最近在做眼底图像的无监督分类,使用的数据集辣子kaggle的Diabetic Retinopathy,简称DR,中文称糖尿病型眼底疾病. 最后的评估方法是二次加权kappa.以前没接触过,网上也没有具体的介绍,在这里简单谈谈我的理解,如有错误欢迎指出. 简介 Kappa指数用来衡量两个模型对同一张图片进行判断时,判断结果一致的程度,结果范围从0~1,1表示评价完全相同,0表示评价完全相反. 一般用模型获得相同评价的数量与基于可能性的期望是否有差别来分析,当两个模型相同评价的数量和基于可能性期望的

Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data   Xiaoping Liu, Jialv He, Yao Yao, Jinbao Zhang, Haolin Liang, Huan Wang & YeHong 摘要 研究方向的重要性(有意义): 城市土地使用信息在城市管理.政府政策制定.和人类活动监测方面扮演着重要的角色. However,存在的困难: 由于城市系统的复杂性,将城市功能

1.EXEALL.m function EXEALL(FilePath, FileName)%执行所有流程% FilePath: 文件夹所在路径% FileName: 文件夹名称 FullPath = [FilePath , FileName , '\' , FileName , '.txt']; allPixelPath = [FilePath , FileName , '\', FileName , '.allpixel.csv']; TestdataPath = [FilePath , F

Given an array of citations (each citation is a non-negative integer) of a researcher, write a function to compute the researcher's h-index. According to the definition of h-index on Wikipedia: "A scientist has index h if h of his/her N papers have a

指数循环节,由于a ^x = a ^(x % m + phi(m)) (mod m)仅在x >= phi(m)时成立,故应注意要判断 //by:Gavin http://www.cnblogs.com/IMGavin/ //指数循环节 递归处理 #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<string> #include&l

只贴基本的适合小白的Matlab实现代码,深入的研究除了需要改进算法,我建议好好研究一下混沌与分形,不说让你抓住趋势,至少不会大亏,这个资金盈亏回调我以前研究过. function [line_H,RS]=dfaX_0322(x)%% 初始化数据处理% x=importdata('IF.txt');[line_H,RS]=dfaX_0322(x);line_H%x=1000*rand(4000,1);[line_H,RS]=dfaX_0322(x);line_Hx=x(:);x=x+2;%防止x

  指数平滑法 原数数据如下: 点击数据——数据分析 选择指数平滑 最一次平滑 由于我们选择的区域是B1:B22,第一个单元格“钢产量”,被当做标志,所以我们应该勾选标志.当我们勾选了标志后,列中的第一个单元格将不被用于计算,计算从第二个单元格开始. 结果如下: 做二次平滑 这里,我们不再采用标志,所以数据区间选择在C3:C22 对比一下 阻尼系数=0.3 阻尼系数=0.05 阻尼系数=0.9 画在一张图上对比下,可见阻尼系数越大,曲线越平.         移动平均(一阶和二阶) 同理可以使用

, b, c = , d, e = , f[]; int main() { for (;b - c;) f[b++] = gap; , c;c-=, printf("%.4d ", e + d / gap), e = d%gap) { for (b = c;--b;) { d += f[b] * gap; f[b] = d%b; d /= b; } ; } system("pause"); ; } 网上找的,觉得挺有意思的这个算法,可以得出任意位的e指数,用的仍然是

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.

发生环境: $modal.on('click', '#search',function(e){}); 上面代码的语法是这样的: .on( events [, selector ] [, data ], handler(eventObject) ) 其中$modal为父容器,在该容器上绑定click事件,当id为search的button被点击时才触发function 存在问题: 1. 点击第一次触发一次 2. 点击第二次触发两次 3. 点击第三次触发四次 ... 以此类推成指数增长 问题原因:o

(一)牛顿法解最大似然估计 牛顿方法(Newton's Method)与梯度下降(Gradient Descent)方法的功能一样,都是对解空间进行搜索的方法.其基本思想如下: 对于一个函数f(x),如果我们要求函数值为0时的x,如图所示: 我们先随机选一个点,然后求出该点的切线,即导数,延长它使之与x轴相交,以相交时的x的值作为下一次迭代的值. 更新规则为: 那么如何将牛顿方法应用到机器学习问题求解中呢? 对于机器学习问题,我们优化的目标函数为极大似然估计L,当极大似然估计函数取得最大时,其导

百度指数抓取,再用图像识别得到指数 前言: 土福曾说,百度指数很难抓,在淘宝上面是20块1个关键字: 哥那么叼的人怎么会被他吓到,于是乎花了零零碎碎加起来大约2天半搞定,在此鄙视一下土福 安装的库很多: 谷歌图像识别tesseract-ocr pip3 install pillow pip3 install pyocr selenium2.45 Chrome47.0.2526.106 m or Firebox32.0.1 chromedriver.exe 图像识别验证码请参考我的博客: pyth

目录: 0.Chrome扩展开发(Gmail附件管理助手)系列之〇——概述 1.Chrome扩展开发之一——Chrome扩展的文件结构 2.Chrome扩展开发之二——Chrome扩展中脚本的运行机制和通信方式 3.Chrome扩展开发之三——Chrome扩展中的数据本地存储和下载 4.Chrome扩展开发之四——核心功能的实现思路 5.Chrome扩展开发之五——采用指数退避算法实现ajax请求的重发,全部完成时触发回调函数 如果你对GmailAssist感兴趣,可以在chrome商店中搜索“

Exponential family(指数分布族)是一个经常出现的概念,但是对其定义并不是特别的清晰,今天好好看了看WIKI上的内容,有了一个大致的了解,先和大家分享下.本文基本是WIKI上部分内容的翻译. 1. 几个问题 什么是指数分布族? 既然是”族“,那么族内的共同特点是什么? 为何指数分布族被广泛应用?是指数分布族选择了我们,还是我们选择了指数分布族?(这个问题没有回答,需要结合具体实例分析) 2. 参考 Exponential family. (2015, February 26).

放射性衰变是指数衰减的典型例子.另外还有化学反应某反应物的减少,RC电路电流的减小,大气压随海拔高度的减小等. 指数衰减的方程: \begin{equation} \frac{dN(t)}{dt}=-\frac{N(t)}{\tau} \label{eq1} \end{equation} 其中,\(N(t)\)为\(t\)时刻的物理量\(N\),对于放射性衰变,\(N\)就是未衰变的原子核数目.\(\tau\)为时间常数. 方程\eqref{eq1}有解析解: \[N(t)=N(0)\exp(-

Python实现CART(基尼指数) 运行环境 Pyhton3 treePlotter模块(画图所需,不画图可不必) matplotlib(如果使用上面的模块必须) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 cond=>condition: 是否建树完成 su=>subroutine: 递归建树 op3=>operation: 选择基尼指数最小的为判决点 op4=>

class Index(object): def __init__(self,index_name,index_code,closePrice_yesterday,closePrice_today): self.index_code=index_code self.index_name=index_name self.closePrice_yesterday=closePrice_yesterday self.closePrice_today=closePrice_today def displ

除了影响因子,还有许多指标可以评价论文价值,如Google的H5指数H5中位数.现在JCR 的2015影响因子早已放出.Google也于6月份提供了其最新的2015学术指数.2015版的学术指数,是基于Google Scholor截止到2015月中旬索引的所有文献,涵盖了2010-2014年间的所有文献.Google的学术指数还包括网站遵循Google学术的纳入指标的文献.     英文文献Google学术指数前100名    Publication h5-index h5-median 1.

Calculation Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2272    Accepted Submission(s): 536 Problem Description Assume that f(0) = 1 and 0^0=1. f(n) = (n%10)^f(n/10) for all n bigger than ze

如果你已经安装使用了Windows 8.1,你就会发现自从Vista时代开始的计算机体验评分消失了,在文章<微软取消Windows 8 计算机评分功能>中,我猜测了微软取消评分功能的可能原因,尽管如此,如果你仍旧很好奇计算机在Windows 8.1 中的体验指数评分,可以参照如下方法查看: 方法一, 此方法非常简单,但不够直观,具体如下: 直接查看C:\Windows\Performance\WinSAT\DataStore下的最后一个xml 文件,这些文件是在安装Windows8.1时产生的