在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的. 对学习器的泛化性能进行评估,不仅需要有效可行的试验估计方法,还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准,这就是性能度量(performance measure).性能度量反映了任务需求,在对比不同模型的能力时,使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果:这意味着模型的“好坏”是相对的,什么样的模型是好的,不仅取决于算法和数据,还决定于任务需求. 性能指标往往使我们

K-均值(K-mean)聚类 目的:最小化所有类簇中的方差之和 类簇内方差和(WCSS,within cluster sum of squared errors) fuzzy K-means 层次聚类(hierarchical culstering) 凝聚聚类(agglomerative clustering) 分列式聚类(divisive clustering) 0 运行环境 cd $SPARK_HOME bin/spark-shell --name my_mlib --packages or

作为一名Android开发人员,我们都知道一个View从无到有,会经历3个阶段: 1. measure/测量阶段,也就是确定某个view大小的过程: 2. layout/布局阶段,也就是确定其左上右下坐标的过程: 3. draw/绘制阶段,也就是按照前面2步计算的结果,将view绘制在屏幕相应的位置上: 今天,我带领大家来看看View系统的measure过程.到现在相信大部分人都知道measure是从ViewRootImpl.measureHierarchy 方法开始的,但归根结底是从perfo

1 离线指标 1.1 LogLoss 1.1.1 KL散度 logloss使用KL散度来计算.设样本的真实分布为P,预测分布为Q,则KL散度定义如下: 这里可以通俗地把KL散度理解为相同事件空间里两个概率分布的相异情况.KL散度越小,预测分布越接近真实分布. KL散度的物理意义是:使用分布Q来对真实分布为P的事件进行编码,导致平均编码长度增加了多少.具体解释可见百度和知乎. 1.1.2 CTR中KL散度的计算 CTR预估中,上面的概率分布为二项分布.设真实的点击率是tctr,预测的点击率是pct

Define on \(\mathbb{R}^d\) the normalized Gaussian measure\[ d \gamma(x)=\frac{1}{(2\pi)^{\frac{d}{2}}} e^{-\frac{|x|^2}{2}}dx\] Consider first the case \(d= 1\). The Taylor expansion of \(e^{-\frac{1}{2}x^2}\) at the point \(x\), with increment \(t\

简介 在以XAML为主的控件布局体系中,有用于完成布局的核心步骤,分别是measure和arrange.继承体系中由UIElement类提供Measure和Arrange方法,并由其子类FrameworkElement类提供protected的MeasureOverride和ArrangeOverride方法来为自定义控件提供实现自定义布局的接口.本文通过一个瀑布流布局实现来为大家简单地介绍这两个核心方法. 所谓瀑布流布局,是多列布局的一种形式,列中元素等比缩放使得自身与列等宽,每列再以Stac

对于普通的view,其测量在ViewGroup中的measureChildWithMargins函数中调用child view的measure开始测量. 1:从measure函数开始 public final void measure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec) { if ((mPrivateFlags & FORCE_LAYOUT) == FORCE_LAYOUT || widthMeasureSpec != mOldWidthMe

IR的评价指标-MAP,NDCG和MRR   MAP(Mean Average Precision): 单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0.例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页,主题2有5个相关网页.某系统对于主题1检索出4个相关网页,其rank分别

16.2 How would you measure the time spent in a context switch? 上下文转换发生在两个进程之间,比如让一个等待进程进入执行和让一个运行进程进入等待,这些在多任务中发生.操作系统需要把等待进程的信息放入内存和把当前运行的进程信息保存下来.为了解决这个问题,我们记录在切换进程时的最后和第一个指令的时间点,比如我们有两个进程P1和P2,P1在执行P2在等待,当我们切换P1和P2时,假设发生在P1的第N个指令,我们用tx,k来表示进程x的第k个

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数009,Measure,测量函数 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedObjec

在编写下啦刷新的项目代码的时候,在Listview的HeaderView中的head.xml文件中,根布局为RelativeLayout的时候,在计算headerView.measure的时候,出现空指针异常,当将更布局改为Linearlayout就运行正常了. 在思考为何在RelativeLayout出现异常的问题的时候,在查阅官方网站的时候,我注意到这个段话: Note: In platform version 17 and lower, RelativeLayout was affecte

首先,推荐文章,http://blog.csdn.net/hqdoremi/article/details/9980481,http://www.docin.com/p-571954086.html 我理解measure的作用有2个:一个就是调用子view的measure函数,生成他们的高度和宽度,以便在自己的layout阶段参考:另一个是为父view提供关于自己的测量的width和height(这个宽度和高度往往和子view的测量高度和宽度有关),以便父view在layout阶段参考. onM

很多时候,我们希望对一个二值分类器的性能进行评价,AUC正是这样一种用来度量分类模型好坏的一个标准.现实中样本在不同类别上的不均衡分布(class distribution imbalance problem),使得accuracy这样的传统的度量标准不能恰当的反应分类器的性能.举个例子:测试样本中有A类样本90个,B 类样本10个.若某个分类器简单的将所有样本都划分成A类,那么在这个测试样本中,它的准确率仍为90%,这显示是不合理的.为了解决上述问题,人们从医疗分析领域引入了一种新的分类模型p

在图像处理算法研究中,很多时候需要有客观评价指标来对算法的性能进行评价. 比如,在图像复原.图像滤波算法研究中,需要采用客观评价指标来定量的来测试算法恢复出的图像相对于参考图像的好坏程度. 本文介绍文献中提到到三个比较好的客观评价指标——峰值性噪比PSNR.模糊系数K.质量因素Q,其定义分别是: 这三个指标的详细定义见参考文献[1]~[3],下面给出这三个评价指标的MatLab实现. %说明:本文件为计算两幅视频图象相对于高清晰图象的质量,其中: %eyechart1.bmp为未处理前质量较差图

1 并不是所有的集合都可求测度. 我们的想法是先对 $\bbR^n$ 中的任一集合定义一个``外 测度'' (outer measure), 然后再加上适当的条件 (Caratheodory 条件), 使 `` 外测度''  变为``测度'' (measure). 2 对 $E\subset \bbR^n$,  定义 $E$ 的外测度                $$\bex m^*E=\inf\sed{\sum_{n=1}^\infty |I_i|; E\subset \cup_{n=1}^

Android中的Veiw从内存中到呈现在UI界面上需要依次经历三个阶段:量算 -> 布局 -> 绘图,关于View的量算.布局.绘图的总体机制可参见博文< Android中View的布局及绘图机制>.量算是布局和绘图的基础,所以量算是很重要的一个环节.本文将从源码角度解析View的量算过程,这其中会涉及某些关键类以及关键方法. 对View进行量算的目的是让View的父控件知道View想要多大的尺寸. 量算过程概述 如果要进行量算的View是ViewGroup类型,那么ViewGr

1,iperf key feature:Measuring TCP and UDP BandWidth Performance Iperf features; *TCP .Measure bandwidth; .Report MSS(Maximum Segment Size)/MTU(Maximun Transmission Util)size and observerd read sizes; ....................... *UDP .Measure packet loss

前言 在WPF/Silverlight当中,如果已经存在的Element无法满足你特殊的需求,你可能想自定义Element,那么就有可能会面临重写MeasureOverride和ArrangeOverride两个方法,而这两个方法是WPF/SL的Layout系统提供给用户的自定义接口,因此,理解Layout系统的工作机制,对自定义Element是非常有必要的.那么,究竟WPF/SL的Layout系统是怎么工作的呢?接下来,我简单的描述一下,然后,在后面的章节具体分析. 简单来说,WPF的Layo

measure()测量是根据view标签中的ref属性,使用方法如下: measureWatermarkerImage(){ this.refs.watermarkerImage.measure((a, b, width, height, px, py) => this.setState({watermarkerImageWidth: width}) );} with:宽:height:高:px:x轴方向距离左边多少像素:py:y轴方向距离上边多少像素: 根据项目需要,如果需要在页面加载完成后进

在网上找到ListView 和ScroolView 共存的方法无非是给他每个listview 重新增加高度,但是android 的设计者始终认为这并不是一种好的实现方法.但是有的时候有必须要用这种蛋疼的设计. public class Utility { public static void setListViewHeightBasedOnChildren(ListView listView) { ListAdapter listAdapter = listView.getAdapter();

$m =gwmi Win32_PhysicalMemory $m|measure -Property capacity #计算 Property 出现次数 $m|measure -Property capacity -sum #计算 Property的总和