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。
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。
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
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。
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: ?
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。
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<<c[k][m]*mypow(a,n)*mypow(b,m)%M;//利用二项式定理求系数
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
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。
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...) < 方案三(3个) < 方案四(4个) ，基尼系数为 方案一 < 方案三 < 方案四；而方案一和方案二类别个数相同，但方案一的类别集中度比方案二要高，而基尼系数为 方案一 < 方案二...基尼系数的特质是： 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。
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
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。
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。
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。
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.
同样，漏分误差+生产者精度=1. 06 kappa系数 1 ---概念 基于混淆矩阵，我们可以计算出kappa系数，用于检验一致性或衡量分类精度。...不同于总体分类精度，总体分类精度只考虑了对角线方向上被正确分类的像元数，而kappa系数则将漏分和错分的像元考虑进来。...2 ---结果 kappa系数的计算结果处于（-1，1）之间，但一般情况下其结果处于（0，1）之间，且可分为五个级别来表示一致性： （0，0.2】表现为极低一致性； （0.2，0.4】表现为一般一致性；...除总体分类精度和kappa系数外，其他指标以A类为例： 1 ---总体分类精度 overall accuracy=（20+15+18）/100=53% 2 ---生产者精度 producer accuracy...系数 Po=0.53 Pe =（27*40+35*30+38*30）/100*100 =（1080+2190）/10000 =0.327 k=（0.53-0.327）/（1-0.327） =0.203/
题目描述 给定一个多项式(by+ax)^k，请求出多项式展开后x^n*y^m 项的系数。 输入输出格式 输入格式： 输入文件名为factor.in。...输出格式： 输出共1 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。...那么我们可以发现这是一个杨辉三角 那么构建一个杨辉三角 然后在杨辉三角中找出 s[k][m] (或者 s[k][n]) 然后将该数字乘 a^n 再乘 b^m 即可 ---- 【代码】 //NOIP 2011 计算系数
在本文中，我们将深入研究 Lambda 和 Kappa 架构，研究它们的主要特征、优点和注意事项。...Kappa 架构：简化实时处理 Kappa 架构通过专注于流处理，提供了 Lambda 架构的简化替代方案。它包含不可变数据流的概念，无需维护单独的批处理层。...在 Kappa 架构中，所有数据都作为无限的事件流引入和处理。数据流经系统并进行实时处理，从而实现近乎即时的洞察力。...选择正确的架构：要考虑的因素 在 Lambda 和 Kappa 架构之间做出决定时，应考虑以下几个因素： 数据特征：考虑数据的性质和处理要求。...另一方面，如果主要关注实时处理和低延迟见解，那么 Kappa 架构可能更合适。 系统复杂性：评估与在 Lambda 架构中管理多个处理管道相关的复杂性与 Kappa 架构中单个流处理管道的简单性。
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