.在预测时,我们将样本提交给所有的分类器,一共会获得N(N+1)个结果,最终结果通过投票产生. one vs all策略 该策略基本思想就是将第i种类

本文是一位好友“托马斯”授权给我来发表的,介绍都是他的研究成果,在此,非常感谢. 上一期文章主要写了管线系统的标注功能,结合代码简单讲解了一些超图.NET开发框架气泡Bubble的使用方法,这期的文章介绍一下管线长度统计功能,效果如下图: 功能介绍:通过指定的管线图层获取不同的管线类型,针对不同类型对其进行长度统计,统计可以设置最大最小范围,并提供导出excel表格功能.功能内容并不复杂,主要是要对管线数据进行规范整理,统一数据标准,首先必不可少的是一个分类的字段,在本票的代码里对应的数据字段为