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搜索关键字:mean average precisi    ( 1879个结果
信号的有效值(RMS)估计
% Root Mean Square Value function [retval] = rms1(sig) N = 20; for k = 1 : length(sig)/N - 1 sig_sum = sum(sig((k-1)*N+1 : k*N)); squ_sum = sum(sig((k... ...
分类:其他好文   时间:2019-12-22 14:27:21    阅读次数:262
Pandas:透视表(pivotTab)和交叉表(crossTab)
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一、透视表(pivotTab) 透视表就是将指定原有DataFrame的列分别作为行索引和列索引,然后对指定的列应用聚集函数(默认情况下式mean函数 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-22 11:10:21    阅读次数:132
SIGAI机器学习第二十四集 高斯混合模型与EM算法
讲授聚类算法的基本概念,算法的分类,层次聚类,K均值算法,EM算法,DBSCAN算法,OPTICS算法,mean shift算法,谱聚类算法,实际应用。 大纲: 聚类问题简介聚类算法的分类层次聚类算法的基本思想簇之间距离的定义k均值算法的基本思想k均值算法的流程k均值算法的实现细节问题实验EM算法简 ...
分类:编程语言   时间:2019-12-21 18:25:07    阅读次数:92
python Mean Squared Error vs. Structural Similarity Measure两种算法的图片比较
参考:https://www.pyimagesearch.com/2014/09/15/python-compare-two-images/ ...
分类:编程语言   时间:2019-12-20 13:25:45    阅读次数:79
模型评价指标
回归评估 1. 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE), 又被称为L1范数损失 2. 平均平方误差(Mean Squared Error, MSE ,又被称为l2范数损失 分类平评估指标 二维混淆矩阵 | | 预测 | 结果 | | | : : | : : | | 真实类别 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-18 14:32:42    阅读次数:113
sklearn包
6.3 preprocessing data数据预处理 https://scikit learn.org/stable/modules/preprocessing.html standardization or mean removal and variance scaling 归一化、正则化、标准 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-16 17:46:37    阅读次数:124
Shell编程—gawk进阶
1使用变量 awk编程语言支持两种不同类型的变量: 内建变量 自定义变量 1.1内建变量 1. 字段和记录分隔符变量 数据字段变量允许你使用美元符号($)和字段在该记录中的位置值来引用记录对应的字段。因此,要引用记录中的第一个数据字段,就用变量$1;要引用第二个字段,就用$2,依次类推。 数据字段是 ...
分类:系统相关   时间:2019-12-15 21:52:57    阅读次数:93
k8s 开船记-修船:改 readinessProbe ,去 DaemonSet ,上 ??Autoscaler
对于昨天 k8s 尼克号发生的触礁事故,我们分析下来主要是2个原因,一是当时4个节点不够用造成部分容器负载过高而宕机,二是 readinessProbe 健康检查配置不合理,造成重启后的容器无法通过健康检查。使用 DaemonSet 是因为我们对 k8s 还不熟悉,在用开渔船(docker swar... ...
分类:其他好文   时间:2019-12-15 21:36:07    阅读次数:98
LeetCode试炼之路之(3):数据流中的移动平均值(346)
Given a stream of integers and a window size, calculate the moving average of all integers in the sliding window. For example, MovingAverage m = new M ...
分类:移动开发   时间:2019-12-12 14:56:35    阅读次数:127
L1 loss, L2 loss以及Smooth L1 Loss的对比
总结对比下$L_1$ 损失函数,$L_2$ 损失函数以及$\text{Smooth} L_1$ 损失函数的优缺点。 均方误差MSE ($L_2$ Loss) 均方误差(Mean Square Error,MSE)是模型预测值$f(x)$ 与真实样本值$y$ 之间差值平方的平均值,其公式如下 $$ M ...
分类:其他好文   时间:2019-12-11 13:33:45    阅读次数:376
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