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

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7091315.html 前言 最近打算把翻译质量的人工评测好好的做一做. 首先废话几句,介绍下我这边翻译质量的人工评测怎么做.先找一批句子,然后使用不同的引擎对其进行翻译,然后将原文和译文用下面的方式进行呈现,把这些交给专业的人士去进行打分,打完分之后,对结果进行统计,得出评测结果. 看似流程很顺利,且结果也有参考价值.然而实际操作的过程中发现如果一个用户的

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kappa计算结果为-1~1,通常kappa是落在 0~1 间,可分为五组来表示不同级别的一致性: 0.0~0.20 极低的一致性(slight) 0.21~0.40 一般的一致性(fair) 0.41~0.60  中等的一致性(moderate) 0.61~0.80  高度的一致性(substantial) 0.81~1 几乎完全一致(almost perfect) 计算公式: po是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数. 假设每一类的真实样本个数分别为a1,a2,...,aC,预测出来的

1 定义 百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] \(p_0\)是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就

1 定义 百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] \(p_0\)是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就

kappa系数在遥感分类图像的精度评估方面有重要的应用，因此学会计算kappa系数是必要的 实例1 实例2

论文名称:context-aware learning of hierarchies of low-fidelity models for multi-fidelity uncertainty quantification 链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0045782523000312 国际计算力学领域的顶级期刊<Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering

目录 Python编程语言简介 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256134.html Python环境搭建及中文编码 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12256337.html Python 基础语法 https://www.cnblogs.com/hany-postq473111315/p/12257287.html Python 变量类型及变量赋值 https://w

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数据集预览: GlobeLand30是30米空间分辨率全球地表覆盖数据,目前可供下载使用的有3年的数据:2000-2010-2020,本文主要讲述GlobeLand30的官网下载地址和数据集简介. 数据处理方法.成果数据下载: [ArcGIS风暴]ArcGIS平台实现中国地表覆盖数据GlobeLand30预处理(批量投影.拼接.掩膜提取) [ArcGIS风暴]ArcGIS生成GlobeLand30土地利用数据集中国区域行列号shp格式对照图 目录 一.GlobeLand30简介 1 数学基础 2

论文题目<Hyperspectral Image Classification With Deep Feature Fusion Network> 论文作者:Weiwei Song, Shutao Li, Leyuan Fang,Ting Lu 论文发表年份:2018 网络简称:DFFN 发表期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  一.本文提出的挑战 1.由于光谱混合和光谱特征空间变异性的存在,HSIs通常具有非常复杂的空间

<使用面部图像分析软件诊断内分泌和遗传疾病:回顾,当前研究结果以及未来展望> Abstract 库欣综合征(CS)和肢端肥大症普遍是在发病后几年才能被诊断出的内分泌疾病.现在需要新的诊断方法,提高医生的认识.脸部分类技术是最近在初步研究中被引入的针对CS和肢端肥大症诊断的一种有前途的工具.它也被用来对各种遗传综合征进行分类通过使用常规面部照片.作者提出了该技术的基本解释,回顾了在医学中使用该技术的现有文献,并探讨未来可能的发展.本文的这种技术已经应用于以前的正脸和侧脸的标准化图片的分类研究中.

1. 历史及演进 提升学习算法,又常常被称为Boosting,其主要思想是集成多个弱分类器,然后线性组合成为强分类器.为什么弱分类算法可以通过线性组合形成强分类算法?其实这是有一定的理论基础的.1988年,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习”和“弱可学习”的概念,他们指出,在概率近似正确(Probably Approximately Correct, PAC)学习的框架中,一个概念,如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且正确率很高,那么就称这个概念是强可学习的:如果正确率只是

MP4介绍与基本AVC编码(x264)教程(最后更新: 2006.03.25)为日益增加的对MP4 H264/AVC编码的需求,本人做了一个简单的MP4介绍与基本AVC编码(使用x264)教程最后更新日期:2006年3月25日注×:这是本人第一次写这样的教程,知道的也不是很多,所以里面肯定会有很多错误,请内行多多指正,我好及时更新省得误人子弟. 首先简单介绍一下MPEG是什么: MPEG是Motion Picture Expert Group的缩写,简单讲就是个行业里的组织,专门对数字内容做出业

文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术] 目录 1 什么是非均衡 2 8种解决办法 2.1 重采样(四种方法) 2.2 调整损失函数 2.3 异常值检测框架 2.4 二分类变成多分类 2.5 EasyEnsemble 1 什么是非均衡 分类(classification)问题是数据挖掘领域中非常重要的一类问题,目前有琳琅满目的方法来完成分类.然而在真实的应用环境中,分类器(classifier)扮演的角色通常是识别数据中的"少数派",比如: 银行识别信用卡异常交易记录 垃圾邮件识别 检测

大家好!在上篇文章中,我们一起学习了如何[掌握正确的数据处理思维].在完成数据准备和清理工作后,就要进入到正式分析阶段,而选择什么样的数据分析方法进行分析是关键. 想要进行科学和系统化的数据分析,分析方法的思维是必备项. 本文为SPSSAU数据分析思维培养的第2篇文章,将分别从数据类型谈起,剖析数据应该如何分析,包括数据的基础描述,数据质量的判断.除此之外,还进行差异关系,影响关系涉及的分析方法解析,最后针对更深入的影响关系进行说明. 希望通过本文帮助大家更快地掌握数学分析的思维,使用正确和科学

大家好!在上篇文章中,我们一起学习了如何掌握正确的数据处理思维(文章链接:https://www.cnblogs.com/spssau/p/12523530.html).在完成数据准备和清理工作后,就要进入到正式分析阶段,而选择什么样的数据分析方法进行分析是关键. 想要进行科学和系统化的数据分析,分析方法的思维是必备项. 本文为SPSSAU数据分析思维培养的第2篇文章,将分别从数据类型谈起,剖析数据应该如何分析,包括数据的基础描述,数据质量的判断.除此之外,还进行差异关系,影响关系涉及的分析方法

噪声标签的负训练:ICCV2019论文解析 NLNL: Negative Learning for Noisy Labels 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Kim_NLNL_Negative_Learning_for_Noisy_Labels_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 卷积神经网络(CNN)在用于图像分类时具有优异的性能.经典的CNNs训练方法是以有监督的方式标记图像,如"输入图像属于此

深度学习在最近十来年特别火,几乎是带动AI浪潮的最大贡献者.互联网视频在最近几年也特别火,短视频.视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里,成为互联网吸金的又一利器.当这两个火碰在一起,会产生什么样的化学反应呢? 不说具体的技术,先上一张福利图,该图展示了机器对一个视频的认知效果.其总红色的字表示objects, 蓝色的字表示scenes,绿色的字表示activities. 图1 人工智能在视频上的应用主要一个课题是视频理解,努力解决“语义鸿沟”的问题,其中包括了:     · 视频