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： kappa=(Po-Pe)/(1-Pe) 其中，Po是总体精度，Pe是偶然一致性误差 即使是两个完全独立的变量，一致性也不会为0，仍存在偶然现象，使两个变量存在一致的情况，所以仍要提取偶然一致性
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。...,bC %在百度词条里的图中，真实样本数就是按列求值，预测出来的样本就是按行求值 %这里按照kappa系数百度词条里的图来计算，但是我一般用的混淆矩阵图是反过来的。。。这里不管了。。。...(y_true, y_pred, weights='quadratic'), True 关于加权kappa系数，其实我具体的还是没怎么搞明白， 不过我找到了一篇说的很好的博客：https://blog.csdn.net...kappa和普通kappa就一定有哪个比较好。
以下是几种常见的一致性度量方法： Kappa一致性检验：在统计和数据分析中，Kappa系数被用于衡量两个或多个评分者对同一组对象的评分之间的一致性。...Kappa系数的取值范围在0到1之间，值越大表示一致性越高。Kappa一致性检验可以细分为简单Kappa、加权Kappa、Fleiss Kappa系数等。...ICC（组内相关系数）：ICC用于评估不同评分者或测量方法之间的一致性。它考虑了评分者之间的变异和测量误差，并给出了一个介于0到1之间的值，值越大表示一致性越高。...例如，在评估不同评分者之间的一致性时，可能会选择Kappa一致性检验或ICC；而在处理时间序列数据时，可能会选择DTW。同时，也可以结合多种度量方法来全面评估一致性。
架构中资源的分配和调度 HDFS:分布式文件系统,用于数据的存储 Zookeeper:协调服务,用于Kappa架构中各系统的协调 所以,Kappa架构典型的技术框架主要是: 流式计算:Flink、Spark...Kafka作为消息队列,是整个Kappa架构中最为核心的技术,用于收集和传输实时数据流。...所以Kappa架构的关键技术真可以总结为:流计算框架 + Kafka 总结 Lambda架构:批处理+流处理,实时与历史数据结合 Kappa架构:全流式处理,低延迟实时计算,历史数据处理弱 适用场景:...需要历史数据,选择Lambda架构 实时性要求高,选择Kappa架构 案例: 电商推荐系统:Lambda架构,利用用户历史行为推荐 网络攻击检测:Kappa架构,低延迟实时检测异常 小结 面试可能会问到两种架构的优缺点...而Kappa架构以流处理为主,实现低延迟的实时计算,但对历史数据的处理相对较弱。
三部分： Batch Layer：批处理层 Speed Layer：流处理层 Serving Layer：服务层 A2 Kappa架构 ? 在lambda的基础上删去了批处理层。...A4 相关资料 详细可看以下博文（都不错大家耐心阅读）： lambda架构 kappa架构 IOTA架构
在2014年夏天，LinkedIn的Jay Kreps发表了一篇文章描述了Kappa架构，解决了一些Lambda架构的陷阱。...Kappa架构并不是Lambda架构的替代，因为有些Lambda架构并不适合迁移到Kappa架构上去。...2 kappa架构 ? 创建kappa架构的一个最重要的动机是避免维护batch和speed层两份独立的代码。一个核心的思想就是用一个单独的流处理引擎处理实时的计算和连续不断的数据的重复计算。...结果kappa架构的组成只有两个部分：stream processing和serving。流处理层运行流处理任务。运行一个流处理作业以启用实时数据处理。
该文介绍了如何通过tarjan算法求出图中所有割点，并统计割点数。首先介绍了什么是割点，然后说明了如何利用tarjan算法求出所有割点并统计割点数。
当然，那就是Kappa架构。 Kappa架构 Kappa架构是真正意义上的流批一体的处理方式。它是随着流处理引擎的逐步完善后，由LinkedIn公司提出的一种实时数仓架构。 ?...但Kappa统一了数据处理架构，减少了计算资源的浪费，降低了运维成本。而且使得代码只需要编写和维护一次，但Kappa无法解决流处理和批处理在部分处理逻辑不一致的情况。...技术选型 Kappa架构在选型上，消息队列常选择Kafka，因为它具有历史数据保存、重放的功能，并支持多消费者。...Kappa架构和Lambda架构，并没有优劣之分，只是适用场景不同而已。 流式数据模型 架构设计 数据模型设计是贯穿数据处理过程的，在实时流式数据处理中也一样。
学过统计的都知道，有相关系数这么一个东西，通常叫做r。但是其实应该叫做线性相关系数，应用领域还是很窄的。...而MIC这个东西呢，首先比较general，不管是什么函数关系，都可以识别，换句话说，正弦函数和双曲线函数和直线，对这个系数而言是一样的。...这里x和y是两个联系的随机变量，这个系数也可以用来衡量相关性，但是有很多缺点。比如，非均一性。不过这点在后面的论文中被推翻了，或者说，局部推翻。...很明显可以看到，左下角那个有点像三角函数的关系，Pearson系数(就是线性相关系数)为0，而MIC则有0.8。
题目描述 给定一个多项式 图片 ，请求出多项式展开后 图片 项的系数。 输入格式 输入共一行，包含 5 个整数，分别为 a,b,k,n,m，每两个整数之间用一个空格隔开。...输出格式 输出共一行，包含一个整数，表示所求的系数。 这个系数可能很大，输出对 10007 取模后的结果。...图片 得到 图片 那么系数就是 图片 对于组合数，利用组合数性质 图片 。可在 图片 时间复杂度内求出组合数。幂次方可用快速幂的方式进行求解。...{ c[i][j]=(c[i-1][j]%M+c[i-1][j-1]%M)%M; } } cout系数
基于自己的理解，Jay 提出了基于Kafka的用实时完全实现数据处理的系统，他把它命名为Kappa。 Kappa 的架构: ?
1.2 Kappa架构的提出Kappa架构由LinkedIn的前首席工程师杰伊·克雷普斯（Jay Kreps）提出，作为Lambda架构的改进方案。...二、Kappa架构的业务场景Kappa架构广泛应用于需要实时处理和分析数据的场景，包括但不限于：金融服务：实时交易监控、欺诈检测和风险管理。电子商务：实时推荐系统、库存管理和客户行为分析。...三、Kappa架构的功能点3.1 数据流处理Kappa架构所有数据都是以事件流的形式处理的，没有批处理的概念。数据流是连续的、实时的，不需要区分历史数据和实时数据。...五、Kappa架构解决的问题Kappa架构通过统一的流处理框架，解决了传统Lambda架构中批处理和实时处理的复杂性，实现了实时和批量数据的统一处理。...六、Kappa架构的底层原理6.1 数据流在Kappa架构中，数据流是连续的、实时的，从各种数据源（如传感器、日志、交易系统等）产生，并通过消息队列（如Apache Kafka）传输到流处理引擎。
起源 Tanimoto系数，也被称为谷本系数或广义Jaccard相似系数，起源于化学信息学领域，用于比较分子和分子之间的相似度。...其概念源于Jaccard系数，由Paul Jaccard在1901年首次提出，并在化学信息学中得到发展和应用。 原理 Tanimoto系数基于集合论的概念，用于量化两个集合的相似程度。...或 Tanimoto系数=∣A∩B∣/∣A∪B∣ Tanimoto系数在信息检索、生物信息学、化学信息学等领域有着广泛的应用。...此外，Tanimoto系数还可以与其他度量方法（如余弦相似度）进行比较和转换。 异同点 与Jaccard系数的异同：Tanimoto系数是Jaccard系数在向量空间中的扩展。...当两个集合（或向量）的元素取值都是二值（0或1）时，Tanimoto系数就等同于Jaccard系数。但在更一般的情况下（如元素取值非二值），Tanimoto系数能够提供更准确的相似度度量。
一、基尼系数是什么？ 1)定义 下面是摘自李航《统计学习方法》中基尼系数的定义，非常清晰。 2)基尼系数有什么意义？...0.18 0.5 0.66 0.8 总和 0.82 0.5 0.34 0.2 总和 1 1 1 1 基尼系数 0.18 0.5 0.66 0.8 由上图我们可以观察到，类别的个数是 方案一(2个...) 系数为 方案一 系数为 方案一 系数的特质是： 1) 类别个数越少，基尼系数越低; 2)类别个数相同时，类别集中度越高，基尼系数越低。...当类别越少，类别集中度越高的时候，基尼系数越低；当类别越多，类别集中度越低的时候，基尼系数越高。
it; for(n+=m-1,p=2;p<n;p<<=1); conv(p,a,b,c); rep(i,0,n)it.out(c[i]); return 0; } 3.拆系数
我们来定义一个危险系数DF(x,y)： 对于两个站点x和y (x != y), 如果能找到一个站点z，当z被敌人破坏后，x和y不连通，那么我们称z为关于x,y的关键点。...相应的，对于任意一对站点x和y，危险系数DF(x,y)就表示为这两点之间的关键点个数。 本题的任务是：已知网络结构，求两站点之间的危险系数。...= v)代表一条通道； 最后1行，两个数u,v，代表询问两点之间的危险系数DF(u, v)。 输出 一个整数，如果询问的两点不连通则输出-1.
结果表明： (i)通过计算1986-2022年陆地卫星时间序列各波段的采样点，确定的无陆地等级变化的采样点的最大差值（阈值）为0.25；（ii）陆地卫星8中同一传感器的kappa系数和观测精度均高于TM...系数评估精度，并计算迁移样本点的数量。...结果表明，在接近 2022 年固定土地分类的年份，图像的分类精度最高，而随着距离 2022 年初始土地分类样点年数的增加，kappa 系数与 OA 之间的差异变大。...同时，2019-2021 年的卡帕系数稳定在 0.90 左右，OA 也均在 0.91 左右。...射频模型使用大地遥感卫星 8 号数据绘制的 2022 年分类图精度最高，OA 值为 0.90，Kappa 系数为 0.919。我们的分析表明，使用空间和时间分辨率更高的图像可以获得更高的精度。
用pca确定权重系数需要知道三个条件： 指标在各主成分线性组合中的系数 主成分的方差贡献率 指标权重的归一化 ex：n个主成分，m个指标 w表示各主成分的系数，wij表示第一个主成分第j个指标的系数，fi
求小波变化系数时a b怎么取? 小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的，通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式，当时未能得到数学家的认可。...mallat分解和重构滤波器系数 matlab中函数wavedec2就可以了，你可以看看帮助的。...比如： 图像A [ca,cb,cc,cd]=idwt2(A,'haar',2); 得到的系数就是低频ca,水平cb,垂直cc,对角cd 至于它们之间的关系如何得到，我介绍看这个文章，不难，看完成就知道了...如何改变高频系数（也就是去除噪声）具体算法如下： 1.软门限和硬门限 所谓门限法,就是选择一个门限,然后利用这个门限对小波变换后的离散细节信号和 离散逼近信号进行处理。
二、基尼系数的计算公式 基尼指数的计算公式为： 三、计算示例 我们分别来计算一下决策树中各个节点基尼系数： 以下excel表格记录了Gini系数的计算过程。...我们可以看到，GoodBloodCircle的基尼系数是最小的，也就是最不容易犯错误，因此我们应该把这个节点作为决策树的根节点。...在机器学习中，CART分类树算法使用基尼系数来代替信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，不纯度越低，特征越好。这和信息增益（比）相反。
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