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

目录 1.评估分类方法的性能 1.1 混淆矩阵 1.2 其他评价指标 1)Kappa统计量 2)灵敏度与特异性 3)精确度与回溯精确度 4)F度量 1.3 性能权衡可视化(ROC曲线) 2.评估未来的性能 2.1 保持法 2.2 交叉验证 2.3 自助法抽样 1.评估分类方法的性能 拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的. 3种数据类型评价分类器:真实的分类值:预测的分类值:预测的估计概率.之前的分类算法案例只用了前2种. 对于单一预测类别,可将predict函数设定为

github地址:https://github.com/tensorflow/models.git 本文分析tutorial/image/cifar10教程项目的cifar10_input.py代码. 给外部调用的方法是: distorted_inputs()和inputs()cifar10.py文件调用了此文件中定义的方法. """Routine for decoding the CIFAR-10 binary file format."""

1. 为什么使用接口 Java中的接口是一组对需求的描述.接口通过声明接口方法来对外宣布:“要想具有XX功能,就得按我说的做(即实现接口方法).” 而接口的实现类通过实现相应接口的方法来宣布:“我已经按你说的做了,请赐予我XX功能吧!” 例如,以下是Comparable<T>接口的定义: public interface Comparable<T> { int compareTo(T o); } Comparable<T>接口中定义了一个compareTo方法,这个方法

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. Kintinuous是Thomas Whelan在National University of Ireland Maynooth读博期间的工作,有四篇相关的论文(RSS RGB-D Workshop 2012,ICRA 2013,IROS 2013,IJRR 2014).合作作者Michael Kaess来自CMU,是iSAM的作者(Kintinuous的后端优化用到了iSAM).Thomas Whelan的另一项主要贡献是ElasticFu

预测模型在各个领域都越来越火,今天的分享和之前的临床预测模型背景上有些不同,但方法思路上都是一样的,多了解各个领域的方法应用,视野才不会被局限. 今天试图再用一个实例给到大家一个统一的预测模型的做法框架(R中同样的操作可以有多种多样的实现方法,框架统一尤其重要,不是简单的我做出来就行).而是要: eliminate syntactical differences between many of the functions for building and predicting models 数据

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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

本篇博客为著名的 RAFT 一致性算法论文的中文翻译,论文名为<In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)>(寻找一种易于理解的一致性算法). Raft 是一种用来管理日志复制的一致性算法.它和 Paxos 的性能和功能是一样的,但是它和 Paxos 的结构不一样:这使得 Raft 更容易理解并且更易于建立实际的系统.为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,例如领导选取(leader

问题 我们在生产环境中使用SQLite时中发现建表报“table xxx already exists”错误,但DB文件中并没有该表.后面才发现这个是SQLite在实现过程中的一个bug,而这个bug与数据字典的一致性相关,下面这篇文章主要讨论SQLite的缓存机制,以及缓存一致性实现的策略,希望对大家了解SQLite缓存机制有一定的帮助. 缓存 SQLite中缓存主要包括两方面,数据字典缓存和数据页缓存.SQLite本身是一个文件数据库,所有的数据都在一个DB文件中,文件以块(page)的形式

最近做项目要做个商品评价的功能,我直接就跑到淘宝那里去研究了,可看着晕晕的,还不知道他是怎么做的,于是把图抠了下来,自己写了一个,接下来就展示一下我是怎么做的,大家有不同的实现方法可要记得分享一下呀. 经过研究,我发现在脚本事件上来说,就分三个事件,鼠标移入事件,鼠标离开事件和点击事件.移入就让鼠标移入的星星和之前的星星都变色,点击在移入的基础上保存了当前点击的星星位置,离开则恢复到上次点击的那个星星.从样式上来说,这些星星可以共用一个图片,切换星星时让图片的一部分展示出来就可以了. 这里展示D

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在我自己的<Web开发框架>中,用了很多年的EasyUI,最新版本EasyUI为1.4.5,随着版本的更新,其很多功能得到了很大的完善和提高,同时也扩展了一些新的功能,以前在布局和对话框弹出层的自动适应大小的问题,也在最近的一些版本得到了解决,本文在迁移到最新EasyUI版本的时候,总结了一些经验,希望对大家使用这个强大的Web界面组件有所帮助. 1.Web主界面的布局调整 上面的布局是顶部内容+一级菜单.左边菜单,右边主内容为页面内容,页面内容是变化的内容,其他部分为不变的,这样的布局代码如

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一.表空间大小 select b.file_name 物理文件名, b.tablespace_name 表空间, b.bytes / 1024 / 1024 大小M, (b.bytes - sum(nvl(a.bytes, 0))) / 1024 / 1024 已使用M, substr((b.bytes - sum(nvl(a.bytes, 0))) / (b.bytes) * 100, 1, 5) 利用率 from dba_free_space a, dba_data_files b wher

作者:吴香伟 发表于 2014/09/05 版权声明:可以任意转载,转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息以及版权声明 数据分布是分布式存储系统的一个重要部分,数据分布算法至少要考虑以下三个因素: 1) 故障域隔离.同份数据的不同副本分布在不同的故障域,降低数据损坏的风险: 2) 负载均衡.数据能够均匀地分布在磁盘容量不等的存储节点,避免部分节点空闲部分节点超载,从而影响系统性能: 3) 控制节点加入离开时引起的数据迁移量.当节点离开时,最优的数据迁移是只有离线节点上的数据被迁移到其它

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