例子:一个Binary Classifier 假设我们要预测图片中的数字是否为数字5.如下面代码. X_train为训练集,每一个instance为一张28*28像素的图片,共784个features,每个feature代表某个像素的颜色强度(0-255之间).y_train_5为label, boolean类型的向量. from sklearn.linear_model import SGDClassifier sgd_clf = SGDClassifier(random_state=42)s

暴力直接上代码,主要是用了vector来实现,有些方法比較费时,不太好,请各位大神斧正.这是个人的作业,  这是代码下载页http://download.csdn.net/detail/l631068264/7644569   里面还有多级反馈队列进程调度的MFC版 #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> #include <stdio.h> #include <stdlib

本文链接:https://www.cnblogs.com/snoopy1866/p/15674999.html 利用PROC FREQ过程中的binomial语句可以很方便地计算单组率置信区间,SAS提供了9种(不包括校正法)计算单组率置信区间的方法,现列举如下: 首先准备示例数据: data test; input out $ weight; cards; 阳性 95 阴性 5 ; run; 1. Wald 法 基于Wald法构建的单组率的置信区间应用非常广泛,且Wald在结构上有着以点估计为

因为工作需要,用nodejs写了个简单的爬虫例子,之前也没用过nodejs,连搭环境加写大概用了5天左右,so...要多简陋有多简陋,放这里给以后的自己看~~ 整体需求是:给一个有效的URL地址,返回该网页上所有无效链接的百分比(坏链率) 第一个文件:计算环链率 urlSpider.js /*================================================ @author MissUU 链接抓取思路: 1. 获取页面内容 2. 正则取得所有<a> 3. 进一步取

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 周东谕,2011年加入腾讯,现任职于腾讯互娱运营部数据中心,主要从事游戏相关的数据分析和挖掘工作. 信息增益原理介绍 介绍信息增益之前,首先需要介绍一下熵的概念,这是一个物理学概念,表示"一个系统的混乱程度".系统的不确定性越高,熵就越大.假设集合中的变量X={x1,x2-xn},它对应在集合的概率分别是P={p1,p2-pn}.那么这个集合的熵表示为: 举一个的例子:对游戏活跃用户进行分层,分为

对于在Avizo或Amira中如何计算孔隙率,这个太简单,完成孔隙和整体材料的识别,再利用Volume Fraction计算即可获得,这里说的是每一层的面孔率如何计算? 数据导入,选取一个简单的过滤处理,然后用二值化分割出孔隙,这些大家应该很熟悉,接下来数据统计我们用Material Statistics计算模块,并选择Area per Slice,如下图: 如果说大家照着这么做,那你依然获得不了每层的面积,更不要说面孔率了. 关键点在这里,也是Avizo里Segmentation Editor

在搭建一个AI模型或者是机器学习模型的时候怎么去评估模型,比如我们前期讲的利用朴素贝叶斯算法做的垃圾邮件分类算法,我们如何取评估它.我们需要一套完整的评估方法对我们的模型进行正确的评估,如果模型效果比较理想的话则可以放到线上使用,如果不理想的话则需要反复的去调整相关参数进行训练直到达到目的. 而准确率.精确率.召回率和F1值则是选出目标的重要评价指标,我们看下这些指标的定义: 若一个实例为正类,实际预测为正类,即为真正类(True Positv TP) 若一个实例为负类,实际预测为负类,即为真负

作者:韩信子@ShowMeAI,Joan@腾讯 地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/tencent-ctr 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 双塔模型是推荐.搜索.广告等多个领域的算法实现中最常用和经典的结构,实际各公司应用时,双塔结构中的每个塔会做结构升级,用CTR预估中的新网络结构替代全连接DNN,本期看到的是腾讯浏览器团队的推荐场景下,巧妙并联CTR模型应用于双塔的方案. 一图读懂全文 实现代码 文中涉及到的DCN / FM

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt # 自定义绘制ks曲线的函数def plot_ks(y_test, y_score, positive_flag): # 对y_test,y_score重新设置索引 y_test.index = np.arange(len(y_test)) #y_score.index = np.arange(len(y_score)) # 构建目标数据集 target_da

案例背景 银行评判用户的信用考量规避信用卡诈骗 ▒ 数据 数据共有 31 个特征, 为了安全起见数据已经向了模糊化处理无法读出真实信息目标 其中数据中的 class 特征标识为是否正常用户 (0 代表正常, 1 代表异常) ▒ 目标 本质依旧是一个分类问题, 0/1 的问题判断是否为信用卡诈骗用户 而在数据中 class 已经进行标识, 而且这次的样本数据的两项结果是极度的不均衡 既正常用户的样本数量是远远大于异常数据的. 不均衡的数据处理方式可以进行 下采样, 或者上采样 ▨ 下采样 -  对

讲在前面,本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的,结果写着写着就先研究起评价指标来了,之前也写过一篇:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是,这次我们新加了一些相关的实现,接下来我们慢慢来看. 利用pytorch搭建多层感知机分类的整个流程 导入相关包 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import

F1 score 关于精准率和召回率 精准率和召回率可以很好的评价对于数据极度偏斜的二分类问题的算法,有个问题,毕竟是两个指标,有的时候这两个指标也会产生差异,对于不同的算法,精准率可能高一些,召回率可能低一些,反之一样,真正使用的时候应该根据具体的使用场景来去解读这两个指标 想要得到这两个指标之间的平衡,希望能同时照顾到精准率和召回率,这样就可以使用新的指标,F1 score F1 score的目的就是兼顾这两个指标,描述的是精准率和召回率的调和平均值,公式可以写成 这种的好处就是,如果说一个

(本博客为原创,http://www.cnblogs.com/linguanh/) 目录: 一,为什么说是真正的高仿? 二,为什么要搞缓慢效果? 三,我的实现思路 四,代码,内含注释 五,使用方法与截图 六,完整项目 一,为什么说是真正的高仿? 阐述这个问题前,先说下之前网上的,各位可以复制这段字,去百度一下  "仿微信打开网页的进度条效果" ,你会看到有很多类似的文章,不过他们有个共同点,就是实现方法都是一样的,而且,都忽略了微信加载网页时,进度条的缓慢动画效果,它不是生硬地一滑而过

统计了14天的气象数据D(指标包括outlook,temperature,humidity,windy),并已知这些天气是否打球(play).如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE,判断一下会不会去打球. outlook temperature humidity windy play sunny hot high FALSE no sunny hot high TRUE no overcast hot high FALSE yes rainy mild high

Java代码 //压缩图片大小 public static Bitmap compressImage(Bitmap image) { ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);//质量压缩方法,这里100表示不压缩,把压缩后的数据存放到baos中 int options = 100; while ( baos.toB

Android动画有2种,一种是Tween Animation,另一种是Frame Animation,先说说Tween动画吧. Tween动画是对视图对象中的内容进行一系列简单的转换,比如位置的移动,大小的缩放,旋转,透明度得变化等等.Tween动画可以写到一个xml文件中,就像定义布局文件一样,当然,也可以写到android代码中,不过推荐写到xml文件中,因为它具备的阅读性,可重用性大大超过了硬编码.xml文件放在工程的res/anim目录中,这个目录中要包含一个根元素,可以是<scale

第6章影响 MySQLServer 性能的相关因素 前言: 大部分人都一致认为一个数据库应用系统(这里的数据库应用系统概指所有使用数据库的系统)的性能瓶颈最容易出现在数据的操作方面,而数据库应用系统的大部分数据操作都是通过数据库管理软件所提供的相关接口来完成的.所以数据库管理软件也就很自然的成为了数据库应用系统的性能瓶颈所在,这是当前业界比较普遍的一个看法.但我们的应用系统的性能瓶颈真的完全是因为数据库管理软件和数据库主机自身造成的吗?我们将通过本章的内容来进行一个较为深入的分析,让大家了解到一

决策树之C4.5算法 一.C4.5算法概述 C4.5算法是最常用的决策树算法,因为它继承了ID3算法的所有优点并对ID3算法进行了改进和补充. 改进有如下几个要点: 用信息增益率来选择属性,克服了ID3算法中信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足. C4.5算法选择决策属性的度量标准是增益比率gain ratio(Quinlan 1986).增益比率度量是用前面的增益度量Gain(S,A)和分裂信息度量Splitlnformation(S,A)来共同定义的.为防遗忘,在此贴出信息熵和和信息

原文地址:http://kerrigan.sinaapp.com/post-7.html Linux System and Performance Monitoring http://www.houstondad.com/papers/oscon2009-linux-monitoring.pdf  Darren Hoch 译:Roger 这是[叔度]给我的一篇非常不错的关于Linux性能监控的文档,可惜是英文的,网上只能找到些中文节选,并不完整. 准备花些时间将原文共43页认真学习一下,顺便翻译

原文地址:http://kerrigan.sinaapp.com/post-7.html Linux System and Performance Monitoring http://www.houstondad.com/papers/oscon2009-linux-monitoring.pdf Darren Hoch 译:Roger 这是[叔度]给我的一篇非常不错的关于Linux性能监控的文档,可惜是英文的,网上只能找到些中文节选,并不完整. 准备花些时间将原文共43页认真学习一下,顺便翻译分