混淆矩阵(Confusion Matrix),是一种在深度学习中常用的辅助工具,可以让你直观地了解你的模型在哪一类样本里面表现得不是很好. 如上图,我们就可以看到,有一个样本原本是0的,却被预测成了1,还有一个,原本是2的,却被预测成了0. 简单介绍作用后,下面上代码: import seaborn as sns from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt 导入需要的包,如果有一些包没有

代码参考博客原文: https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/84750819 在原文和原文的引用里,找到了关于mIoU详尽的解释.这里重点解析 fast_hist(a, b, n) 这个函数的代码. 生成混淆矩阵的代码: #设标签宽W,长H def fast_hist(a, b, n):#a是转化成一维数组的标签,形状(H×W,):b是转化成一维数组的标签,形状(H×W,):n是类别数目,实数(在这里为19) ''' 核心代码 ''' k

一.混淆矩阵 (一).简介 在人工智能中,混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具,特别用于监督学习,在无监督学习一般叫做匹配矩阵.在图像精度评价中,主要用于比较分类结果和实际测得值,可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面.混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类像比较计算的. 混淆矩阵(confusion matrix)刻画一个分类器的分类准确程度.“混淆”一词也形象地表达了分类器面对多个分类时可能造成的混淆. (二).混淆矩阵(Confusio

有如下R(5,4)的打分矩阵:(“-”表示用户没有打分) 其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列,n表示user个数,m行表示item个数 那么,如何根据目前的矩阵R(5,4)如何对未打分的商品进行评分的预测(如何得到分值为0的用户的打分值)? ——矩阵分解的思想可以解决这个问题,其实这种思想可以看作是有监督的机器学习问题(回归问题). 矩阵R可以近似表示为P与Q的乘积:R(n,m)≍ P(n,K)*Q(K,m) 矩阵分解的过程中,将原始的评分矩阵分解成两个矩阵和的乘积:  矩阵P(n,K)表示n

动机 Python进行商业开发时, 需要有一定的安全意识, 为了不被轻易的逆向. 混淆和加密就有所必要了. 混淆 为了增加代码阅读的难度, 源代码的混淆非常必要, 一个在线的Python代码混淆网站. http://pyob.oxyry.com/ 同时需要注意的是, 这个混淆其实还是被很多人怀疑的, 因为即使混淆了, 也没有改变代码的结构. 这种方法只能”防君子,不防小人“ 所以, 必要的话, 在编程的时候, 可以故意做点提高逆向难度的事情: 结构稍微改变, 合并几个类到同一个文件. 面向对象的

Python进行商业开发时, 需要有一定的安全意识, 为了不被轻易的逆向. 混淆和加密就有所必要了. 为了增加代码阅读的难度, 源代码的混淆非常必要, 一个在线的Python代码混淆网站. http://pyob.oxyry.com/PS:也有很多人在学习Python的过程中,往往因为遇问题解决不了或者没好的教程从而导致自己放弃,为此我整理啦从基础的python脚本到web开发.爬虫.django.数据挖掘等[PDF等]需要的可以进Python全栈开发交流.裙 :一久武其而而流一思(数字的谐音)

详解计算miou的代码以及混淆矩阵的意义 miou的定义 ''' Mean Intersection over Union(MIoU,均交并比):为语义分割的标准度量.其计算两个集合的交集和并集之比. 在语义分割的问题中,这两个集合为真实值(ground truth)和预测值(predicted segmentation). 这个比例可以变形为正真数(intersection)比上真正.假负.假正(并集)之和.在每个类上计算IoU,之后平均. 对于21个类别,分别求IOU: 例如,对于类别1的I

1. 在计算出混淆矩阵之后,想自己绘制图形(并且在图形上显示汉字),可用 #coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np confusion = np.array(([91,0,0],[0,92,1],[0,0,95])) # 热度图,后面是指定的颜色块,可设置其他的不同颜色 plt.imshow(confusion, cmap=plt.cm.Blues) # ticks 坐标轴的坐标点 # label 坐标轴标签

一.前述 怎么样对训练出来的模型进行评估是有一定指标的,本文就相关指标做一个总结. 二.具体 1.混淆矩阵 混淆矩阵如图:  第一个参数true,false是指预测的正确性.  第二个参数true,postitives是指预测的结果.  相关公式: 检测正列的效果: 检测负列的效果: 公式解释: fp_rate: tp_rate: recall:(召回率) 值越大越好 presssion:(准确率) TP:本来是正例,通过模型预测出来是正列 TP+FP:通过模型预测出来的所有正列数(其中包括本来

1 原则 在开始讨论Python社区所采用的具体标准或是由其他人推荐的建议之前,考虑一些总体原则非常重要. 请记住可读性标准的目标是提升可读性.这些规则存在的目的就是为了帮助人读写代码,而不是相反. 本小节讨论你所需记住的一些原则. 1.1 假定你的代码需要维护 人们很容易倾向相信某时所完成的工作在未来不需要添加一部分或对其维护.这是由于很难预料到未来的需求,以及低估自己造成Bug的倾向.然而,所写代码很少不被修改一直存在. 如果你假设自己所写代码会"一劳永逸"的无需之后进行阅读.调试

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络 2015/12/02 · 实践项目 · 15 评论· 神经网络 分享到:18 本文由 伯乐在线 - 耶鲁怕冷 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:iamtrask.欢迎加入翻译组. 概要:直接上代码是最有效的学习方式.这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法. 代码如下:   X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y

转载自http://www.douban.com/note/134971609/ Python 的代码风格由 PEP 8 描述.这个文档描述了 Python 编程风格的方方面面.在遵守这个文档的条件下,不同程序员编写的 Python 代码可以保持最大程度的相似风格.这样就易于阅读,易于在程序员之间交流.1. 命名风格 总体原则,新编代码必须按下面命名风格进行,现有库的编码尽量保持风格. 尽量以免单独使用小写字母'l',大写字母'O',以及大写字母'I'等容易混淆的字母. 模块命名尽量短小,使用全

摘要 本文给出主Python版本标准库的编码约定.CPython的C代码风格参见​PEP7.本文和​PEP 257 文档字符串标准改编自Guido最初的<Python Style Guide>, 并增加了Barry的​GNU Mailman Coding Style Guide的部分内容.本文会随着语言改变等而改变.许多项目都有自己的编码风格指南,冲突时自己的指南为准. 本文给出主Python版本标准库的编码约定.CPython的C代码风格参见PEP7. 本文和PEP 257 文档字符串标准改

转载自http://www.douban.com/note/134971609/ Python 的代码风格由 PEP 8 描述.这个文档描述了 Python 编程风格的方方面面.在遵守这个文档的条件下,不同程序员编写的 Python 代码可以保持最大程度的相似风格.这样就易于阅读,易于在程序员之间交流. 1. 命名风格 总体原则,新编代码必须按下面命名风格进行,现有库的编码尽量保持风格. 尽量以免单独使用小写字母'l',大写字母'O',以及大写字母'I'等容易混淆的字母. 模块命名尽量短小,使用

前言: Life is short ,you need python. --Bruce Eckel 我与2048的缘,不是缘于一个玩家,而是一次,一次,重新的ACM比赛.四月份校赛初赛,第一次碰到2048,两周后决赛再次遇到2048,后来五月份的广东省赛,又出现了2048.在这三次比赛过程中,我一次2048都没玩过..全靠队友的解释,直到昨天,我突然想起写个2048吧,于是下了个2048玩了几盘,之后就開始用python来写了,心想就不写界面了,为了简洁. 我对python并不熟悉,可是我在之前

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

上面只显示代码. 详BP原理和神经网络的相关知识,请参阅:神经网络和反向传播算法推导 首先是前向传播的计算: 输入: 首先为正整数 n.m.p.t,分别代表特征个数.训练样本个数.隐藏层神经元个数.输出 层神经元个数. 当中(1<n<=100,1<m<=1000, 1<p<=100, 1<t<=10). 随后为 m 行,每行有 n+1 个整数.每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的 实际观測结果 y.特征值

前言: Life is short ,you need python. --Bruce Eckel 我与2048的缘,不是缘于一个玩家.而是一次,一次,重新的ACM比赛.四月份校赛初赛,第一次碰到2048,两周后决赛再次遇到2048,后来五月份的广东省赛,又出现了2048. 在这三次比赛过程中,我一次2048都没玩过..全靠队友的解释,直到昨天.我突然想起写个2048吧,于是下了个2048玩了几盘,之后就開始用python来写了,心想就不写界面了,为了简洁. 我对python并不熟悉,可是我在之

老李分享:pep8 python代码规范 什么是PEPPEP是 Python Enhancement Proposal 的缩写,翻译过来就是 Python增强建议书 . PEP8 译者:本文基于 2013-08-02 最后修改的 PEP8 版本翻译,若要查看英文原文,请参考PEP8简介 本文档给出的编码约定,来源于 Python 主发行版标准库中的代码.Python 的 C 语言实现所使用的 C 语言风格指南,请参考PEP7. 本文档与 PEP 257(文档字符串规范)都来自于 Guido1)

200行Python代码实现2048 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令 GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器 3. 环境使用 使用GVim编辑器输入实验所需的代码及文件,使用LX终端(LXTerminal)运行所需命令进行操