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从女友和老妈的使用角度看精确率(precision)和召回率(recall)的不同

机器学习和深度学习中，精确率和召回率经常会被提起，但因为定义有点绕了，许久不用后，又通常容易忘记或者是搞混。 本文以一个稍显调皮的例子说明两者的不同，以便自己能够加深理解。...记住一点，这些概念都是基于预测结果和真实结果的比对。 TP TP 是 True Positives 的缩写，指的是真正的正样本，也可以叫做真阳性。 真实情况：正样本。 预测结果：正样本。...召回率 (Recall) Recall=TPTP+FN Recall = \frac{TP}{TP+FN} Recall=TP+FNTP​ 召回率表示的是，在所有正样本中，被预测出来的比例。...你的预测结果中，有 2 个正样本。 但是，TP = 1, FP = 1。 另外，周三和周日属于 FN 的情况。 所以，召回率是多少呢？...总结 要区分精确率和召回率要看分母。 精确率的分母是你预测的所有的正样本数量，因此精确率代表了区分负样本的能力。 召回率的分母是所有真实情况的正样本数量，召回率代表了区分正样本的能力。

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两种云计算预测视角勾勒出的不同结局

在未来五年当中，SaaS将保持每年14%的复合增长速度，这意味着此类方案在过去几年中确实勇猛精进，而且即将步入成熟。相比之下，IaaS的成长更为夸张——其年度复合增长率将达到惊人的38%。...从数据角度出发，这份报告指出SaaS在过去几年中获得了相当强劲的发展节奏，甚至开始取代一部分内部应用程序。...扭转对于IT未来的错误预期，云不会成为颠覆性的重大变革 纵观Forrester的报告与Asay的博文，我进一步确认了这两种预测所采取的保守主义态度。从本质上讲，其信息可以归结为以下两大结论。...首先，从现在开始的未来五年之内，IT基础设施的主流趋势仍然不会出现任何颠覆性变化——其实与过去十五年相比也没有什么不同。...考虑到当下管理方式与未来现实需求之间的严重脱节，我们总结出了目前IT部门审视出发点当中的三大主要不足： 为时尚早。技术的最终发展结果目前仍不明朗。

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检测假新闻：比较不同的分类方法的准确率

引言中的推文只是这个问题的基本例子，但过去5年里更严肃的研究表明，虚假信息的传播与选举、公众对不同话题的看法或感受之间存在很大的相关性。 这个问题是真实的，很难解决，因为机器人越来越好，在欺骗我们。...我们需要更好的系统来帮助我们了解假新闻的模式，以改善我们的社交媒体、交流方式，甚至是防止世界的混乱。 目的 在这篇短文中，我将解释几种通过从不同文章中收集数据来检测假新闻的方法。...但同样的技术可以应用于不同的场景。 我将解释用于加载、清理和分析数据的Python代码。...结论 文本分析和自然语言处理可以用来解决假新闻这一非常重要的问题。我们已经看到了它们对人们的观点、世界对一个话题的思考方式所产生的巨大影响。...我们已经建立了一个机器学习模型，使用样本数据来检测虚假文章，使用Python构建模型，并且比较不同分类模型的准确率。 感谢阅读这篇文章，希望它能对您当前的工作或对数据科学的调查和理解有所帮助。

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EasyGBS云端录像查询结果跟实际的查询结果不同调整方法

近期我们一直在对EasyGBS的云端录像做测试，其中一个重要原因就是广大用户对云端录像的要求不断提高，因此对于云端录像的检查仍然是必不可少的一个环节。...在测试过程中，我们就发现在云端录像的查询结果跟想要查询的结果不同。 原本代码如下： 分析该段代码后我们猜测可能是由于EasyGBS根据通道ID查询结果不唯一，因为通道是自定义的可能会有重复。... data.rows;         this.total = data.total;       });     }, 但是这样修改代码只能点击搜索一次，之后如果设备ID变了，通道ID不变，查询的数据则不会变...，所以要在watch中监听设备ID，代码如下：  Serial: function() {       this.load();     }, 最后形成预览如下，查询的设备无通道的情况下正常显示无信息

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激光熔覆工艺的两种不同类型方法

01  两步法(预设方法)　　在该方法中，在激光熔覆处理之前，将熔覆材料放置在工作表面上，然后用激光熔化并凝结以形成熔覆层。预设包层材料的方法包括: 1)预涂层:一般用手工涂抹，最经济方便。...该方法粉末利用率高，质量稳定，适用于一些深孔零件，如小孔径阀体。通过这种方法可以获得高质量的涂层。图片 02  一步法(同步法)　　这是在激光束照射工件的同时，将熔覆材料送到激光作用区域的过程。...有两种方法: 1)同步送粉法:利用专门的喷涂送粉装置将单一或混合粉末送入熔池，通过控制粉末的送粉量和激光扫描速度可以调节熔覆层的厚度。...由于疏松粉末的高激光吸收率和高热效率，可以获得比其他方法更厚的熔覆层，易于实现自动化。 　2)同步送丝法:这种方法的工艺原理与同步送粉法相同，只是将包覆材料预处理成丝或使用填充丝。...这种方法既方便又不浪费材料。更容易保证熔覆层的成分均匀性。特别是当熔覆层是复合材料时，熔覆层的质量不会受到粉末比重或粒度的差异的影响。此外，预热线材的精细处理可以提高包覆率。

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不同试验设计遗传力的计算方法

最近有人问我不同试验的遗传力计算的问题，这个问题其实很简单，不同的试验设计，套用相应的公式即可。 农业和林业, 经常涉及到要计算遗传力的问题, 这是一个数量遗传学问题....和动物计算遗传力不同, 植物和林木计算遗传力时, 一般是使用家系遗传力, 动物计算遗传力一般是计算个体遗传力....问题的解决思路: 1, 单因素方差分析, 或者使用混合线性模型 2, 会得到品种的方差组分Vg和残差的方差组分Ve 3, 遗传力的计算方法是Vg/(Vg+Ve) 复杂的方法 首先, 计算方差组分, 如果是使用方差分析的形式...简单的方法 使用混合线性模型, 将品种作为随机因子, 重复作为固定因子, 得到品种的方差组分(Vg)和残差的方差组分(Ve), 然后直接计算遗传力即可. ?..., 表型数据是小区的产量和百粒重, 试计算产量和百粒重的遗传力.

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PHP分割两个数组的相同元素和不同元素的两种方法

'qq') 希望得到的结果是： sameArr = array('tt','cc') A = array('dd','mm') B = array('ad','qq') 二、解决方案 2.1、方法一：for...返回结果是我们预期的结果。...也是正确的，预期结果。 三、方案对比   既然两种方案都能够满足我们现有的需求，那么接下来我们就来分析两种方法区别，以及哪种方法更优。...函数大小在千数级别时两者的效率是差不多的代码如下： 使用array_search和for循环执行 <?...而当我们的函数级别上升到万级别以上时，对比就非常明显了，第一种方法耗时为 本次: 2.63339 总运行时间:2.63339 大概在2.6秒钟，而使用第二种内置函数方法时， 本次: 0.03148 总运行时间

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HttpURLConnection调用get方法碰到奇怪的编码问题--不同的方式调用同一个方法竟然有不同的结果

，从单元测试调用这个方法是正常的，而从页面上通过ajaix调用这个方法还是找不到数据，注意：这里的关键字“浙江”已经写死在代码里了，也就是说不管传什么参数都是一样的。...它们之间的区别仅仅是调用的路径不同，一个是从单元测试调用的，一个是从页面上调用的。...页面调用 通过页面ajax调用接口： 参数也能正常传到Controller，问题是sendUrl我已经在方法里写死了，却得到了不一样的结果： /** * 获取公司列表...这是通过单元测试的方法发送的请求，编码没有问题： 这是通过页面发送的请求，编码就有问题了： 不同的方式调用同一个方法，为什么会有这样的区别呢？真是搞不明白。。。...但是单元测试的时候，为什么不编码也可以呢？而从页面上通过Controller调用就有编码问题？ 这个疑问还没解开。。。 如果有大神知道原因，请不吝赐教，谢谢！

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不同形式的基因排序方法会影响gsea富集分析结果

最后的结论是一个关键的参数是用于基因排名的度量标准，这个选择可能会影响最终的分析结果： 研究者使用了28个基准数据集，评估了16种不同的排名度量标准在基因集分析中的敏感性和假阳性率。...通过k-means聚类算法，研究者确定了四种在整体敏感性、假阳性率和计算负载方面表现最佳的度量标准：绝对值的Moderated Welch Test统计量、最小显著差异（Minimum Significant...研究还测试了所选方法对样本大小的鲁棒性。 作者并没有明确指出单一的“最推荐”的算法，因为不同的排名度量标准（metrics）在不同的数据集和条件下表现各有优势。...在稳定性方面，文章指出： **|MWT| 和 |S2N|**：在不同的样本大小下，这两个度量标准显示出稳定的结果，这意味着它们对于样本大小的变化不敏感。...这些度量标准在统计学基础上有所不同，包括基于参数的统计、非参数统计和数据挖掘方法。研究者根据他们的数据特性和分析目标选择合适的度量标准是非常重要的。

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探索不同学习率对训练精度和Loss的影响

验证精度、验证Loss的影响 1 问题 在探索mnist数据集过程中，学习率的不同，对我们的实验结果，各种参数数值的改变有何变化，有何不同。 学习率对精度和损失的影响研究。...训练周期=100 学习率= [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001] (1) 不同学习率下的训练精度曲线； (2) 不同学习率下的训练Loss曲线； (3) 不同学习率下的验证精度曲线； (...4) 不同学习率下的验证Loss曲线； 2 方法 在前面的学习过程中，我们已经完成了固定学习率lr=0.001情况下，训练精度，验证精度，训练loss，验证loss的结果，所以说我们只需要加一个循环，通过遍历学习率列表...：lrs = [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001]，用列表来保存数据结果就行，在最后通过可视化matlibplot，来展示结果。...曲线中，训练次数较少时， Loss较大，在第三张图也能明显看出，验证精度曲线，学习率为0.1的曲线变化较大，且精度不是很高，在第四张图上，Loss变化较大，且基本比其他三条线高 从第一张图上来看，学习率为

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不同的工具包对Voxel-based morphometry (VBM)计算结果的影响

而这种结果的不一致性是否是由于采用不同的工具包进行分析而导致的呢？...笔者在这里对这篇文章进行简单解读，希望大家对不同的工具包对VBM计算结果的影响有一定的认识。 数据分析方法 86名精神分裂患者和86名健康对照组进行MRI扫描，搜集T1影像。...VBM的分析分别采用两种工具包：FMRIB Software Library voxel-based morphometry(FSL-VBM)和Statistical Parametric Mapping...主要研究结果 1.被试的临床和统计学数据如图1所示。 VBM结果。...总结 总之，本文的研究结果表明，不同的工具包得到的VBM结果存在一定的差异，这可能是由于不同工具包中采用的算法不同所导致的。但是哪种工具包更优，现在还不能确定，需要未来做更多的研究。

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实现内页和首页显示不同的友链的方法

友链链接如何实现内页和首页的链接不同。。 就是添加友链是时候可以选择是内页还是首页。。 有个简单的思路，可以在链接影藏时放在内页。显示时在首页。。。这样应该就不需要在数据库添加字段了。。...以下是EM论坛hackhp给出的方法（在需要调用的地方放入）： 注：以下方法产生的友链是当你后台点击隐藏的才会显示的，不然是不显示的 在模板文件module.php最后加入如下代码：（推荐使用） ---- 第二种方法： 在模板文件module.php最后加入如下代码： <?php function link_n(){$db = MySql::getInstance();?> ---- 今天有个网友说到全站调用内页友链(首页除外)，舍力在这里分享一下自己的方法，要稍微修改一下上面的代码，以默认模板为例(ps：肯定还有更好的方法，如果你有好的方法，望留言给我，大家共同学习)

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分类模型评估指标汇总

对模型进行评估时，可以选择很多种指标，但不同的指标可能得到不同的结果，如何选择合适的指标，需要取决于任务需求。...从而得出如下概念 查准率：预测为正里多少实际为正，precision，也叫精度 ? 查全率：实际为正里多少预测为正，recall，也叫召回率 ? 查准率和查全率是一对矛盾的度量。...，即多分类的F1 方法1 直接在每个混淆矩阵上计算出查准率和查全率，再求平均，这样得到“宏查准率”，“宏查全率”和“宏F1” ?...而模型的优劣取决于两点： 这个概率的计算准确与否 阈值的设定 我们把计算出的概率按从大到小排序，然后在某个点划分开，这个点就是阈值，可以根据实际任务需求来确定这个阈值，比如更重视查准率，则阈值设大点，若更重视查全率...ROC曲线的绘制方法与P-R曲线类似，不再赘述，结果如下图 ? 横坐标为假正例率，纵坐标为真正例率，曲线下的面积叫 AUC 如何评价模型呢？

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Go通关05：函数和方法的不同之处！

您诸位好啊，我是无尘，今天跟大家唠唠Go语言中函数和方法到底有什么不同？...想要调用其他包内的函数，那么那个「函数名称首字母要大写」，使其作用域变为公有的。 函数首字母小写，只能在同一个包中被调用 匿名函数和闭包 匿名函数就是没有名称的函数。...fmt.Println(sum()) } func sum () func() int{ i := 0 return func ()int{ i++ return i } } //结果为...❞ 方法 方法和函数类似，不同之处就是方法必须有一个接收者，这个接收者是一个“类”（类型），这样这个方法就算属于这个“类”。...接收者需要加在 func 和方法名之间，使用（） 接收者：（变量，类型） 使用： func main(){ name := Name("无尘") name.String() } //出处 name

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准确率和召回率及如何提高准确率

准确率和召回率的计算 准确率是预测正确数量 / 总数量 精确率(precision)是针对预测结果而言,它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本.预测为正有两种可能,一种就是把正类预测为正类(...50%) = 58.3% F值 = 精确率 * 召回率 * 2 / (精确率 + 召回率) 对于多分类或者n个二分类混淆矩阵上综合考察查准率(precision)和查全率(recall) 1.一种直接的做法是现在各混淆矩阵上分别计算出查准率和查全率...,分别记为ATP,AFP,ATN,AFN,再基于这些平均值计算出”微查准率(micro-P)”/“微查全率”(micro-R)和”微F1”(micro-F1): \(micro-P = \frac{ATP...要获得好的集成,个体学习器应”好而不同”,即个体学习器要有一定的”准确性”,即学习器不能太坏,并且要有”多样性”,即学习器间具有差异....目前的集成学习方法大致分为两大类:个体学习器间存在强依赖关系,必须串行生成的序列化方法,以及个体学习器间不存在强依赖关系,可同时生成的并行化方法;前者的代表是Boosting,后者的代表是Bagging

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推荐系统评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)

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。...召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数 两者取值在0和1之间，数值越接近1，查准率或查全率就越高。 3....= 100% F值 = 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35% 由此可见，正确率是评估捕获的成果中目标成果所占得比例；召回率，顾名思义，就是从关注领域中，召回目标类别的比例...F-Measure是Precision和Recall加权调和平均： 当参数α=1时，就是最常见的F1，也即 可知F1综合了P和R的结果，当F1较高时则能说明试验方法比较有效。...3、E值 E值表示查准率P和查全率R的加权平均值，当其中一个为0时，E值为1，其计算公式： b越大，表示查准率的权重越大。

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