1.混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。...这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class） 下图是混淆矩阵的一个例子 ?...2.confusion_matrix函数的使用 官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight
发现matrix = [array] * 3操作中，只是创建3个指向array的引用，所以一旦array改变，matrix中3个list也会随之改变。 并根据文档提示，可用入下办法创建一个矩阵。...例如创建一个3*3的数组 方法1 直接定义 matrix = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]][/py] 方法2 间接定义 matrix = [[0 for i in
本文告诉大家如何使用 dotnet 6 提供的 Directory.CreateSymbolicLink 和 File.CreateSymbolicLink 方法创建文件夹和文件的符号链接 Directory.CreateSymbolicLink...例子 使用方法十分简单，如下面例子，给 aa 文件夹创建一个叫 bb 文件夹的符号链接 public static void Main(string[] args) {...", a.FullName); } 效果 执行上述代码的效果如下 在 Rx-Explorer 里的效果如下 更多细节 这个 CreateSymbolicLink 方法是有返回值的，创建成功文件夹链接...错误 代码 以上所有代码放在 github 和 gitee 欢迎访问 可以通过如下方式获取本文代码 先创建一个空文件夹，接着使用命令行 cd 命令进入此空文件夹，在命令行里面输入以下代码，即可获取到本文的代码...File.CreateSymbolicLink 方法，传入的作为符号链接的是文件夹，那么将会抛出 System.UnauthorizedAccessException 异常，当前是 2021.11.06
本文内容 什么是混淆矩阵 目标检测中的混淆矩阵 使用 MMDetection 绘制混淆矩阵 总结 1....这么说可能有些抽象，那么就先来看一个最简单的例子：二分类的混淆矩阵。 图2 二分类混淆矩阵 上图这张 2 x 2 大小的矩阵就是一个最简单的二分类混淆矩阵，只区分 0 或 1。...图6 目标检测中的混淆矩阵 这些被分门别类的检测结果就可以填充到上图的矩阵中，这就是目标检测中的混淆矩阵。...使用 MMDetection 绘制混淆矩阵 在理解了什么是混淆矩阵以及如何分析混淆矩阵之后，就可以使用 MMDetection 中提供的小工具，为自己的目标检测模型绘制一个混淆矩阵。...首先，我们需要有一份数据集（包含训练集和验证集）以及在这个数据集的训练集上训练得到的检测模型（本文使用 Pascal VOC 数据集以及 RetinaNet 作为示例）。
1 1、先看下运行的结果： 1643887673(2).jpg 1643887673(1).jpg 以上就是执行过程，可以看到字段是没有问题的，第一行数据也没有问题， 但是第二个u2的数据就没有插入成功...默认是 1643887673.jpg 修改为 1643887673(3).jpg 3、之后再创建u2就没有问题了。 image.png 完结。
关于循环链表： 【数据结构】线性表（三）循环链表的各种操作（创建、插入、查找、删除、修改、遍历打印、释放内存空间） 在稀疏矩阵的十字链表中，每一行和每一列都有一个表头节点。...返回指向创建的稀疏矩阵的指针。 2....创建一个新的节点，并将行、列和值存储在节点的相应字段中。...主函数 int main() { // 创建一个3x3的稀疏矩阵 SparseMatrix* matrix = createSparseMatrix(3, 3); // 插入元素...int rows; int cols; MatrixNode** rowHeaders; MatrixNode** colHeaders; } SparseMatrix; // 创建稀疏矩阵
在讲矩阵之前，我们先复习下之前在讲分类评估指标中定义的一些符号含义，如下： TP(True Positive)：将正类预测为正类数，真实为0，预测也为0 FN(False Negative)：将正类预测为负类数...其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值，下面我们先以二分类为例，看下矩阵表现形式，如下： 二分类混淆矩阵 现在我们举个列子，并画出混淆矩阵表，假如宠物店有10只动物，其中6只狗，4只猫，现在有一个分类器将这...10只动物进行分类，分类结果为5只狗，5只猫，那么我们画出分类结果混淆矩阵，并进行分析，如下（我们把狗作为正类）： 猫狗分类混淆矩阵 通过混淆矩阵我们可以轻松算的真实值狗的数量（行数量相加）为6=5+...同时，我们不难发现，对于二分类问题，矩阵中的4个元素刚好表示TP,TN,FP,TN这四个符号量，如下图： 那么对于二分类问题来说， 精确率Precision=a/(a+c)=TP/(TP+FP),TP...至此，关于模型评估个各指标已全部介绍完毕，后面的文章我们将开始讲解一些经典算法的推导及使用，喜欢的小伙伴请点击关注！
本质区别 两者的根本区别是 : 数值计算的表达式、矩阵变量中不允许有未定义的自由变量 , 而符号计算可以含有未定义的符号变量。...只有符号变量可以在没有提前赋值的情况下合法地出现在表达式中，但是符号变量必须预先定义。 在 Matlab 的数据类型中 , 字符型与符号型是两种重要而又容易混淆的数据类型。...符号变量是利用指令 sym 和 syms 来创建 ....它们的使用格式为 : S = sym( ′ A ′ ) 定义单个符号变量 S syms a b c 定义多个符号变量 a, b, c syms 命令的使用要比 sym 简便 , 它一次可以定义多个符号变量...因此一般用 syms 来创建符号变量。注意各符号变量之间必须是空格隔开。 语句 Syms x y z w 表示将 x,y,z 和 w 定义为符号变量。
无论知道与否，你一直都在使用着算法。 如果你需要给孩子准备午餐，送他们上学，上班前干洗衣服，你已经下意识的概述了从厨房到办公室的一系列步骤。这就是算法。...我们先从一些简单符号说起，然后再建立一些方程式。 数学就是事物转变的过程。既有输入也有输出。我们将某些东西插入到方程变量中，而后循环访问步骤并获得输出。电脑也是一样的工作原理。...让我们在 Python 中为这个方程式创建一个小功能： def sum_x_range(x): j = 1 output = [] # creates an empty list for k...现在我们将这些数字插入到公式中： ? 这是输出矩阵中下一个数字的另一个例子。 ? ? 做完所有的数学后，这就是最后的矩阵： ?...我加入了公式以帮助你对阅读公式的理解，因为他们倾向于跳过这些，以免混淆。但是你不必再困惑了。 获取学习策略 我想在文章的最后介绍一些实用的策略，以帮助你快速的学习。 我很自信，喜欢自己教自己东西。
并统计出预测结果与实际结果的混淆矩阵，通过计算ROC和AUC，判断分类器性能。” 几个概念 一、混淆矩阵(confusion matrix)及相关指标 下图是混淆矩阵的例子和相应指标的计算公式。...混淆矩阵中的数字表示基于指定阈值进行决策所产生的性能值。 二、ROC与AUC ROC(接收者操作曲线)绘制的是真正率(tp rate)随假正率(fp rate)的变化情况。...首先用训练集生成分类器，并预测训练集的结果，与真实结果统计出混淆矩阵。...使用包pROC分别绘制训练集和测试集的ROC曲线，并计算出相应的AUC值。...一般是因为把预测符号弄反了，需要认真检查代码。 ----
插入方程 在「插入菜单」中找到方程，点击即可进入方程编辑界面。可手动输入或直接将方程复制黏贴到输入面板。输入完成后点击方程预览即可成功进行方程的插入。...编辑方程 点击插入的方程即可进入方程编辑界面，输入修改即可在预览中查看。插入的方程无缝融入主题中，可调整和移动方程在主题中的位置，也可调整方程的大小。 到底如何输入方程？...数学符号 指数、上下标和导数 在 LaTeX 中用 ^ 和 _ 标明上下标。上下标的内容如果包含多个字符，需要使用花括号 {} 来将其区分。...举个例子： \begin{align} a &=1 & b &=2 & c &=3 \\ d &=-1 & e &=-2 & f &=-5 \end{align} 数组和矩阵 在 LaTeX 中，你可以通过矩阵环境来创建基础的矩阵公式...，与其他类似表格结构的命令一样，通过双反斜杠 \\ 创建新的行，& 符号分割来创建列。
使用朴素贝叶斯和SVM等机器学习模型进行垃圾短信分类。 评估模型性能，绘制学习曲线、混淆矩阵和ROC曲线。 四、设计要求 数据预处理：分词、去除停用词、数据清洗。 特征提取：TF-IDF矩阵。...混淆矩阵和ROC曲线。 六、验收要求 系统能够正确读取短信数据并完成分词和停用词处理。 TF-IDF矩阵生成正确。 词云图清晰展示高频词汇。...特征提取：TF-IDF矩阵。 模型构建：朴素贝叶斯、SVM。 性能评估：准确率、召回率、F1分数、ROC曲线。 可视化：词云图、学习曲线、混淆矩阵、ROC曲线。...数据预处理模块 分词：使用jieba进行中文分词。 停用词处理：加载停用词表，过滤停用词。 数据清洗：去除标点符号、数字和特殊字符。 2....特征提取模块 构建TF-IDF矩阵：使用scikit-learn的TfidfVectorizer。 3. 模型构建模块 朴素贝叶斯模型：使用GaussianNB。 SVM模型：使用SVC。 4.
用集合建造符号表示为 \operatorname{Null}(A)={\mathbf{v} \in V: A \mathbf{v}=\mathbf{0}} 尽管术语核更加常用，术语零空间有时用在避免混淆于积分变换的情境中...应当避免把零空间混淆于零向量空间，它是只有零向量的空间。...算例 考虑矩阵 图片 要找到它的零空间，须找到所有向量 {\displaystyle v} 使得 {\displaystyle Av=0}。...首先把 {\displaystyle A} 变换成简化行阶梯形矩阵： 图片 有 {\displaystyle Av=0} 当且仅当 {\displaystyle Ev=0}。...使用符号 {\displaystyle v=[x,y,z]^{T}}，后者方程变为 图片 所以，{\displaystyle A} 的零空间是一维空间 图片 参考资料 https://zh.m.wikipedia.org
截断奇异值是一个矩阵因子分解技术，将一个矩阵M分解为U、Σ、V，这很像PCA，除了SVD因子分解作用于数字矩阵，而PCA作用于协方差矩阵，一般的，SVD用于发现矩阵藏在面罩下的主要成分 Getting...被用于TruncatedSVD的矩阵确实能够通过点乘U、S矩阵来恢复。...TruncatedSVD有一些复杂的地方，很值得在这里提及 Sign flipping混淆符号 There's a "gotcha" with truncated SVDs....有个问题，由于随机数生成器的状态，连续的使用TruncatedSVD做拟合会造成符号的混淆，所以明智的做法是用了一次TruncatedSVD拟合后，使用其他变换方法。...TruncatedSVD超过PCA的一个优势是TruncatedSVD能处理稀疏矩阵，而PCA不行，这是因为用来计算PCA的协方差矩阵的因子，必须是完整矩阵。
然后，我们会看到如何使用这个预测张量，以及每个样本的标签，来创建一个混淆矩阵。这个混淆矩阵将允许我们查看我们的网络中哪些类别相互混淆。...混淆矩阵要求 要为整个数据集创建一个混淆矩阵，我们需要一个与训练集长度相同的一维预测张量。...在我们得到这个张量之后，我们可以使用标签张量来生成一个混淆矩阵。 > len(train_set.targets) 60000 一个混淆矩阵将告诉我们模型在哪里被混淆了。...建立混淆矩阵 我们构建混淆矩阵的任务是将预测值的数量与真实值（目标）进行比较。 这将创建一个充当热图的矩阵，告诉我们预测值相对于真实值的下降位置。...绘制混淆矩阵 为了将实际的混淆矩阵生成为numpy.ndarray，我们使用sklearn.metrics库中的confusion_matrix（）函数。让我们将其与其他需要的导入一起导入。
书写符号的使用是人类文化发展的重大成就。然而，抽象的字母表征是如何在视觉中进行学习的，这仍然是未解决的问题。...有这样一个假设，学习书写符号部分地重新使用了用于对象识别的预先存在的神经元回路，模型的早期处理阶段利用了从自然图像中学习的一般领域（domain-general）的视觉特征，而特定领域（domain-specific...研究者的模型显示出，通过重用自然的视觉原语（primitives），学习书写符号只需要有限的、特定领域的调整，这支持了字母形状被文化选择以匹配自然环境的统计结构的假设。...a，模型混淆矩阵和各种经验混淆矩阵之间的Pearson 相关性（均P 矩阵之间的平均互相关为0.56；b，通过 H2 表征层次聚类得出的树状图，表明在网络的内部表征中保留了字母之间的视觉相似性。
下图显示了使用 BoW 方法在五个归一化处理后的句子上创建的矩阵的一个示例。 ? 例句 ?...使用 GloVe 嵌入创建的特征矩阵 ? 投影到一个二维空间的词向量 此外，Facebook 也开发了一个名为「FastText」的 Word2Vec 的版本。...混淆矩阵以及从中得出的各种度量方法 混淆矩阵是评估机器学习模型最简单、最直观的工具之一。它给出了实际值与预测值之间的关系。...尽管混淆矩阵本身就是一个有力的工具，但是与其相关的术语又被用作了其它度量方法的基础。关于混淆矩阵的重要术语如下所示： 真正例——我们预测为正而实际也为正的情况。...根据混淆矩阵导出的度量标准如下： 准确率（accuracy）——模型做出正确预测的数量与全部预测数量之比。
四、符号，代码的混淆 4.1符号的混淆 对代码中，关键部分的代码，类名，函数名等部分，要进行混淆。让攻击者无法轻易通过名称，理解当前代码的功能含义，增加破解难度。...所以在安全加固的过程中，不让关键的字符串以明文的形式存在，要对字符串进行混淆，在运行使用时，再解析出来： 例如字符串，对这段字符串可以使用异或等方式进行混淆，混淆后的结果为： 0123456789ABCDEF...对这些模数，也要进行混淆处理，在使用时再解析出来使用。 五、算法的混淆 攻击者逆向过程中，通过砸壳获取到APP的二进制文件。...通过Clang，在编译过程中，将算法逻辑打乱重排，嵌套一些while循环，或者switch分支，并且插入一些混淆代码，防止攻击者的反编译。...如下图所示，便是一种混淆模式，将算法混淆之后的效果： 混淆后的代码，代码段被切割重排，中间还插入了无用代码，使攻击者无法阅读，更增加了攻击者调试的成本。
很容易混淆 "数组中第 5 个数" 和 "数组下标为 5 的数"，它们不是一回事，记住，下标 5 其实是数组中第 6 个数，因为下标是从 0 开始算的。...02 字符串 数组最常用的是 字符串 (string)，其实就是字母,数字,标点符号等 组成的数组。...矩阵酷的地方是，不止能做 3x3 的矩阵，任何维度都行，可以做一个5维矩阵，然后这样访问 a = j218[3]，现在你知道了 怎么读一个 5 维矩阵。...创建时就有固定大小，不能动态增加大小。还有，数组在内存中按顺序存储，在中间插入一个值很困难，但结构体可以创造更复杂的数据结构，消除这些限制，但结构体可以创造更复杂的数据结构，消除这些限制。...数组大小需要预先定好，链表大小可以动态增减，可以创建一个新节点，通过改变指针值，把新节点插入链表，链表也很容易重新排序，两端缩减，分割，倒序等。
其他符号 七、公式中表格与矩阵 1, 表格 2, 矩阵 一、公式形式 markdown中公式使用 数学公式, 一般分为两种形式：内联公式和公式块，即行内公式和行间公式： 内联公式： 公式块：...1, 上下标 上标和下标分别使用^ 与_ ，例如x_i^2 默认情况下，上、下标符号仅仅对下一个组起作用。...使用\left(或\right)使符号大小与邻近的公式相适应, 该语句适用于所有括号类型, 即显示大括号或分割符。 使用 \left. 或 \right. 进行匹配而不显示本身。...使用\hline 在本行前加入一条直线 2, 矩阵 $$ \begin{matrix} 1 & x & x^2 & x^3 \\ 1 & y & y^2 & y^3\\ 1 & z & z^2 & z...3 \\ \hline %插入横线，如果去掉\hline就是增广矩阵 4 & 5 & 6 \end{array} \right] $$ 交换图标 $$ \begin{CD} A @>>>
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