文章来自:一个宝藏微信公众号[机器学习炼丹术] 基本概念 首先,要背住的几个概念就是:accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FN TP:true positive.预测是正确的正样本 FP:false positive.预测是错误的正样本 TN:true negative.预测是正确的负样本 FP:false positive.预测是错误的负样本 通常我们会做出这样的一个混淆矩阵: 左边的positive,negative表示样本真实值,表格上边的positive

F1 score,micro F1score,macro F1score 的定义 2018年09月28日 19:30:08 wanglei_1996 阅读数 976   本篇博客可能会继续更新 最近在文献中经常看到precesion,recall,常常忘记了他们的定义,在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1score和macro F2score.决定再把F1 score一并加进来把定义写清楚,忘记了再来看看. F1score F1score(以下简称F1)是用来评价二元

当我们在谈论一个模型好坏的时候,我们常常会听到准确率(Accuracy)这个词,我们也会听到＂如何才能使模型的Accurcy更高＂．那么是不是准确率最高的模型就一定是最好的模型? 这篇博文会向大家解释准确率并不是衡量模型好坏的唯一指标,同时我也会对其他衡量指标做出一些简单说明. 首先我们先要了解混淆矩阵(Confusion Matrix), 如下图,混淆矩阵经常被用来衡量一个分类模型在测试样本上的性能,本文提到的所有衡量标准都会用到下面混淆矩阵中出现的的四个值 真正例和真反例表示被正确预测的数据

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

一.基础 疑问1:具体使用算法时,怎么通过精准率和召回率判断算法优劣? 根据具体使用场景而定: 例1:股票预测,未来该股票是升还是降?业务要求更精准的找到能够上升的股票:此情况下,模型精准率越高越优. 例2:病人诊断,就诊人员是否患病?业务要求更全面的找出所有患病的病人,而且尽量不漏掉一个患者:甚至说即使将正常人员判断为病人也没关系,只要不将病人判断成健康人员就好.此情况,模型召回率越高越优. 疑问2::有些情况下,即需要考虑精准率又需要考虑召回率,二者所占权重一样,怎么中欧那个判断? 方法:采

tf.keras.metric 里面竟然没有实现 F1 score.recall.precision 等指标,一开始觉得真不可思议.但这是有原因的,这些指标在 batch-wise 上计算都没有意义,需要在整个验证集上计算,而 tf.keras 在训练过程中计算 acc.loss 都是一个 batch 计算一次的,最后再平均起来.Keras 2.0 版本将 precision, recall, fbeta_score, fmeasure 等 metrics 移除了. 虽然 tf.keras.me

从SqlServer2014 备份bak文件,在SqlServer2012中还原时遇到版本不兼容的问题. 经过leader 指导,可尝试以下办法处理数据迁移.共分三个步骤: 一.对需要迁移数据库生成sql脚本,(右键目标数据库,选择任务->生成脚本,并选择高级选项如下: 二.在SqlServer2012新建数据库,并通过执行脚本建表,此时仅需要生成表结构,即执行CREATE TABLE 到 ALTER TABLE 之间的sql脚本. 此处有个顺序问题,就是生成表结构->导入数据->添加约

mongodb高版本与低版本的区别 一.mongodb引擎: Mongodb 3.0支持用户自定义存储引擎,用户可配置使用mmapv1或者wiredTiger存储引擎. 3.2版本以后默认的开启的是wiredTiger存储引擎,之前用的是mmapv1存储引擎.并且2个存储引擎生成的数据文件格式不兼容.也就是说mmapv1引擎生成的数据文件wiredTiger引擎读取不出来. 启动mmapv1引擎命令: mongod  --storageEngine mmapv1 --dbpath 数据目录: 启

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

https://medium.com/@thongonary/how-to-compute-f1-score-for-each-epoch-in-keras-a1acd17715a2 https://datascience.stackexchange.com/questions/13746/how-to-define-a-custom-performance-metric-in-keras/20192 In training a neural network, f1 score is an im

1. 开发背景 现有开源缓存代理中间件有twemproxy.codis等,其中twemproxy为单进程单线程模型,只支持memcache单机版和redis单机版,都不支持集群版功能. 由于twemproxy无法利用多核特性,因此性能低下,短连接QPS大约为3W,长连接QPS大约为13W,同时某些场景时延抖动厉害. 为了适应公有云平台上业务方的高并发需求,因此决定借助于twemproxy来做二次开发,把nginx的高性能.高可靠.高并发机制引入到twemproxy中,通过master+多work

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题目链接   时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 小Hi和他的小伙伴们一起写了很多代码.时间一久有些代码究竟是不是自己写的,小Hi也分辨不出来了. 于是他实现了一个分类算法,希望用机器学习实现自动分类. 为了评价这个分类算法的优劣,他选出了N份有标记的代码作测试集,并决定用F1 Score作为评价标准. 给出N份代码的实际作者是不是小Hi以及分类算法预测的结果,请你计算F1 Score. 输入 第一行包含一个整数N.(1 <= N <= 1000) 以

1. 四个概念定义:TP.FP.TN.FN 先看四个概念定义: - TP,True Positive - FP,False Positive - TN,True Negative - FN,False Negative 如何理解记忆这四个概念定义呢? 举个简单的二元分类问题 例子: 假设,我们要对某一封邮件做出一个判定,判定这封邮件是垃圾邮件.还是这封邮件不是垃圾邮件? 如果判定是垃圾邮件,那就是做出(Positive)的判定: 如果判定不是垃圾邮件,那就做出(Negative)的判定. Tru

mongodb高版本与低版本的区别 一.mongodb引擎: Mongodb 3.0支持用户自定义存储引擎,用户可配置使用mmapv1或者wiredTiger存储引擎. 3.2版本以后默认的开启的是wiredTiger存储引擎,之前用的是mmapv1存储引擎.并且2个存储引擎生成的数据文件格式不兼容.也就是说mmapv1引擎生成的数据文件wiredTiger引擎读取不出来. 启动mmapv1引擎命令: mongod  --storageEngine mmapv1 --dbpath 数据目录: 启

as we known,sql数据库高版本向低版本还原是不太可能但是又经常会碰到的事,今天实测了一种方法 步骤:任务—>生成脚本—> 下一步->高级,选择数据库版本和编写脚本数据类型为架构和数据,可以保留数据. 继续下一步完成. 最终得到一个巨大的sql脚本文件 ->接下来首先要在低版本数据库中新建一个目标数据库,然后运行sql脚本文件即可 一般的sql文件我们都是直接在SqlServer的查询窗口直接执行的,但是这个巨大的sql文件实在是太大了,SqlServer甚至是记事本都无

学界| UC Berkeley提出新型分布式框架Ray:实时动态学习的开端 from:https://baijia.baidu.com/s?id=1587367874517247282&wfr=pc&fr=_lst 为应对新型 AI 应用不断提高的性能需求,近日 Michael Jordan 等人提出了一个新型的分布式框架 Ray,主要针对当前集群计算框架无法满足高吞吐量和低延迟需求的问题,以及很多模拟框架局限于静态计算图的缺点,并指出强化学习范式可以自然地结合该框架. 人工智能在一些现实

Neo君遇到的ogg版本问题,在ggserr.log中的错误信息如下: 2018-10-12 09:55:10 ERROR OGG-01332 Oracle GoldenGate Delivery, orcl2.prm: File /u01/golden122011/dirdat/o2000000000, with compatibility le vel 6, is not compatible with the current software version's compatibility

摘要:2020年7月9日,ITU正式把NB-IoT纳入5G标准体系! 高速率.低时延与5G是青梅竹马的关系,在大容量的选择上,5G与NB-IoT不断传出着绯闻,终于:2020年7月9日,ITU正式把NB-IoT纳入5G标准体系! 接下来,小编来安(胡)排(扯)一下NB-IoT与5G的邂逅与相恋: 通讯中的5G,即第五代移动电话行动通信标准.在大家的印象中,3G要比2G快,4G要比3G快,那5G是不是一定比4G要快? 对,也不对.(这不是废话吗?) 前面说过,5G的三大特性:高速率.低时延.大容量

本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike,这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程,虽然文章写作于 April 8, 2014,但其中的很多内容和知识点非常有学习和参考意义. 背景 高性能应用构成了现代网络的支柱.LinkedIn 内部有许多高吞吐量服务来满足每秒成千上万的用户请求.为了获得最佳的用户体验,以低延迟响应这些请求是非常重要的. 例如,我们的用户经常使用的产品是 Feed -- 它是一个不断更新的专业活动和内容的列表.Feed 在

--获得禁用所有外键约束的语句 select 'ALTER TABLE [' + b.name + '] NOCHECK CONSTRAINT ' + a.name +';' as 禁用约束 from sysobjects a ,sysobjects b where a.xtype ='f' and a.parent_obj = b.id --获得启用所有外键约束的语句 select 'ALTER TABLE [' + b.name + '] CHECK CONSTRAINT ' + a.nam