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。
EasyGBS国标视频云服务可支持通过国标GB28181协议将设备接入，实现视频的实时监控直播、录像、语音对讲、云存储、告警等功能，同时也支持将接入的视频流进行全终端、全平台分发，分发的视频流包括RTSP...平台部署简单，无需插件就能实现web浏览器播放，也支持手机浏览器、微信、PC等各种终端的无插件播放。 image.png EasyGBS平台也提供丰富的API接口，便于用户根据需求进行集成或二次开发。...基于接口文档，用户可以通过相关接口来获取对应的信息，并对接到自己的开发平台。 用户反馈，EasyGBS平台的token值过了一天之后就无效了，不知道什么原因，请求我们协助排查。...因为用户开启了接口鉴权，所以调用接口需要添加token值才能实现。我们排查用户的配置文件，发现token有效期只设置了一天的时效。...所以，解决上述问题，可以在此位置更改token值的时效，如下图所示： image.png 用户可以根据自己的需求，自定义更改token值的时效。
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。
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。...基础知识 01 样本一级指标 一级指标分为以上四类： TP：模型预测值为正，真实情况亦为正的样本数量； FP：模型预测值为正，但真实情况为负的样本数量，亦称误报，是统计学中的第一类错误； FN：模型预测值为负...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
如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求 需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下，如何对整体数据进行比对，实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...通过这个值的大小设置条件格式，就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。...当然这里还会有一个问题，和之前的文章中类似，如果同时具备这两个维度的外部筛选条件，那这样做的话也会出错，如图3所示，因为筛选后把最大值或者最小值给筛选掉了，因为我们要显示的是矩阵中的值进行比较，如果通过外部筛选后...，矩阵中的值会变化，所以这时使用AllSelect会更合适。
（24）生成带P值得箱线图 R语言之可视化（25）绘制相关图（ggcorr包） R语言之可视化（26）ggplot2绘制饼图 R语言之可视化（27）通过R语言制作BBC风格的精美图片 R语言之可视化（28...）蜜蜂图 R语言之可视化（29）如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序 问题：如何控制由ggplot2创建的堆积条的堆积顺序。...解决方案 堆叠在数据框的原始顺序中 ra.melt$quality <- factor(ra.melt$quality, levels = ra$quality) p 顺序 ra.melt$quality <- factor(ra.melt$quality, levels = rev(ra$quality)) p 顺序但同时保留图例的顺序，则使用参数* position_stack（reverse = TRUE）* p <- ggplot(ra.melt, aes(x = variable, y
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 ?...] y_pred=[2,0,0,1,2,1] C=confusion_matrix(y_true, y_pred) 运行结果： [[1 1 0] [1 1 0] [0 0 2]] 关于类别顺序可由...labels参数控制调整，例如 labels=[2,1,0],则类别将以这个顺序自上向下排列。...默认数字类别是从小到大排列，英文类别是按首字母顺序排列。
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。...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。...解释混淆矩阵 混淆矩阵具有三个轴： 预测标签（类） 真实标签 热图值（彩色） 预测标签和真实标签向我们显示了我们正在处理的预测类。...矩阵对角线表示矩阵中预测和真值相同的位置，因此我们希望此处的热图更暗。 任何不在对角线上的值都是不正确的预测，因为预测和真实标签不匹配。
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。
numpy中有两种方式可以找最大值（最小值同理）的位置。1....通过np.max和np.where通过np.max()找矩阵的最大值，再通过np.where获得最大值的位置，测试如下：a = np.random.randint(10, 100, size=9)a =...这个库为我们提供了用于处理数组和矩阵的功能。然后我们使用np.random.randint(10, 100, size=9)函数随机生成了一个包含9个10到100之间随机整数的一维数组。...我们通过传入(3,3)，将一维数组转换为3行3列的二维数组。然后，代码使用print(a)打印出了重塑后的二维数组a。这将显示形状为3行3列的矩阵，其中的元素为随机生成的整数。...通过np.argmaxnp.argmax可以直接返回最大值的索引，不过索引值是一维的，需要做一下处理得到其在二维矩阵中的位置。
#定义 设A\in C^{m\times n}，则矩阵A^{H}A的n个特征值\lambda _i的算术平方根\delta _{i}=\sqrt {\lambda _i}叫做A的奇异值（Singular..._1 & O\\O & O\\ \end{bmatrix}，且\Sigma _{1}=diag(\sigma _{1}, \sigma _{2}, ..., \sigma _{r})，其对角元素按照顺序...这就是所谓的矩阵的奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD） 注：酉矩阵是正交矩阵在复数域的推广。...其中非零向量特征值对应的特征向量构成矩阵V_1，由公式U_{1}=AV_{1}S^{-1}得到AA^H的非零特征值所对应的特征向量，其余的特征向量可以由Hermite矩阵的特征向量的正交性获得（显然不唯一...其中非零向量特征值对应的特征向量构成矩阵U_1，由公式V_{1}=A^{H}U_{1}S^{-1}得到AA^{H}的非零特征值所对应的特征向量，其余的特征向量可以由Hermite矩阵的特征向量的正交性获得
通过奇异值分解，我们会得到一些与特征分解相同类型的信息。然而，奇异值分解有更广泛的应用，每个实数矩阵都有一个奇异值，但不一定都有特征分解。例如，非方阵的矩阵没有特征分解，这时我们只能使用奇异值分解。...我们使用特征分解去分析矩阵A时，得到特征向量构成的矩阵V和特征值构成的向量?，我们可以重新将A写作?奇异值分解是类似的，只不过这回我们将矩阵A分成三个矩阵的乘积：?假设A是一个?矩阵，那么U是一个?...的矩阵，D是一个?的矩阵，V是一个?矩阵。这些矩阵中的每一个定义后都拥有特殊的结构。矩阵U和V都定义为正交矩阵，而矩阵D定义为对角矩阵。注意，D不一定是方阵。...对角矩阵D对角线上的元素称为矩阵A的奇异值(singular value)。...的特征向量。A的非零奇异值是?的特征向量。A的非零奇异值是?特征值的平方根，同时也是?特征值的平方根。SVD最有用的一个性质可能是拓展矩阵求逆到非矩阵上。
typeof "foo"; // 'string' 上面示例中，typeof运算符返回字符串foo的类型是string。 注意，这时 typeof 的操作数是一个值。...TypeScript 将typeof运算符移植到了类型运算，它的操作数依然是一个值，但是返回的不是字符串，而是该值的 TypeScript 类型。...同理，typeof a.x返回的是属性x的类型（number）。 这种用法的typeof返回的是 TypeScript 类型，所以只能用在类型运算之中（即跟类型相关的代码之中），不能用在值运算。...它们是不一样的，不要混淆。 JavaScript 的 typeof 遵守 JavaScript 规则，TypeScript 的 typeof 遵守 TypeScript 规则。...由于编译时不会进行 JavaScript 的值运算，所以 TypeScript 规定，typeof 的参数只能是标识符，不能是需要运算的表达式。
一、计算思路 一个方阵 A 如果满足 ，则A可逆， 且 由上面公式可以知道，我们只需求出 A 的伴随阵及A对应的行列式的值即可求出方阵A的 逆矩阵。...二、具体实现 1、计算矩阵A对应的行列式的值 引入一个定理： 行列式的值等于它的任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式 乘积之和。...记 则 叫做元 的代数余子式。 根据上面这些我们就可以写出 计算矩阵对应的行列式的值的算法了。...2、计算获取矩阵A的伴随阵并求逆矩阵 伴随阵的定义: 行列式|A|的各个元素的代数余子式 所构成的如下矩阵 分别计算矩阵A中每个元素的代数余子式...很明显，只要将这里的 矩阵 b 替换成 与A同型的单位矩阵E，则该线性方程组的解x就是 矩阵A的逆矩阵了。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！...01 — 求矩阵特征值的例子 矩阵的特征值为：2，0.4，分别对应的特征向量如上所述。
非零n维列向量x称为矩阵A的属于（对应于）特征值m的特征向量或本征向量，简称A的特征向量或A的本征向量。 Ax=mx，等价于求m，使得 (mE-A)x=0，其中E是单位矩阵，0为零矩阵。...|mE-A|=0，求得的m值即为A的特征值。|mE-A| 是一个n次 多项式，它的全部根就是n阶方阵A的全部特征值，这些根有可能相重复，也有可能是 复数。...如果n阶矩阵A的全部特征值为m1 m2 … mn，则 |A|=m1*m2*…*mn 同时矩阵A的迹是特征值之和： tr（A）=m1+m2+m3+…+mn[1] 如果n阶矩阵A...满足矩阵多项式 方程g(A)=0, 则矩阵A的特征值m一定满足条件g(m)=0;特征值m可以通过 解方程g(m)=0求得。...经过上面的分析相信你已经可以得出如下结论了：坐标有优劣，于是我们选取特征向量作为基底，那么一个线性变换最核心的部分就被揭露出来——当矩阵表示线性变换时，特征值就是变换的本质！
标签：VBA，工作表事件 当工作表单元格中的值被修改后，我需要将修改前的值放置到其右侧单元格中。例如，单元格A1中输入有数值1，当我将其内容修改为2之后，之前的数值1被放置到单元格B2中。..."Sheet1").Range("B1") = sOldValue Application.EnableEvents = True End If End Sub 这样，当在单元格A1中重新输入值时...当一列单元格区域中的值发生改变时，需要将修改之前的值放置到相邻列对应单元格中，例如对于单元格区域A1:A10，其值发生改变时，原来的值会自动放置到单元格区域B1:B10对应的单元格中。...Value = Target.Value Target.Value = sNewValue Application.EnableEvents = True End If End Sub 有兴趣的朋友可以试试看
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
在前端开发中我们会经常用到伪元素，有时候需要通过js来修改伪元素的样式，那么有哪几种方式来修改伪元素的样式呢？...伪元素的语法是什么样的？...因为IE8只支持单冒号的语法，所以，如果你想兼容IE8，保险的做法是使用单冒号。 伪元素有哪些特点呢？...1、通过伪元素添加的内容不能被选中 2、伪元素添加的内容不会出现在DOM中，仅仅是在CSS渲染层中加入，所以不能直接通过js来获取 3、只能通过修改样式表的方式来修改伪元素。...我不推荐这两种方式，我更倾向于第一种方式，修改伪元素的样式，建议使用通过更换class来修改样式的方法。
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