Precision(%)=True positivenumber of predicted positive∗100=True positiveTrue positive+False Positive∗100\frac{True \ positive}{number\ of \ predicted \ positive}*100=\frac{True \ positive}{True \ positive + False \ Positive}*100number of predicted positiveTrue positive∗100=True positive+False PositiveTrue positive∗100
求解一个给定的方程，将x以字符串"x=#value"的形式返回。该方程仅包含’+’，’ - '操作，变量 x 和其对应系数。
朴素贝叶斯分类器算法是一系列概率算法，基于贝叶斯定理和每对特征之间条件独立的“朴素”假设而应用。 贝叶斯定理计算概率P（c | x），其中c是可能结果的类别，x是必须分类的给定实例，表示某些特定特征。
本文是kaggle案例分享的第3篇，赛题的名称是：Mushroom Classification，Safe to eat or deadly poison? 数据来自UCI：https://archi
混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。
官网上PC数目的确定（https://satijalab.org/seurat/v3.1/pbmc3k_tutorial.html）
Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest product.
如果你工作超5年，100%遇到过这个异常：java.lang.NumberFormatException: Infinite or NaN
在本文中，我们将了解如何使用 precision 和召回率来计算平均精度 (mAP)。mAP 将真实边界框与检测到的框进行比较并返回分数。分数越高，模型的检测越准确。
在本文[1]中，我们将了解如何使用 precision 和召回率来计算平均精度 (mAP)。mAP 将真实边界框与检测到的框进行比较并返回分数。分数越高，模型的检测越准确。
IEEE 754 floating point representation of (positive) infinity.
从上图中可以看出，决策树在产品总和表上工作，也称为析取范式。在上图中，我们预测计算机在人们日常生活中的使用。
跑完分类模型（Logistic回归、决策树、神经网络等），我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标，如Confusion Matrix、ROC、Lift、Gini、K-S之类（这个单子可以列很长），往往让很多在业务中需要解释它们的朋友头大：“这个模型的Lift是4，表明模型运作良好。——啊，怎么还要解释ROC，ROC如何如何，表明模型表现良好……”如果不明白这些评估指标的背后的直觉，就很可能陷入这样的机械解释中，不敢多说一句，就怕哪里说错。本文就试图用一个统一的例子（SAS Logistic回归），从实际应用
版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！ https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/81634898
今天在 Medium 看到了一个很有趣的小知识，爬上来和大家分享一下。题目是这样的：
2018 综述类文章 IEEE Communications Surveys and Tutorials
主要是 一个 正数 一个负数的情况。 保证测试用例 输入字符串是正常的正负整数。 正负数的字符串长度 不超过 10^9.
给定一个表示分数加减运算表达式的字符串，你需要返回一个字符串形式的计算结果。 这个结果应该是不可约分的分数，即最简分数。 如果最终结果是一个整数，例如 2，你需要将它转换成分数形式，其分母为 1。 所以在上述例子中, 2 应该被转换为 2/1。
现在大家都习惯用隐式反馈来学习推荐模型，并作用于线上推荐系统(十方也不例外)。大量的隐式反馈数据确实缓解了数据稀疏的问题，但是这些数据很多并没有反馈用户真正的需求。拿电商举例，大量的点击，并不会带来支付行为，就算是支付，用户也可能给差评，这种情况往往应该是负例，但是我们却把它们当初正例用于推荐模型，这样不可避免带来了噪声。《Denoising Implicit Feedback for Recommendation》这篇论文发现了这种偏差对推荐产生了严重的负面影响，所以提出了一种新的训练策略Adaptive Denoising Training(ADT)，在训练过程中就能发现噪声。下面我们就看看如何用这种训练策略，去提升推荐质量吧。
昨天在GitHub上看到了一个开源的项目，是利用深度学习来检测是否有佩戴口罩的，感觉还挺好玩的，于是就去下载了训练好的模型，打算用OpenCV的dnn模块来跑一跑。然而，在经过前向传播后，得到的推理矩阵prob是一个1x5972x2 的Mat矩阵，和之前遇到过的推理结果都不太一样，在经过多种解码方式的尝试后，还是没能够对这个推理结果正确得解码。并且在网上搜索也没有找到相关的内容，几乎没有网友使用OpenCV来运行这个模型，基本都是使用深度学习的框架来运行。这就很无奈了，现在只能暂时把这个模型放一边，等其他时候再来研究一下该怎么对它的推理结果进行解码。
用两个优先队列，一个记录正数升序排序，一个记录负数降序排序，然后在两个队列都不为空的情况下取二者top相加与0比较大小，如果等于0，那么相反数的数目增加一对并同时弹出队列，如果小于0，那么弹出正数队列，如果大于0，那么弹出负数队列
机器学习分类模型的评价指标是在衡量模型在未知数据集上的性能表现，通常基于混淆矩阵和相关的评价指标。
三元组损失（Triplet loss）函数是当前应用较为广泛的一种损失函数，最早由Google研究团队在论文《FaceNet：A Unified Embedding for Face Recognition》所提出，Triplet loss的优势在于细节区分，即当两个输入相似时，Triplet loss能够更好地对细节进行建模，相当于加入了两个输入差异性差异的度量，学习到输入的更好表示。
https://sites.google.com/site/bioinformaticsremarks/bioinfo/sam-bam-format/what-is-a-cigar
[LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf [99] valid_0's multi_logloss: 0.264218 [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf [100] valid_0's multi_logloss: 0.264481 [0, 1, 1, 0, 2, 1, 2, 0, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 2, 0, 2, 1, 0, 0, 1, 2] 0.9666666666666667
拿到超级VIP入场券的学徒，就可以无限制参与全部生信技能树举办的线下课程，包括LINUX,R，GEO和TCGA数据挖掘，各种NGS线下大课，所以如果你想参加3个以上课程还不如直接报名学徒啦。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节探讨使用分类准确度指标可能会引发的问题，对于极度偏斜的数据使用分类准确度并不能准确的评价算法的好坏。最后介绍混淆矩阵。
本文从特征的探索分析出发，经过特征工程和样本均衡性处理，使用决策树、随机森林、梯度提升树对一份女性乳腺癌的数据集进行分析和预测建模。
人工智能是Python语言的一大应用热门，而自然语言处理又是人工智能的一大方向。自然语言处理（ natural language processing ）简称NLP，是研究人同计算机之间用自然语言通信的一种方法。我们都知道，计算机本质上只认识0和1，但是通过编程语言我们可以使用编程语言同计算机交流。这实际上就是程序员同计算机之间的通信，而我们日常生活中使用的是自然语言，是一种带有情感的语言。那么要怎么使计算机理解这种带有情感的语言呢？这就是自然语言处理研究的内容了。
本文介绍了一种用于自然语言处理的文本摘要方法，该方法通过从原文中提取关键句子和词语来生成摘要。首先，从原文中提取出所有句子，然后根据句子之间的相似性对它们进行聚类。接下来，对于每个聚类，从其中选择一些代表性的句子，并将它们连接成一个摘要。这种方法可以生成连贯、准确的摘要，而且易于实现。
（一）if...else 先动手编写一个程序 #include <stdio.h> int main() { int x = -1; if(x > 0) { printf("x is a positive number!\n"); } else { printf("x is not a positive number!\n"); } return 0; } 运行结果： x is not a positive nu
AUC 是 ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线以下的面积, 介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。
在之前的文章中我们提到了Option，scala中Option表示存在0或者1个元素，如果在处理异常的时候Option就会有很大的限制，因为Option如果返回None，那么我并不知道具体的异常到底是什么，这样scala引入了Either。
人间出现一种怪病，患病人群平时正常，但偶尔暴饮暴食，这种病从外观和现有医学手段无法分辨。
In number theory, Euler's totient function φ(n) counts the positive integers up to a given integer n that are relatively prime to n. It can be defined more formally as the number of integers k in the range 1≤k≤n for which the greatest common divisor gcd(n,
基于随机森林、逻辑回归、SVM的中风病人预测 原数据地址：https://www.kaggle.com/datasets/fedesoriano/stroke-prediction-dataset?d
22 July 2013, posted by Thorsten Ball
xgboost基于“从集合中任意选择一个正样本和负样本，正样本预测值大于负样本预测值的概率”实现了带weight的auc。
在Python中，代码块是通过缩进来表示的，这与其他许多编程语言不同。正确的缩进不仅影响代码的可读性，还直接影响程序的逻辑。悬挂else（hanging else）是指else子句和相应的if或循环在同一级别的缩进。
DeeplearningforJava简单介绍： deeplearning4j是一个Apache 2.0-licensed，开源的，分布式神经网络库编写的java和Scala。 主要模块: datavec(数据载体) 用于将图像、文本和CSV数据转换成适合于深入学习的格式的库 nn(结构) 神经网络结构设计的核心神经网络结构多层网络和计算图 core 附加的功能建立在deeplearning4j NN modelimport (模型导入) 加入Keras框架功能 nlp(自然语言
非常简单的功能，但在开发中很常见，很多网页/应用里缩略图都是对图片进行缩放+切割得到的。
样例 给出数组[-1, -2, -3, 4, 5, 6]，重新排序之后，变成[-1, 5, -2, 4, -3, 6]或者其他任何满足要求的答案
前面介绍了在小目标检测上另辟蹊径的SNIP算法，这一节来介绍一下SNIP的升级版SNIPER算法，这个算法的目的是减少SNIP的计算量。并且相比于SNIP，基于Faster RCNN（ResNet101作为Backbone）的实验结果显示SNIPER的mAP值比SNIP算法提升了
作者：Rahul Saxena 译者：java达人 来源：http://dataaspirant.com/2017/01/30/how-decision-tree-algorithm-works/（点击文末阅读原文前往） 人工智能时代悄然而至，你可以继续安心地敲着代码，但必须对崭新的技术，陌生的算法保持高度的警惕和关注。 —— java达人 决策树算法属于监督学习算法系列。与其他监督学习算法不同，决策树算法也可用于求解关于回归和分类问题。 使用决策树的目的通常是创建一个训练模型，可以通过学习根据先验数
来源：信息网络工程研究中心 本文约7500字，建议阅读10+分钟 本文从四个切入点为你介绍Faster R-CNN网络。 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)，classification都整合在了一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方
混淆矩阵： 也称为误差矩阵，是一种特定的表格布局，允许可视化算法的性能，通常是监督学习的算法（在无监督学习通常称为匹配矩阵）。矩阵的每一行代表预测类中的实例，而每列代表实际类中的实例（反之亦然）。从字面理解：看出系统是否混淆了两个类（即通常将一个类错误标记为另一个类）（多类可以合并为二分类）。
对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。也可以自己定义函数，把模型结果分割成n(100)份，计算top1的准确率、覆盖率。
对于不同的IoU，IoU > {0,0.1,0.2...0.9,1.0}，分别计算True/False Positive/Negtive
Implement atoi to convert a string to an integer. Hint: Carefully consider all possible input cases. If you want a challenge, please do not see below and ask yourself what are the possible input cases. Notes: It is intended for this problem to be specified vaguely (ie, no given input specs). You are responsible to gather all the input requirements up front.
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