1. TP TN FP FN ​ GroundTruth 预测结果 TP(True Positives): 真的正样本 = [正样本 被正确分为 正样本] TN(True Negatives): 真的负样本 = [负样本 被正确分为 负样本] FP(False Positives): 假的正样本 = [负样本 被错误分为 正样本] FN(False Negatives):假的负样本 = [正样本 被错误分为 负样本] 2. Precision(精度)和 Recall(召回率) \(Precisi

首先我们为什么要使用这些呢? 举个简单的例子,假设我们图像里面只有1个目标,但是定位出来10个框,1个正确的,9个错误的,那么你要按(识别出来的正确的目标/总的正确目标)来算,正确率100%,但是其实效果不是很好,而且还有框的各种情况,因此我们需要下面的指标来衡量一个目标检测模型的好坏. 1.IOU(Intersection Over Union) 这是关于一个具体预测的Bounding box的准确性评估的数据,意义也就是为了根据这个IOU测定你这个框是不是对的,大于等于IOU就是对的,小于就

为了能够更好的评价IR系统的性能,IR有一套完整的评价体系,通过评价体系可以了解不同信息系统的优劣,不同检索模型的特点,不同因素对信息检索的影响,从而对信息检索进一步优化. 由于IR的目标是在较短时间内返回较全面和准确的信息,所以信息检索的评价指标通常从三个方面考虑:效率.效果和其他如数据规模. 下面简单介绍几种常用的信息检索评价指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall)        精度和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率:召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率. 一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档.网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 正确率.召回

转自http://bookshadow.com/weblog/2014/06/10/precision-recall-f-measure/ 1,准确率和召回率是广泛应用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,来评价结果的质量. 其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率: 召回率:检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率: 一般来说 precision是检索出来的条目(文档.网页)有多少是准确的: recall就是所有准确的条

凤鸾宝帐景非常,尽是泥金巧样妆. 曲曲远山飞翠色:翩翩舞袖映霞裳. 梨花带雨争娇艳:芍药笼烟骋媚妆. 但得妖娆能举动,取回长乐侍君王. [摘自<封神演义>纣王在女娲宫上香时题的诗] 一首定场诗完毕,咱们书接上回.上回咱们说到使用基于MA长短周期均线上下穿越的方式对行情进行跟踪.同时也提出该方法的问题,即:当前K线在短时间内出现了类似正弦曲线的波动时,短周期均线和长周期均线会频繁的相互交差.这种情况的问题就是会导致系统进行频繁的交易,如果看官们有过手动交易的经验值,就不难发现,交易的越频繁,可能

考虑一个二分问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative).对一个二分问题来说,会出现四种情况.如果一个实例是正类并且也被 预测成正类,即为真正类(True positive),如果实例是负类被预测成正类,称之为假正类(False positive).相应地,如果实例是负类被预测成负类,称之为真负类(True negative),正类被预测成负类则为假负类(false negative). TP:正确肯定的数目: FN:漏报,没有正确找到的匹配的数目: FP:误报,给出的匹

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标

在介绍磁盘 I/O 监控命令前,我们需要了解磁盘 I/O 性能监控的指标,以及每个指标的所揭示的磁盘某方面的性能. 磁盘 I/O 性能监控的指标主要包括: 指标 1:每秒 I/O 数(IOPS 或 tps) 对于磁盘来说,一次磁盘的连续读或者连续写称为一次磁盘 I/O, 磁盘的 IOPS 就是每秒磁盘连续读次数和连续写次数之和.当传输小块不连续数据时,该指标有重要参考意义. 指标 2:吞吐量(Throughput) 指硬盘传输数据流的速度,传输数据为读出数据和写入数据的和.其单位一般为 Kbps

CCI指标即顺势指标,是唐纳德·蓝伯特于上世纪80年代提出的,是一种比较新颖的技术指标.CCI指标是专门用来衡量股价是否超出常态分布范围,是一种 超买超卖类指标,但它与其他超买超卖型指标又有自己比较独特之处.CCI指标最早是用于期货市场的判断,后运用于股票市场的研判,并被广泛使用. 顺势指标CCI指标的买卖点: 下面分别来介绍CCI指标的买卖形态:一.CCI指标买入形态:CCI指标突破+100当CCI指标超过+100时就进入了超买区域.这是股价即将加速上涨的信号.实例:抚顺特钢600399 20

1.简要介绍▪ 计算方法▪ DIFF▪ DEA▪ MACD▪ 构造原理▪ 缺点2.实战技巧3.运用技巧▪ 应用原理▪ 经典用法▪ 实战战法▪ 捕捉卖点▪ 买卖策略▪ 短线实战4.组合指标运用5.一般研判标准 1.简要介绍MACD在应用上应先行计算出快速(一般选12日)移动平均值与慢速(一般选26日)移动平均值.以这两个数值作为测量两者(快速与慢速线)间的"差离值"依据.所谓"差离值"(DIF),即12日EMA数值减去26日EMA数值.因此,在持续的涨势中,12日EM

在介绍磁盘 I/O 监控命令前,我们需要了解磁盘 I/O 性能监控的指标,以及每个指标的所揭示的磁盘某方面的性能.磁盘 I/O 性能监控的指标主要包括:指标 1:每秒 I/O 数(IOPS 或 tps)对于磁盘来说,一次磁盘的连续读或者连续写称为一次磁盘 I/O, 磁盘的 IOPS 就是每秒磁盘连续读次数和连续写次数之和.当传输小块不连续数据时,该指标有重要参考意义.指标 2:吞吐量(Throughput)指硬盘传输数据流的速度,传输数据为读出数据和写入数据的和.其单位一般为 Kbps, MB/

[编者按]本文作者为 John Matson,主要介绍 mysql 性能监控应该关注的 4 大指标. 文章系国内 ITOM 管理平台 OneAPM 编译呈现.    MySQL 是什么? MySQL 是现而今最流行的开源关系型数据库服务器.由 Oracle 所有,MySQL 提供了可以免费下载的社区版及包含更多特性与支持的商业版.从 1995 年首发以来,MySQL 衍生出多款备受瞩目的分支,诸如具有相当竞争力的 MariaDB 及 Percona. 关键 MySQL 统计指标 如果你的数据库运

1-5 Top 5 Timed EventsWaits : 该等待事件发生的次数, 对于DB CPU此项不可用Times : 该等待事件消耗的总计时间,单位为秒, 对于DB CPU 而言是前台进程所消耗CPU时间片的总和,但不包括Wait on CPU QUEUEAvg Wait(ms)  :  该等待事件平均等待的时间, 实际就是  Times/Waits,单位ms, 对于DB CPU此项不可用% Total Call Time:  该等待事件占总的call time的比率total call

高频交易算法研发心得--RSI指标及应用 前面文章中我们提到了MA均线(包括EMA,SMA).MACD以及SAR指标,这三类指标存在一个共同特点,即:从固定周期的价格作为判读的指导思想,并将价格进行平滑处理,然后得到可参考的判读结果. 今天我们变换思维,并从市场的角度来考量问题,同时,来聊聊RSI指标. 1.       指标定义 RSI:相对强弱指数(Relative Strength Index),是根据一定时期内上涨点数和涨跌点数之和的比率制作出的一种技术曲线.能够反映出市场在一定时期内的

表字段分析 关键指标类型 关键指标名称 关键指标含义 SYS_SUMM CPU% cpu占有率变化情况: IO/sec IO的变化情况: AAA AIX AIX版本号: cpus CPU数量: hardware 被测主机处理器技术: host 被测主机名: interval 监控取样间隔:(秒) kernel 被测主机内核信息: CPU_ALL User% 显示在用户模式下执行的程序所使用的 CPU 百分比: Sys% 显示在内核模式下执行的程序所使用的 CPU 百分比: Wait% 显示等待

Python交互K线工具 K线核心功能+指标切换 aiqtt团队量化研究,用vn.py回测和研究策略.基于vnpy开源代码,刚开始接触pyqt,开发界面还是很痛苦,找了很多案例参考,但并不能完全满足我们自己对于检查自己的交易逻辑的需求,只能参考网上的案例自己开发 代码较多,大家可以直接到GitHub下载开源源码查看 欢迎加入QQ交流群: 538665416(免费提供,期货,期权数据) 团队界面需求: 界面加载k线, 鼠标滚轮缩放,键盘缩放跳转 十字光标 显示K线详细信息 缩放自适应Y轴坐标 回测

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

第一章.前言 以前是用heapster来收集资源指标才能看,现在heapster要废弃了从1.8以后引入了资源api指标监视 资源指标:metrics-server(核心指标) 自定义指标:prometheus,k8s-prometheus-adapter(将Prometheus采集的数据转换为指标格式)     k8s的中的prometheus需要k8s-prometheus-adapter转换一下才可以使用 新一代架构:     核心指标流水线:         kubelet,metric

MACD指标:MACD指标是一个非常好用的指标,它与均线.量价关系配合使用对判断行情很有效.这里有必要再深一点讲MACD级别之间的作用. 一.首先,必须明白的是任何指标中都是大级别包含小级别,小级别对大级别有反作用力.大级别技术指标的力量当然更强,作用的时间也更长,而小级别MACD作用的时间当然就短一些. (一)如5分钟MACD的作用时间也就半个小时左右,(约为7个5分钟:以第1个5分钟为基准,则第4个5分钟影响最大,之后逐渐减弱,至第9个5分钟基本上没有什么影响了)如果其(这个5分钟MACD的

graphite 定时向Graphite中写入指标项数据,指标项模拟个数3000个 使用的类库 官方文档   dropwizard的github地址 Metric官方文档 metrics.dropwizard的GitHub地址 <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-core</artifactId> <version>${dr