使用说明 参数 sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False) y_true:1 维数组,真实数据的分类标签 y_pred:1 维数组,模型预测的分类标签 labels:列表,需要评估的标签名称 target_names:列表,指定标签名称 sample_weight:1 维数

T1加权成像(T1-weighted imaging,T1WI)是指这种成像方法重点突出组织纵向弛豫差别,而尽量减少组织其他特性如横向弛豫等对图像的影响. 弛豫:物理用语,从某一个状态恢复到平衡态的过程. 主要对比度决定于组织间或组织状态间T1差别的磁共振图像.采用短TR(<500ms)和短TE(<25ms)的扫描序列来取得.取短TR进行扫描时,脂肪等短T1组织尚可充分弛豫,而脑脊液等长T1组织在给定TR时间内的弛豫量相对较少.因此,它们在下个RF脉冲出现时对能量的吸收程度也就不同:短T1组织

欠拟合.过拟合 如下图中三个拟合模型.第一个是一个线性模型,对训练数据拟合不够好,损失函数取值较大.如图中第二个模型,如果我们在线性模型上加一个新特征项,拟合结果就会好一些.图中第三个是一个包含5阶多项式的模型,对训练数据几乎完美拟合. 模型一没有很好的拟合训练数据,在训练数据以及在测试数据上都存在较大误差,这种情况称之为欠拟合(underfitting). 模型三对训练数据拟合的很不错,但是在测试数据上的准确度并不理想.这种对训练数据拟合较好,而在测试数据上准确度较低的情况称之为过拟合(ove

private Bitmap ToG(string file) { using (Bitmap o = new Bitmap(file)) { Bitmap g = new Bitmap(o.Width, o.Height); ; i < o.Width; i++) { ; j < o.Height; j++) { Color c = o.GetPixel(i, j); //灰度加权平均法公式 int rgb = (int)(c.R * 0.299 + c.G * 0.587 + c.B *

IRLS用于解决这种目标函数的优化问题(实际上是用2范数来近似替代p范数,特殊的如1范数). 可将其等价变形为加权的线性最小二乘问题: 其中W(t)可看成对角矩阵,每步的w可用下面的序列代替 如果 p=1,则将w(t)换为这种形式 有时为了保证分母不为零,加上了一个比较项(          )

标准的线性回归模型的假设之一是因变量方差齐性,即因变量或残差的方差不随自身预测值或其他自变量的值变化而变化.但是有时候,这种情况会被违反,称为异方差性,比如因变量为储蓄额,自变量为家庭收入,显然高收入家庭由于有更多的可支配收入,因此储蓄额差异较大,而低收入家庭由于没有过多的选择余地,因此储蓄会比较有计划和规律. 异方差性如果还是使用普通最小二乘法进行估计,那么会造成以下问题 1.估计量仍然具有无偏性,但是不具备有效性2.变量的显著性检验失去意义3.由于估计量变异程度增大,导致模型预测误差增大,精

TF-IDF 加权及其应用 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估某个单词对于一个文档集合(或一个语料库)中的其中一份文件的重要程度.单词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级. 一.原理 在一份给定的文件里,词频 (term fr

(一)局部加权回归 通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值,因为它容易导致欠拟合(under fitting).如下图的左图.而多项式拟合能拟合所有数据,但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕,因为它导致数据的 过拟合(overfitting),不符合数据真实的模型.如下图的右图. 下面来讲一种非参数学习方法——局部加权回归(LWR).为什么局部加权回归叫做非参数学习方法呢?首先,参数学习方法是这样一种方法:在训练完成所有数据后得到一系列训练参数,然后根据训练参数来预测新样本的值,这时不再依赖

蒟蒻Zigzag正在准备联赛...... 这个算是这几天做的唯一一个值得写一写的题吧.首先LIS的N^2暴力dp应该都会写,就是F[i]=Max{F[j]}+1 那么加权的就吧后面的1换成数的权值就行了,如果优先长度的话加一些判断就行了. 那么O(nlogn)怎么写? LIS的Nlogn应该都会写,就是记一个数组D[i]表示长度为i的LIS的末尾的最小值,可证D是单增的,所以每次找Max的时候只需要二分查找D数组就行了 或者你可以个给每个F插到树状数组里(数为横坐标,F为纵坐标),每次查找比这个

下面给大家总结了几种真正的nginx负载均衡的功能了,在此我们加了一个权重判断法就是根据nginx负载的状态实现分配访问用户到权重值少的机器了,具体配置如下. nginx为后端web服务器(apache,nginx,tomcat,weblogic)等做反向代理 几台后端web服务器需要考虑文件共享,数据库共享,session共享问题.文件共享可以使用nfs,共享存储(fc,ip存储都行)+redhat GFS集群文件系 统,rsync+inotify文件同步等.小规模的集群中使用更多的是nfs.

课程大纲 欠拟合的概念(非正式):数据中某些非常明显的模式没有成功的被拟合出来.如图所示,更适合这组数据的应该是而不是一条直线. 过拟合的概念(非正式):算法拟合出的结果仅仅反映了所给的特定数据的特质. 非参数学习方法 线性回归是参数学习方法,有固定数目的参数以用来进行数据拟合的学习型算法算法称为参数学习方法.对于非参数学习方法来讲,其参数的数量随着训练样本的数目m线性增长:换句话来说,就是算法所需要的东西会随着训练集合线性增长.局部加权回归算法是非参数学习方法的一个典型代表. 局部加权回归算法

题意: 有一个运动场,运动场的坐席是环形的,有1~300共300列座位,每列按有无限个座位计算T_T. 输入: 有多组输入样例,每组样例首行包含两个正整数n, m.分别表示共有n个人,m次操作. 接下来m行,每行包含a, b, x三个整数,表示a在b右边x个位置. 输出: 如果a,b的关系已经存在,新操作如果获得的位置关系与已存在的关系不同,则ans+1.输出ans,每组输出占一行. 用加权并查集可以解决.权值存在val[]数组里,val[i]的含义为从i到根节点的距离. 由于是一个长度为300

这道题说,在很久很久以前,有一个故事.故事的名字叫龙珠.后来,龙珠不知道出了什么问题,从7个变成了n个. 在悟空所在的国家里有n个城市,每个城市有1个龙珠,第i个城市有第i个龙珠. 然后,每经过一段时间,城市i的所有的龙珠都会被转移到城市j中. 现在有两种操作: 1. T A B,表示将A龙珠所在城市的所有龙珠全部转移到B龙珠所在城市去. 2. Q A,表示询问A龙珠所在的城市X,以及X城市有几个龙珠,A龙珠被转移了几次. 输入: 第一行输入1个整型数字t,表示一共t组测试样例. 接下来,每组样

摘要 使用经常使用測量比例叠加多个栅格数据,并依据各栅格数据的重要性分配权重. 插图 插图中,两个输入栅格已又一次分类为 1 至 3 三种公共測量级别.为每一个栅格均分配了一个影响百分比.这些像元值与其影响百分比相乘,两者所得结果相加创建输出栅格.以左上角像元为例. 这两个输入的值变为 (2 * 0.75) = 1.5 与 (3 * 0.25) = 0.75.1.5 和 0.75 的和为2.25. 由于加权叠加获得的输出栅格为整数,所以终于值取整为 2. 使用方法 · 全部输入栅格数据必须为整型

帧间运动是基于视频亮度(luma)不发生改变的一个假设,而在视频序列中经常能遇到亮度变化的场景,比如淡入淡出.镜头光圈调整.整体或局部光源改变等,在这些场景中,简单帧间运动补偿的效果可想而知(实际编码中遇到亮度变化的宏块,R-D模型的最后结果通常都是用帧内预测编码),加权预测的提出就是为 了应对亮度变化的场景. 在h.264中两种预测模式:显示模式(explicit mode)与隐式模式(implicit mode),另外还有一种默认预测模式,不过这相当于不进行预测. P帧与B帧都有显式模式,隐

原文地址:http://www.cnblogs.com/kekukele/p/4544349.html 前段时间,利用业余时间做了一个磁力搜索的网站Btdog,其中使用到了简单的中文分词与加权搜索,在这里分享给大家,供大家参考. 在我的网站中,中文分词使用的是SCWS分词系统,这个分词系统提供PHP两种使用方式:一种是你可以采用源码安装,具体安装步骤请参考这里: 另外一种是使用其提供的API接口,具体方法参考这里. 下面,我们假设你已经掌握了SCWS的使用,事实上,其使用也非常简单,若你不会其使

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9113681 最近在看Ng的机器学习公开课,Ng的讲法循循善诱,感觉提高了不少.该系列视频共20个,每看完一个视频,我都要记录一些笔记,包括公式的推导,讲解时候的例子等.按照Ng的说法,公式要自己推理一遍才能理解的通透,我觉得自己能够总结出来,发到博客上,也能达到这个效果,希望有兴趣的同学要循序渐进,理解完一个算法再开始学另外一个算法,每个算法总结一遍,虽然看起来很慢,但却真

(整理自AndrewNG的课件,转载请注明.整理者:华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/) 前面几篇博客主要介绍了线性回归的学习算法,那么它有什么不足的地方么?怎么改进呢?这就是本篇的主题. 为了引出问题,先看一个关于线性的例子,选取不同的特征会得到不同结果.考虑给定一组数据,我们要进行线性回归,得到和之间的关系.提出了三种不同的特征的选择方式,结果如下: 左图,选取一个特征,假设为,我们可以看到数据不能很好的和数据相吻合. 中图,我们选取了两个特征和,

本文介绍的是客户端请求在多个后端服务器之间的均衡,注意与客户端请求在多个nginx进程之间的均衡相区别(Nginx根据每个工作进程的当前压力调整它们获取监听套接口的几率,那些当前比较空闲的工作进程有更多机会获取到监听套接口,从而客户端的请求到达后也就相应地被它捕获并处理).如果Nginx是以反向代理的形式配置运行,那么对请求的实际处理需要转发到后端服务器运行,如果后端服务器有多台,如何选择一台合适的后端服务器来处理当前请求,就是本文要说的负载均衡.这两种均衡互不冲突并且能同时生效. nginx不

前言:上一章中我们已经实现了索引器的创建,但是我们没有索引文档,本章将会讲解如何生成字段.创建索引文档,给字段加权以及保存文档到索引器目录 luncene5.5.3集合jar包下载地址:http://download.csdn.net/detail/eguid_1/9677589 一.创建索引文档 一个索引目录可以放多个索引文档,每个索引文档由多个索引字段组成,索引字段由要索引的字段名和字段内容以及权重值组成 1.构建索引字段并加权 /** * 创建索引字段 * @param boost * -

1. LOWESS 用kNN做平均回归: \[ \hat{f(x)} = Ave(y_i | x_i \in N_k(x)) \] 其中,\(N_k(x)\)为距离点x最近k个点组成的邻域集合(neighborhood set).这种邻域平均回归存在很多缺点: 没有考虑到不同距离的邻近点应有不同的权重: 拟合的曲线不连续(discontinuous),如下图. 因此引入kernel加权平滑: \[ \hat{f(x_0)} = \frac{ \sum_{i=1}^{N} K_{\lambda}(