来源： DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文讨论了如何在多分类中使用混淆矩阵评估模型的性能。 什么是混淆矩阵？ 它显示了实际值和预测值之间的差异。...对于多分类来说，它是一个 N * N 矩阵，其中 n 是编号。输出列中的类别，也称为目标属性。一二分类任务中包含了 2 个类也就是一个 2*2 矩阵，一般情况下介绍混淆矩阵都会以二分类为例。...那么将得到一个 3*3 矩阵依此类推。通过上面描述我们知道，混淆矩阵的类将具有相同数量的行和列。...我们将使用一个 3 x 3 矩阵，我们将使用我将向您展示的技巧计算 TP、TN、FP、FN 值。这个技巧也可以应用于 4*4、5*5…N*N 矩阵。...考虑这个混淆矩阵在下图 1 中的数据集的输出列中具有 A、B、C 类。
遥感影像分类评估 书接上回，今天我们来看一看遥感影像分类是如何进行评估的。 01 概念 首先我们先了解一下什么是遥感影像分类。...评估指标 01 总体分类精度 指针对每一个随机样本，所分类的结果与检验数据类型相一致的概率，也就是被正确分类的像元总和除以总像元数。放到混淆矩阵中就是对角线上的像元数总和除以总像元数目。...放到混淆矩阵中，就是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数（对角线上A类的值）与真实情况下A的像元数（真实情况A的像元数总和）之比。...放到混淆矩阵中，是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数和（对角线上A类的值）与分类器分出的所有A类像元数（预测值为A的像元数总和）之比。...04 错分误差 指对于分类结果中的某种类型，与参考图像类型不一致的概率。放到混淆矩阵中，就是被分类器分为A类的像元中，分类出错的像元数所占的比率。
而不是像小编大一时，面对这些专业性极强的东西两眼一抹黑，学习的很吃力；此外，基础是延伸和扩展的前提，基础的东西如果掌握的不牢靠，那么在前沿事物的钻研过程中也不会取得更大的建树。...分类模型的评估指标有很多，今天小编给大家准备的是混淆矩阵。 简介 首先我们来解释一下什么是分类模型的评估指标。...其有两种表现形式：定量指标和图表指标；定量指标即以具体数值来表示分类质量；图表指标即以图表的形式来表示分类质量，以达到增强可视化评估的效果。 我们今天介绍的混淆矩阵就是一个图表形式的指标。...由以上内容可以获得结论：对于一款分类模型，TP值与TN值的数量越多，FP值与FN值的数量越少，模型的分类精度就越高。 02 样本二级指标 混淆矩阵统计的是样本在各个一级指标的数量。...特异度：TN/(TN+FP)=53/(53+20)≈73% 3 ---三级指标 F1 Score=2PR/(P+R)=(2*0.5*0.74)/(0.5+0.74) ≈0.6 以上就是在机器学习领域中的混淆矩阵及它所引申出的几个评估指标
# 如何在Google搜索到我的网站?? 将你的博客添加到谷歌收录 # 前言 本文教大家如何让谷歌搜索到你的网站 前言部分与上一篇文章 如何在百度搜索到你的网站？...类似 没看过的小伙伴可以先看下~ 特殊注意 本文基于可以访问到谷歌的童鞋，不懂怎么访问的话，请自行学习 你需要有一个谷歌账号，没有的童鞋，也请自行Google一下哈 谷歌的收录速度可是非常快的 # 进入...点击 立即使用 按钮 登陆你的谷歌账号 # 添加站点 # 首先添加你的网站到Search Console 此处提供了两种验证方式我们都来讲下哈 # 网域 注意 此方式需要你完全掌握你的域名及DNS...解析 填写你的域名点击 继续 按钮，我们会看到如下页面 如图所示，需要在你的DNS解析服务商添加一条记录为TXT 例： 我需要解析的域名为 taixingyiji.com，我的域名解析商是CloudFlare...（网站的网址），记得前面需要加 http:// 或者 https:// 点击 继续 按钮你会看到如下信息 除了最后一项，其他的任君选一 具体如何使用可以参考我百度的那篇文章 ~ 或者跟着谷歌的官方文档走一下
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 ?...其中灰色部分是真实分类和预测分类结果相一致的，绿色部分是真实分类和预测分类不一致的，即分类错误的。...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...=None) y_true: 是样本真实分类结果，y_pred: 是样本预测分类结果 labels：是所给出的类别，通过这个可对类别进行选择 sample_weight : 样本权重 实现例子：
结巴分词的过程: jieba分词的python 代码 结巴分词的准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1....但是现在就不会了，只要把“中国人民”和“中国人民银行”之间的节点搜索一遍就行了，大大的节省了时间。有句话叫以空间换时间，最适合用来表达这个意思。 2....给定待分词的句子, 使用正则获取连续的 中文字符和英文字符, 切分成 短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG中那些没有在字典中查到的字, 组合成一个新的片段短语..., 使用HMM模型进行分词, 也就是作者说的识别新词, 即识别字典外的新词....这里采用动态规划的最优化搜索。
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。...，并通过除以训练集中的样本数来打印准确性。...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。...在plotcm.py文件中，有一个称为plot_confusion_matrix（）的函数，我们将调用该函数。您将需要在系统上实现此功能。我们将在稍后讨论如何执行此操作。首先，让我们生成混淆矩阵。
【题目】 给定一个有N*M的整型矩阵matrix和一个整数K matrix的每一行和每一列都是 排好序的。实现一个函数，判断K是否在matrix中。...例如下图矩阵:如果K为7，返回true；如果K为22，返回false。 【要求】 时间复杂度为O(N+M)，额外空间复杂度为O(1)。...实现思路: 这题有个特殊的地方,即矩阵每行每列都是排好序的,特殊的题型决定了可以用比较优秀的算法解决问题.其隐藏条件是每个空的数据都大于左边,小于下边的值....这题就可以利用这个特性,从右上角入手,小于该点的值只可能存在左边,大于该点的值只可能存在该点下面,如果超出边界则数据必步存在....FindNumInSortedMatrix { public static boolean isContains(int[][] matrix, int Key) { //定义初始索引位置为右上角的点
因为有些开源的工具，它们经过时间和众人的捶打，其实会比我们自己一个人造出来的轮子考虑的更加周到和全面。...可是有时候有些开源工具的入口太沉重，而我们只需要其中的一部分功能并且加到我们自己的程序，所以怎么样把她们进行提炼成我们想要的呢？...介绍 最近想给自己的程序加上一个检测WAF的功能，思路可能很简单，就是构成一些存在恶意参数的URL地址，然后检测返回的response的headers或者body，通过指纹匹配的方式来定位是哪一款WAF...明确目的，我们需要的是他找waf的那一小段函数，看他的目录，就有一个waf的目录，打开看一下，就是十几个以waf厂商命名的函数，心中先有数，等下肯定要用到它。...把文件路径返回过来循环，下面可以看到他把文件路径结果分割成了绝对路径和文件名，然后把绝对路径设置到系统环境变量里，目的就是配合下面的__import__()函数(和import 函数类似，导入一个模块)，使他能够找到我们的
我们可以通过枚举ntdll.dll的导出函数来间接枚举SSDT所有表项所对应的函数，因为所有的内核服务函数对应于ntdll.dll的同名函数都是这样开头的： 汇编代码 mov eax, 对应的机器码为： 机器码 B8 以下代码摘自cuckoo驱动hooking.c ，offsetSyscall在x86下为1byte (B8/mov eax
# 如何在百度搜索到我的网站？?...将我的博客添加到百度收录 # 前言 这部分我觉得还是写的很认真的，希望各位大大先认真阅读哦~ 提示 本解决方案基于Evan大神的vuepress-theme-vdoing 属于搬运加一下详细步骤的解说...，如果你的设置正确的话，那么不妨过10分钟再试试 如果是使用CNAME方式验证的童鞋，那么恭喜你，你可能最长要等上一天以上 # 向百度推送链接 提示 因为百度的爬虫爬取是很随机的，未必会真正爬取到你的网站的每个页面...接下来的方法都是基于你的代码已经托管于Github 如果你使用的vue的技术栈的话，我觉得此方法应该都是可行的~只是需要修改部分的代码 编写文件生成 urls.txt 文件生成方法，放入utils文件夹中...自动推送给百度链接了~ 接下来的话，就只能等百度自己收录成功喽~~~ 对了，如果各位希望知道，如何提交链接给谷歌的话，那么，链接在 这里 哦
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1....矩阵求逆 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组) print(np.linalg.inv(a)) #...对应于MATLAB中 inv() 函数 # 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆 A = np.matrix(a) print(A.I) 2....矩阵求伪逆 import numpy as np # 定义一个奇异阵 A A = np.zeros((4, 4)) A[0, -1] = 1 A[-1, 0] = -1 A = np.matrix(A...) print(A) # print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆 print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆（广义逆矩阵），对应于MATLAB中 pinv
在用户研究的课题中，用户画像是几乎每个公司都会去做的，浅层的包括统计类的：上月购买量，上周活跃天数等；深层的包括洞察类的：潜在需求偏好，生命周期阶段等；前者的校验简单，后者的校验需要通过一些特别的方式...一、用户画像开发中 当我们所开发的用户画像是类似于用户的下单需求、用户的购车意愿、用户是否有注册意愿这一类存在历史的正负样本的有监督的问题，我们可以利用历史确定的数据来校验我们的画像准确性。...这样的逻辑中，我们将所有异常不合理的模型全部剔除，训练过程中就校验了用户画像的准确性 ? 二、用户画像上线后 1.ABTest 不得不说，abtest是用户画像校验最为直观有效的校验方式。...这个图随机找的，别在意 机制检测 再比如，我们定义了一波忠诚用户10万人，随机抽取100人，后台随机获取用户安装app的列表，看用户同类app的下载量数目的分布； ?...横轴为用户手机中同类竞品安装量的个数，纵轴为对应的随机抽样的100人中的个数 人群1分布为忠诚用户画像最准确的，同类app下载量集中在1附近，定义的用户极为准确 人群2分布杂乱，人群3分布在下降量异常高的数值附近
——啊，怎么还要解释ROC，ROC如何如何，表明模型表现良好……”如果不明白这些评估指标的背后的直觉，就很可能陷入这样的机械解释中，不敢多说一句，就怕哪里说错。...本文从混淆矩阵(Confusion Matrix,或分类矩阵,Classification Matrix)开始，它最简单，而且是大多数指标的基础。...good 0.06789 good good 0.61195 bad good 0.15306 good Confusion Matrix, 混淆矩阵...我们需要知道，这个模型到底预测对了多少，预测错了多少，混淆矩阵就把所有这些信息，都归到一个表里： 预测 1 0 实 1 d, True Positive c, False Negative c+...一些准备 说，混淆矩阵(Confusion Matrix)是我们永远值得信赖的朋友： 预测 1 0 实 1 d, True Positive c, False Negative c+d,
本小节主要介绍如何求解多分类问题中的指标，着重介绍多分类问题中的混淆矩阵，将混淆矩阵进行处理转换为error_matrix矩阵，并通过可视化的方式直观的观察分类算法错误分类的地方。...本小节来简单看一下如何利用前几个小节学习的指标来处理多分类问题，在前几个小节的二分类问题中介绍了一个非常重要的小工具混淆矩阵，由混淆矩阵推导出了很多重要的指标，因此最后着重介绍多分类问题中的混淆矩阵。...b 多分类问题中的混淆矩阵 这一小节的重点是介绍多分类问题中的混淆矩阵，不同于sklearn中的precision_score、recall_score和f1_score，sklearn中的混淆矩阵天然支持多分类问题...这里将混淆矩阵映射成灰度图像，因此传入plt.cm.gray； 调用plt.show()绘制混淆矩阵映射的灰度图像； 通过matplotlib将混淆矩阵映射成了灰度图像，在灰度图像上越亮的地方代表数值越大...矩阵的值等于混淆矩阵中的每一个元素值除以混淆矩阵每一个行的和，即cfm / row_sums； 我们并不关注那些完全预测正确的结果，所以使用fill_diagonal函数将error_matrix中对角线位置的值设置为
先来看看对于一个作用在一组数据上的分类算法如何得到混淆矩阵，进一步就会看到通过这个混淆矩阵能够得到各种比分类准确度还要好的分类指标。 这一小节先来看一看对于二分类问题相应的混淆矩阵是如何创建的。...对于二分类问题来说，混淆矩阵实际上是一个(2, 2)的矩阵，也就是说混淆矩阵中一共有4个元素。 ?...▲二分类问题的混淆矩阵 上图中最上面一行和最左边一列对应的就是这个混淆矩阵相应的行和列的名称，真正的数值分布在(2, 2)的矩阵中： 矩阵中的每一行代表对于预测的问题来说相应的真实值是多少，这里将真实值写成...▲算法预测1万个人的混淆矩阵 对于(2, 2)的混淆矩阵： 对于(0, 0)位置表示的是对于这1万个人中有9978个人他们本身并没有患癌症，同时我们的算法正确预测出他们也并没有患癌症，这就是True...这一小节介绍了混淆矩阵这个工具，在下一小节来看看通过混淆矩阵，我们可以创建出怎样的评价指标，而这些评价指标为什么会比直接看整个算法的分类准确度要更加的好。
2 内容速览 你是否有如下情况： 想写个项目，要站在前辈的肩膀避免重复造“轮子”，却不知道如何找“轮子”呢？ 找了很多，却仿佛大海捞针，没有找到自己真正想要的那个"轮子"?...如果在Github上找资源就直接在搜索框里打技术名，像下图这样 结果有14万+，你根本无从选择适合自己的 这时候你需要学习Github高级搜索语法，快速找到你想要的轮子！...stars:>=500 fork:true language:php 匹配具有至少 500 个星号，包括复刻 的星号（以 PHP 编写）的仓库。...forks:的仓库。 forks:10..20 匹配具有 10 到 20 个复刻的仓库。...查询 示例 NOT hello NOT world 匹配含有 "hello" 字样但不含有 "world" 字样的仓库。 缩小搜索结果范围的另一种途径是排除特定的子集。
关于LightsOut LightsOut是一款功能强大的DLL生成工具，该工具可以帮助广大研究人员轻松生成经过混淆处理的DLL。...该工具专为红队研究人员设计，生成的DLL可以在研究人员尝试绕过反病毒产品时禁用AMSI和ETW，从而更好地测试目标系统的安全性。...该工具可以随机化DLL中所有的WinAPI函数使用、XOR编码字符串和基础的沙箱检测，并使用了Mingw-w64将经过混淆处理的C代码编译为DLL文件，然后再加载到任何有AMSI或ETW的进程中，例如PowerShell...功能介绍 当前版本的LightsOut提供了下列功能： 对字符串进行XOR编码； WinAPI函数名称随机化； 支持多种沙箱环境检测选项； 提供硬件断点绕过选项； 工具要求 当前版本的LightsOut...: -p , --pid 要修补的远程进程PID （右滑查看更多） 工具使用 我们可以直接将工具输出的DLL文件发送到目标系统中
作为一只数学基础一般般的程序猿，有时候连怎么求逆矩阵都不记得，之前在wikiHow上看了一篇不错的讲解如何求3×3矩阵的逆矩阵的文章，特转载过来供大家查询以及自己备忘。...行列式的值通常显示为逆矩阵的分母值，如果行列式的值为零，说明矩阵不可逆。 什么？行列式怎么算也不记得了？我特意翻出了当年的数学课件。 好的，下面是第二步求出转置矩阵。...矩阵的转置体现在沿对角线作镜面反转，也就是将元素 (i,j) 与元素 (j,i) 互换。 第三步，求出每个2X2小矩阵的行列式的值。...第四步，将它们表示为如图所示的辅助因子矩阵，并将每一项与显示的符号相乘。这样就得到了伴随矩阵（有时也称为共轭矩阵），用 Adj(M) 表示。...第五步，由前面所求出的伴随矩阵除以第一步求出的行列式的值，从而得到逆矩阵。 注意，这个方法也可以应用于含变量或未知量的矩阵中，比如代数矩阵 M 和它的逆矩阵 M^-1 。
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