从一篇论文——融合注意力机制和高效网络的糖尿病视网膜病变识别与分类，看到人家除了特异性、敏感性、准确率、混淆矩阵以外，还用了加权kappa系数，所以了解一下kapp系数的知识，加权kappa还没找到更好的资料。。。 资料来源于百度百科词条——kappa系数 Kappa系数用于一致性检验，也可以用于衡量分类精度，但kappa系数的计算是基于混淆矩阵的. kappa系数是一种衡量分类精度的指标。它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方减去某一类地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的
遥感影像分类就是一个对给定的遥感影像所包含的所有像元的地表属性进行识别归类的过程；目的是在属性识别归类的基础上获取研究区域内各个地物类型的分布状况及面积。
在本研究中，我们在 GEE 中实施了射频分类器，利用 Landsat-8 和 Sentinel-2 数据集对 2022 年植被生长季节的不同空间尺度进行了时间序列土地分类。我们的首要目标是利用多源遥感变量构建的不同土地分类模型，为时间序列数据集建立一个高效、准确和通用的土地分类模型，并根据未发生土地分类变化的样本点图像值差异，确定土地分类样本点和迁移阈值。我们的目标是 (1) 确定基于土地分类无变化的样点迁移阈值；(2) 根据阈值分析使用陆地卫星遥感图像和高精度哨兵图像的 36 年时间序列制作的土地分类模型的准确性；(3) 确定基于多源遥感变量不同组合的最佳射频土地分类模型，并比较图像分辨率对分类准确性的影响。
GEE数据访问链接： https://code.earthengine.google.com/?asset=users/xxc/GLC_2000_2015 1.数据产品概述 研究学者借助Google
内容一览：药物喷墨打印是一种高度灵活和智能化的制药方式。据相关报告统计，该领域市场规模将在不久的未来呈现指数级增长。过往，筛选合适生物墨水的方法费时且费力，因此也成为药物喷墨打印领域面临的主要挑战之一。为解决这一问题，国际药剂学期刊《International Journal of Pharmaceutics: X》上发布了一篇研究成果，利用机器学习模型来预测墨水可打印性，预测准确率高达 97.22%。
大多数的富集工具都是以列表和复杂等级树显示。Cluoego可视化归纳相似的过程或通路。主要是GO和KEGG ,并且作者可以设置自己的阈值动态改变网络。 Cluego有两个主要的特征：1.根据基因列表，可以用于terms的可视化，2，两个clusters的功能解释的比较。
本次举一个简答的案例，通过对一个县级市进行监督分类采样，然后进行耕地、林地、园地和其它的划分，除此之外，我们还需要掌握随机样本点的采集，混淆矩阵以及精度计算等问题。首先我们看一下随机样本点的选取函数：
kappa系数是用来衡量两个变量一致性的指标，如果将两个变量换为分类结果和验证样本，就可以用来评价分类精度了。计算公式如下：
相关系数，相关性系数 (Correlation Coecient)是真实值a与预测值p之间的统计相关性，它是一个[-1,1]之间的实数。1表示完全相关，0表示完全不相关，-1表示反向完全相关。对一个数值预测模型，相关性系数越接近1表明预测能力越好，而其他误差相关的度量都是越小越接近0越好。均方误差是最常用的基本方法，程序中得不到，但是可以得到均方根误差。
大家好，不管是离线数仓与实时数仓，建设的时候都少不了架构设计，今天来学习一下常见的架构及发展演变过程。
1991年，比尔·恩门（Bill Inmon）出版了他的第一本关于数据仓库的书《Building the Data Warehouse》，标志着数据仓库概念的确立。
本文介绍基于ENVI软件，实现最小距离法、最大似然法与支持向量机三种遥感图像监督分类方法的具体操作，同时进行分类后处理操作，并对不同分类方法结果加以对比分析。
传统以BI为主的系统，对业务数据、文本数据、其他数据进行数据的ETL过程，转换成数据立方体Cube，然后在Cube之上可以进行多种操作。随着数据量呈现爆发式增加，已不足以满足数据分析的需求。基于大数据的架构应运而生。
Graph Cut 最常用的应用为图像前景、背景分割，本文记录其在图像去噪的应用思路。 简介 Graph Cut 的核心是设置合理的能量函数，将能量函数映射到图模型中，依照最大流最小割算法寻找节点能量最小的二分类结果。 在去噪应用中，也是类似的路数，只是框架仍在二分类中，只能解决二分类的去噪问题。 问题描述 待去噪的二值图像 Y: 📷 图像中噪声很多，我们想要保持图像信息、同时图像尽量平滑。 假设完成去噪的图像 X，需要像 Y ，又要平滑: 📷 如果像素数量为 n，那么总共的解空间大小为 2^n， NP
PCA-Principle Component Analysis 主成分分析
最近我们被客户要求撰写关于Heston随机波动率的研究报告，包括一些图形和统计输出。
之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题，简单来说，数据分析的业务没有发生任何变化，但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造，那么此类架构便是为了解决这个问题。可以看到，其依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。
各位小伙伴们劳动节快乐,利用假期的这几天的时间,在王者荣耀游戏时间之余研究了一下一直困扰我很久的多重共线性,所以今天能够用一篇文章来讲一讲我理解的多重共线性,并且希望大家可以给我多多指教,话不多说,马
Heston模型是一种期权估值方法，它考虑到同一资产在给定时间交易的不同期权的波动性变化。它试图通过使用随机过程来模拟波动率和利率来重新创建市场定价。Heston模型的特点是将波动率函数的平方根包含在整个定价函数中。
我们首先加载我们之前所分类后的结果，然后利用一个函数进行设添加属性，将type的分类分成1，2，3，然后将三者结合在一起，
该文介绍了如何使用sklearn库中的各种指标评估模型的性能。包括分类的指标如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线以及回归的指标如均方误差、均方根误差、平均绝对误差和R方值等。同时，还介绍了如何对模型进行调优，包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等方法。
上篇笔记里介绍了微环谐振器的一些基础知识点，有些地方表达得不是很准确，被一位读者指出来了(感谢long_rain的指正)，这篇笔记继续查漏补缺。
30米全球地表覆盖数据GlobeLand30是中国研制的30米空间分辨率全球地表覆盖数据，2014年发布GlobeLand30 2000和2010版。自然资源部于2017年启动对该数据的更新，目前，GlobeLand30 2020版已完成。
分析型系统进行联机数据分析，一般的数据来源是数据仓库，而数据仓库的数据来源为可操作型系统，可操作型 系统的数据来源于业务数据库中，那么我们常用的数据仓库的组成和架构一般如下图所示
我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据。
简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。
最近在看西瓜书，发现里面很多希腊字母都不记得怎么读了，以前学的内容大概都已经原原本本的归还了老师。
table(var1, var2, …, varN) 使用 N 个类别型变量（因子）创建一个 N 维列联表
在之前文章介绍了，如何在R里面处理多分类的回归模型，得到的是各个因素的系数及相对OR，但是解释性，比二元logistic回归方程要冗杂的多。
全球地表覆盖数据(GlobeLand30)是中国研制的30米空间分辨率全球地表覆盖数据，2014年已发布2000和2010版，自然资源部于2017年对该数据进行了更新，形成了2020版。 GlobeLand30中包括10个种类，分别为耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪。GlobeLand30研制所用的分类影像主要为30米多光谱影像，包括Landsat系列的TM5、ETM+、OLI多光谱影像和中国环境减灾卫星HJ-1多光谱影像，2020版数据还使用了16米的GF1多光谱影像。在影像无云（少云）前提下，优先选择生产基准年或更新年度±2年内植被生长季的多光谱影像，影像获取困难地区则放宽获取时间，从而保证影像的全球覆盖度。前言 – 人工智能教程 GlobeLand30 V2010数据精度评价由同济大学牵头完成。从全球853幅数据中抽取80个图幅，布设超过15万个检验样本，得出GlobeLand30 V2010数据的总体精度为83.50%，Kappa系数0.78。GlobeLand30 V2020数据精度评价由中国科学院空天信息创新研究院牵头完成。基于景观形状指数抽样模型进行全套数据布点，共布设样本超过23万个。得出GlobeLand30 V2020数据的总体精度为85.72%，Kappa系数0.82。
在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。 一、分类 1. 精确率与召回率 精确率与召回率多用于二分类问题。精确率(Precision)指的是模型判为正的所有样本中有多少是真正的正样本;召回率(Recall)指的是所有正样本有多少被模型判为正样本，即召回。设模型输出的正样本集合为\$A\$，真正的正样本集合为\$B\$，则有： \$\text{Precision}(A,B)=\frac{|A\bigcap B|}{|A|},\text{Recall}(
构造样本数据一般有两个方法，一个是本地上传矢量的训练数据；另外一个是在GEE里面自己选点制作。我主要介绍第二种方法。
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop
因为书中列举的方法和知识点比较多，没必要全都掌握，会一种，其他的了解即可。我就简要地整理一下我觉得重要的吧。
exact_solution.m function ye = exact_solution(t,x,c) % Function called: profile yyy = x; for j = 1:length(x), yyy(j) = profile(x(j) - c*t); end ye = yyy; kappa_scheme.m kappa = 0; % Parameter of kappa-scheme c = 1; % Velocity sigma = 0.7;
这个数据集和书中的略有区别，不过应该是包含的关系，这个数据的样本更多，应该不影响的。扩展：split函数完成训练和测试的划分
nvdiagram.m % This program generates Fig. 4.9 in the book % ......................Input..................................... kappa = [-1 0 1/3 1/2 1 1/3]; % .....................End of input............................... figure(1), clf for
Lambda架构使用了批处理和流处理两种不同的处理方式来处理数据。数据首先通过流处理层进行实时处理，然后再通过批处理层进行离线处理，最后将两种处理结果合并起来得到最终的结果。Lambda架构的优点是可以同时处理实时和历史数据，并且可以保证数据的一致性，但是需要维护两套不同的代码和基础设施。
中国有句老话：三个臭皮匠，顶个诸葛亮。这个说法至少在变形金刚中得到了体现，没有组合之前的大力神只是五个可以被柱子哥随手秒掉工地苦力。但组合之后却是威力大增。在机器学习领域也是如此，一堆能力一般的“弱学习器”也能组合成一个“强学习器”。前篇文章提到的随机森林就是一种组合学习的方法，本文要说的是另一类组合金刚： 提升方法(Boosting) 。提升方法是一大类集成分类学习的统称。它用不同的权重将基学习器进行线性组合，使表现优秀的学习器得到重用。在 R语言中gbm包 就是用来实现一般提升方法的扩展包。根据基学习器
不久前，潮流运动品牌Kappa母公司中国动向发布2018中期二次财报，截至2018年12月31日，集团营业收入17.06亿元，同比增长17.3%；Kappa品牌中国分部的销售额为11.75亿元，同比增长18.4%，其中，服装销售达9.15亿元，增幅为24.7%。
随着科技发展，银行陆续打造了线上线下、丰富多样的客户触点，来满足客户日常业务办理、渠道交易等客户需求。面对着大量的客户，银行需要更全面、准确地洞察客户需求。在实际业务开展过程中，需要发掘客户流失情况，对客户的资金变动情况预判；提前/及时针对客户进行营销，减少银行资金流失。本次竞赛提供实际业务场景中的客户行为和资产信息为建模对象，一方面希望能借此展现各参赛选手的数据挖掘实战能力，另一方面需要选手在复赛中结合建模的结果提出相应的营销解决方案，充分体现数据分析的价值。
Lambda架构设计目的在于提供一个满足大数据系统关键特性的架构。整合离线计算和实时计算，融合不可变性、读写分离和复杂性隔离等原则。
有两种方法可用于诊断某种癌症，A方法简单易行，成本低，患者更容易接受，B方法结果可靠，但操作繁琐，患者配合困难。某研究选择了53例待诊断的门诊患者，每个患者分别用A和B两种方法进行诊断(表1)，判断两种方法诊断癌症有无差别，A方法是否可以代替B方法。
在数据仓库中，往往采用分层结构。数据逐层处理，每层可采用不同的处理机制及适合的存储方式。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/142435.html原文链接：https://javaforall.cn
希腊字母的粗体效果 , 使用 \boldsymbol{ } 包裹希腊字母即可 , 如下示例 :
）指标结合距离信息来考虑最坏情况的威胁，并量化关键性。 作者使用RetinaNet和FCOS在nuScenes数据集上的评估结果表明，用作者的Safety-Adapted Loss函数训练模型，可以在不牺牲一般情况（即安全关键区域外的行人）性能的前提下，减少对关键行人的漏检。
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