AQI如何计算     具体要计算PM2.5空气质量指数(AQI),SENBE申贝技术人员向您介绍如何计算的公式.     比如当实测浓度小于等于0.035时,根据实测浓度×50/0.035计算.例如,当天监测结果为0.0175,则当天的AQI指数为50×0.0175/0.035=25.     当实测浓度处于0.035和0.075之间时,根据以下方法计算,例如,昨天PM2.5的实测结果为0.043,根据50+50×(0.043-0.035)/(0.075-0.035)=60,当天AQI为60.

  今天晚上,笔者接到客户的一个需要,那就是:对多分类结果的每个类别进行指标评价,也就是需要输出每个类型的精确率(precision),召回率(recall)以及F1值(F1-score).   对于这个需求,我们可以用sklearn来解决,方法并没有难,笔者在此仅做记录,供自己以后以及读者参考.   我们模拟的数据如下: y_true = ['北京', '上海', '成都', '成都', '上海', '北京', '上海', '成都', '北京', '上海'] y_pred = ['北京', '

一.财务比率分析 第一节  流动性比率 第二节  经营比率 第三节  资本结构比率 第四节  获利能力比率 第五节  现金流量比率 第六节  获现能力比率 二.财务比率金字塔 第二部分   如何评价公司/部门经营业绩 一.财务比率分析 比率表示数据的大小更加确切! 3个标准! 1)绝对标准 大家公认的标准 2)企业各自的历史标准 根据企业的实际情况 3)行业标准 企业所在的行业的标准 第一节 流动性比率   ·            流动比率＝流动资产                      

1. 混淆矩阵 确定截断点后,评价学习器性能 假设训练之初以及预测后,一个样本是正例还是反例是已经确定的,这个时候,样本应该有两个类别值,一个是真实的0/1,一个是预测的0/1 TP(实际为正预测为正),FP(实际为负但预测为正),TN(实际为负预测为负),FN(实际为正但预测为负) 通过混淆矩阵我们可以给出各指标的值:查全率(召回率,recall):样本中的正例有多少被预测准确了,衡量的是查全率,预测对的正例数占真正的正例数的比率: 查全率＝检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量 = T

python实现六大分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) 1 R语言中的分群质量--轮廓系数 因为先前惯用R语言,那么来看看R语言中的分群质量评估,节选自笔记︱多种常见聚类模型以及分群质量评估(聚类注意事项.使用技巧): 没有固定标准,一般会3-10分群.或者用一些指标评价,然后交叉验证不同群的分群指标. 一般的指标:轮廓系数silhouette(-1,1之间,值越大,聚类效果越好)(fpc包),兰德指数rand:R语言中有一个包用30种方法来评价不同类的方法(NbClust),但是速

机器学习策略 ML strategy 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 什么是ML策略 机器学习策略简介 情景模拟 假设你正在训练一个分类器,你的系统已经达到了90%准确率,但是对于你的应用程序来说还不够好,此时你有很多的想法去继续改善你的系统 收集更多训练数据 训练集的多样性不够,收集更多的具有多样性的实验数据和更多样化的反例集. 使用梯度下降法训练更长的时间 尝试一个不同的优化算法,例如Adam优化算法. 尝试更大的神经网络或者更小的神经网络 尝试dropout

Momentum Indicator Functions ADX - Average Directional Movement Index 函数名:ADX 名称:平均趋向指数 简介:使用ADX指标,指标判断盘整.振荡和单边趋势. 公式: 一.先决定股价趋势(Directional Movement,DM)是上涨或下跌: “所谓DM值,今日股价波动幅度大于昨日股价波动幅部分的最大值,可能是创高价的部分或创低价的部分:如果今日股价波动幅度较前一日小,则DM = 0.” 若股价高点持续走高,为上涨趋势

本人之前写过若干“给程序员加财商”的系列文,目的是通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得. 在之前的系列文里,大家能看到K线,均线,成交量的案例,在本文里,大家能看到通过RSI案例讲述Python邮件编程的知识点,在后继系列文里,大家还能看到MACD,BIAS,KDJ等指标相关案例. 1  RSI指标的原理和算法描述 相对强弱指标(RSI)是通过比较某个时段内单股价格的涨跌幅度来判断多空双方的强弱程度,以此来预测未来走势.从数值上看

一.说明 最近使用Prometheus新搭建监控系统时候发现内存采集时centos6和centos7下内存监控指标采集计算公式不相同,最后采用统一计算方法并整理计算公式如下: 1 100-(node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes)/node_memory_MemTotal_bytes*10 二.node-exporter常用指标含义(参考文档) https://www.gitbook

因为最近在找实习,所以打算把自己之前学过的关数据分析的知识总结(复习)一下.在总结A/B test时,我发现中文互联网中关于A/B test的总结已经很多了,但是对于均值型指标和比值(率)型指标在设计实验.计算统计量时的区别却没有一个很明确的总结.甚至有的文章给出的计算公式语焉不详.前后矛盾,计算样本数量给的是均值型指标的计算公式,计算Z值时又给出了比值(率)型指标的计算公式. 均值型指标和比值(率)型指标 在互联网数据分析中,有许多指标是数据分析师所关心的,对于不同的数据分析任务需要选取合适的

如果你对项目管理.系统架构有兴趣,请加微信订阅号"softjg",加入这个PM.架构师的大家庭 净现值(NPV)   Net Present Value 在项目计算期内,按行业基准折现率或其他设定的折现率计算的各年净现金流量现值的代数和. 净现值是指投资方案所产生的现金净流量以资金成本为贴现率折现之后与原始投资额现值的差额.净现值法就是按净现值大小来评价方案优劣的一种方法. 净现值大于零则方案可行,且净现值越大,方案越优,投资效益越好. NPV=∑(CI-CO)/(1+i)^t 示例

  在SQL Server中,我们要看懂执行计划和统计信息,我们可能需要深刻理解一些关键词,例如密度(Density).选择性(Selectivity).谓词(predicate).基数(Cardinality).前阵子,对密度和选择性的概念模糊了,刚好看了Query Tuning Fundamentals: Density, Predicates, Selectivity, and Cardinality这篇文章, 遂结合自己的理解.以及相关案例.分析总结一下这些专业名称. 谓词(predic

0. 背景 评估(或者说验证)聚类结果就如同聚类本身一样困难.通常的方法有内部评估和外部评估这两种: 内部评估的方法:通过一个单一的量化得分来评估算法好坏:该类型的方法 外部评估的方法:通过将聚类结果与已经有"ground truth"分类进行对比.要么通过人类进行手动评估,要么通过一些指标在特定的应用场景中进行聚类用法的评估.不过该方法是有问题的,如果真的有了label,那么还需要聚类干嘛,而且实际应用中,往往都没label:另一方面,这些label只反映了数据集的一个可能的划分方法

所属网站分类: 资源下载 > python电子书 作者:mimi 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/451/ 来源:python黑洞网 内容简介 <量化投资:以Python为工具>主要讲解量化投资的思想和策略,并借助Python 语言进行实战.<量化投资:以Python为工具>一共分为5 部分,第1 部分是Python 入门,第2 部分是统计学基础,第3 部分是金融理论.投资组合与量化选股,第4 部分是时间序列简介与配对

摘要:阿里云开放搜索(OpenSearch)是一款结构化数据搜索托管服务,其能够提供简单.高效.稳定.低成本和可扩展的搜索解决方案.OpenSearch以平台服务化的形式,将专业搜索技术简单化.低门槛化和低成本化,让搜索引擎技术不再成为客户的业务瓶颈,以低成本实现产品搜索功能并快速迭代.本文将为大家介绍OpenSearch的最新推出的电商查询语义理解和搜索算法平台两个新功能. 本文整理自直播分享以及PPT. 本次分享将主要围绕以下三个方面: OpenSearch产品简介 新功能介绍-电商查询语义

原文 https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-JVMGarbageCollection/ 再插一个关于线程和进程上下文,待判断 http://blog.sina.com.cn/s/blog_75e9551f01016cm3.html 垃圾收集基础 Java 语言的一大特点就是可以进行自动垃圾回收处理,而无需开发人员过于关注系统资源,例如内存资源的释放情况.自动垃圾收集虽然大大减轻了开发人员的工作量,但是也增加了软件系统的负担. 拥有垃圾收集

Storm特性 1. 低延迟和高性能 在一个小集群中,每个节点每秒可以处理数以百万计的消息. 2. 可扩展 在Storm集群中主要有三个实体:工作进程.线程和任务.Storm集群中每台机器上都可以运行多个工作进程,每个工作进程又可以创建多个线程,每个线程可以执行多个任务,任务是真正进行数据处理的实体. 3. 高可靠性 Storm可以保证Spout发出的每条消息都能被完全处理,Spout发出的消息后续可能会触发产生成千上万条消息,可以形象的理解为一棵消息树,只有当这颗消息树中的所有消息都被处理了才

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