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CNN中的混淆矩阵 | PyTorch系列（二十三）

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。...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。...要实际绘制混淆矩阵，我们需要一些自定义代码，这些代码已放入名为plotcm的本地文件中。该函数称为plot_confusion_matrix（）。

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多分类任务的混淆矩阵

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。...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。...FP FalsePositive(A)：它告诉实际值是负的，在我们的例子中它是 B 类和 C 类，但模型预测它是正的，即 A 类。它是除了 TP 值之外的相应列的值的相加。

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python—结巴分词的原理理解，Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。

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。

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python—结巴分词的原理理解，Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。

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。

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Power BI中的文本大写小写自动更改现象

在处理一些英文姓名时，经常会发现，excel表中的大小写和Power BI中的不一样，这篇文章简单说明一下：如上图所示，在pq中处理数据时大小写是与excel完全一致的，但是加载到报表中就会发现已经发生了变化...它看到的第一个名称是第 1 行，ID 1："San Zhang"。它将该值存储在一个列表中，用于跟踪 Name 的唯一值。...它将它与已经存储在名称列表中的内容（"San Zhang"）进行比较，忽略大小写，并发现它不一样。...在Power BI的引擎处理过程中，AaBaCcDd和aaBbCcDd完全是一回事，根本解决不了问题。那么问题来了：如果我们想让a和A分别按照原先的大小写进行显示，该如何做呢？...这篇文章可能会给你思路：如何在矩阵的行上显示“其他”【4】看得见与看不见，看上去看不见但还是能看得见，看上去看不见也真的看不见题外话：还是中文名较比好，不存在以上的些这问题，甚至变改了字文序顺，你都可能没有察觉

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SecureCRT更改vim中#注释的文本内容颜色

今天在学习redis的时候，发现vim打开redis.conf配置文件的时候，#注释起来的代码是蓝色的，阅读起来很不方便。 ? ?...于是我研究了一下，发现SecureCRT中注释的颜色还是可以更改的，方法如下： 1.在根目录下执行 vim ~/.vimrc 如果没有 .vimrc 文件就直接新建一个 2.在这个文件中追加一行代码

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分类模型的评估指标 | 混淆矩阵（2）

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。...我们也就不难发现，错分误差+用户精度=1 05 漏分误差指对于参考图像上的某种类型，被分类器分为其他类别的概率。放到混淆矩阵中就是真实情况为A类的像元数中有多少像元数被分类器分为了别的类别。

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分类模型的评估指标 | 混淆矩阵（1）

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。...）】：在所有真实值是正的结果中，模型预测对的数量所占比重，即：TP/(TP+FN) 特异度（Specificity）：在所有真实值是负的结果中，模型预测对的数量所占比重，即：TN/(FP+TN) 由以上内容可知...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

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混淆矩阵及confusion_matrix函数的使用

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：

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读懂 Android 中的代码混淆

在Android开发工作中，我们都或多或少接触过代码混淆。比如我们想要集成某个SDK，往往需要做一些排除混淆的操作。本文为本人的一些实践总结，介绍一些混淆的知识和注意事项。...("id") public int id; 枚举也不要混淆枚举是Java 5 中引入的一个很便利的特性,可以很好的替代之前的常量形式....java代码中的枚举类型最后转换成类中的static final属性多出了两个方法,values()和valueOf(). values方法返回定义的枚举类型的数组集合,即从MONDAY到SUNDAY...四大组件不建议混淆 Android中四大组件我们都很常用,这些组件不能被混淆的原因为四大组件声明必须在manifest中注册,如果混淆后类名更改,而混淆后的类名没有在manifest注册,是不符合Android....详解Java中的注解其他不该混淆的 jni调用的java方法 java的native方法 js调用java的方法第三方库不建议混淆其他和反射相关的一些情况 stacktrace的恢复 Proguard

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Node中容易混淆的概念

dependencies vs devDependencies dependencies是用于生产环境，需要上传到服务器的资源。...devDependencies是用于开发环境，如本地资源的打包，合并，压缩，预处理（Less to css,CoffeeScript to JavaScript）等，不要发布到生产环境 —save vs...—save-dev 其实它俩就对应上面的使用—save命令安装的就添加到dependencies下使用—save-dev命令安装的就添加到devDependencies下 package.json

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矩阵中的路径

题目描述请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则之后不能再次进入这个格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 这样的3 X 4 矩阵中包含一条字符串”bcced”的路径，但是矩阵中不包含”abcb”路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后...将matrix字符串映射为一个字符矩阵（index = i * cols + j） 2....遍历matrix的每个坐标，与str的首个字符对比，如果相同，用flag做标记，matrix的坐标分别上、下、左、右、移动（判断是否出界或者之前已经走过[flag的坐标为1]），再和str的下一个坐标相比

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矩阵中的路径

题目描述请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则该路径不能再进入该格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 矩阵中包含一条字符串"bcced"的路径，但是矩阵中不包含"abcb"路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后，路径不能再次进入该格子...思路回溯法: 对于此题,我们需要设置一个判断是否走过的标志数组,长度和矩阵大小相等我们对于每个结点都进行一次judge判断,且每次判断失败我们应该使标志位恢复原状即回溯 judge里的一些返回false...的判断: 如果要判断的(i,j)不在矩阵里如果当前位置的字符和字符串中对应位置字符不同如果当前(i,j)位置已经走过了否则先设置当前位置走过了,然后判断其向上下左右位置走的时候有没有满足要求的.

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1.17.9中的更改日志

忽略额外的Transfer-Encoding请求头 3.修复在HTTP/2时的socket泄露 4.修复使用OCSP时，工作进程中可能会发生分段错误 5.更改使用“ error_page”指令重定向了494

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机器学习入门 10-8 多分类问题中的混淆矩阵

这一小节依然使用手写数字识别的数据集，不过由于本小节主要介绍多分类问题中的混淆矩阵，所以不再构造针对某一个类别的二分类数据集，使用手写数字识别中0-9的10个类别。...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...i 预测值为 i 的样本数量相对来说比较多，而第 i 行第 i 列的位置就是混淆矩阵中的对角线。...绘制整个混淆矩阵的具体步骤：为了方便将得到的混淆矩阵保存在一个名为cfm的变量中；调用plt中的matshow函数，matshow全称为matrix show，也就是绘制一个矩阵，matshow函数需要传入两个参数...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

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分类模型的性能评估——以SAS Logistic回归为例: 混淆矩阵

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,...（b+d）中挑选正例，这时预测的准确率为d/b+d。

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python中矩阵的转置_Python中的矩阵转置

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换....讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:...,可以使用zip函数: print map(list, zip(*arr)) 本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦....Getrows方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案,一个更清晰,一个更快速....在zip版本中,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip的结果表示为

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Kafka中几个容易混淆的概念

我刚学kafka的时候，对这几个概念有时候会混淆，尤其是配置的时候经常搞不清楚它们的区别。这篇文章打算做一个梳理。...broker-list指定集群中的一个或者多个服务器，一般我们再使用console producer的时候，这个参数是必备参数，另外一个必备的参数是topic，如下示例： C:\kafka\kafka_...Kafka在启动时会在zookeeper中/brokers/ids路径下创建一个与当前broker的id为名称的虚节点，Kafka的健康状态检查就依赖于此节点。...我们可以打开一个zk的客户端，通过ls命令来查看下这个路径下的内容： λ ....前者是老版本的用法，0.8以前的kafka，消费的进度(offset)是写在zk中的，所以consumer需要知道zk的地址。

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机器学习中的矩阵向量求导(五) 矩阵对矩阵的求导

在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。...矩阵对矩阵求导的定义　　　　假设我们有一个$p \times q$的矩阵$F$要对$m \times n$的矩阵$X$求导，那么根据我们第一篇求导的定义，矩阵$F$中的$pq$个值要对矩阵$X$中的$...这两种定义虽然没有什么问题，但是很难用于实际的求导，比如类似我们在机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法中很方便使用的微分法求导。　　　　...矩阵对矩阵求导小结　　　　由于矩阵对矩阵求导的结果包含克罗内克积，因此和之前我们讲到的其他类型的矩阵求导很不同，在机器学习算法优化中中，我们一般不在推导的时候使用矩阵对矩阵的求导，除非只是做定性的分析...如果遇到矩阵对矩阵的求导不好绕过，一般可以使用机器学习中的矩阵向量求导(四) 矩阵向量求导链式法则中第三节最后的几个链式法则公式来避免。

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计算矩阵中全1子矩阵的个数

rows * columns 矩阵 mat ，请你返回有多少个子矩形的元素全部都是 1 。...思路如下: 利用i, j 将二维数组的所有节点遍历一遍利用m, n将以[i][j]为左上顶点的子矩阵遍历一遍判断i, j, m, n四个变量确定的矩阵是否为全1矩阵代码实现: int numSubmat...= 0; i < matSize; i++) { for (int j = 0; j < *matColSize; j++) { // 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵...在最后判断是否全1的循环中, 如果左上的数字是0, 那必然没有全1子矩阵了再如果向下找的时候, 碰到0, 那下一列的时候也没必要超过这里了, 因为子矩阵至少有一个0了, 如下图: ?...== 0) continue; int thisMaxColSize = *matColSize; // 当前向右最大值 // 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵

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