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roc曲线含义
为了描述问题方便,只讨论二分类问题.对于分类问题的分类结果,可以得到如下"分类结果混淆矩阵". 通过"分类结果混淆矩阵"给出"真正率"(TPR)和"假正率"(FPR)的定义. 真正率: \[\begin{equation}\label{tpr} TPR=\frac{TP}{TP+FN} \end{equation} \]假正率 \[\begin{equation}\lSimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings(EMNLP 2021)
SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings(EMNLP 2021) Motivation 无监督的SimCSE将句子过两次预训练模型得到两个不同的embedding作为正例对，将同一batch中的其他句子作为负例，模型在所有负例中预测出唯一的正例。有监督的SimCSE使用NLI数据，将蕴含关系对【Python数据分析】数据挖掘建模——分类与预测算法评价（含ROC曲线、F1等指标的解释）
模型预测效果评价，通常可以用以下指标来衡量 目录 1.绝对误差和相对误差 2.平均绝对误差、均方误差、均方根误差与平均绝对百分误差 3.Kappa统计 4.混淆矩阵 5.准确度（Accuracy）、精确率（Precision）和召回率（Recall） 6.ROC曲线与AUC 7.Python分类预测模型的特点 1.绝对误差和相对误差关于yolov5的一些说明（txt文件、训练结果分析等）
一、yolo中txt文件的说明： 二、yolo跑视频、图片文件的格式： 三、yolov5训练结果不好的原因： 1. 欠拟合： 在训练集上表现很差，测试集上表现也很差的现象可能是欠拟合导致的，是因为泛化能力太强，误识别率较高 解决办法：1）增加数据集的正样本数, 增加主要特征的样本数量 2）增加训练次数 3分类算法的评价指标
一、引言 分类算法有很多，不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进行算法的选择，如何选择分类，如何评价一个分类算法的好坏，前面关于决策树的介绍，我们主要用的正确率（accuracy）来评价分类算法。 正确机器学习-实验评估方法与性能度量
机器学习-实验评估方法与性能度量 本博文为《机器学习-周志华》的学习笔记。 在现实任务中，我们往往有多种学习算法可供选择，甚至对同一个学习算法，当使用不同参数配置时，也会产生不同的模型。我们该选择哪一个学习算法、使用哪一种参数配置呢？这就是机器学习中的模型选择问题yolov3 论文笔记
原始论文中废话太多，文章主要参考csdn以及知乎上等博主的优秀博文总结得到 参考： https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/81214953 https://zhuanlan.zhihu.com/p/76802514 https://zhuanlan.zhihu.com/p/337383661 backbone yolo v3的backbone 使用的是darknet53浅析卷积神经网络在计算机视觉中的应用（附YOLOv5实验总结）
写在前面：本文是作者学习路上的笔记总结。 若干文字方面的内容摘自各大网站，包括百度、知乎、CSDN等，作为学习笔记分享给大家，非商用 侵删。 文章实验部分为作者实验真实实验数据，可供小伙伴参考。 一、引言 卷积神经网络可以处理图像以及一切可以转化成类似图像结构Java 编程规范
1 编程规约 1.1 命名风格 1、【强制】代码中的命名均不能以下划线或美元符号开始，也不能以下划线或美元符号结束。 反例：_name/_name/$Object/name/name$/Object$ 2、【强制】代码中的命名严禁使用拼音与英文混合的方式，更不允许直接使用中文的方式。 说明：正确的英文拼写和语法可以让2.你是研发部门的领导，你还不知道如何制定程序中的规则吗？[阿里巴巴Java开发手册]
相关历史文章（阅读本文前，您可能需要先看下之前的系列阿里巴巴Java开发手册（2021泰山版整理）
阿里巴巴Java开发手册（2021泰山版整理） （一）命名风格 【强制】代码中的命名均不能以下划线或美元符号开始，也不能以下划线或美元符号结束。 【强制】常量命名全部大写，单词间用下划线隔开，力求语义表达完整清楚，不要嫌名字长。 正例：MAX_STOCK_COUNT / CACHE_EXPIRED_TIME 反例：MAX_阿里巴巴Java开发手册（2021泰山版整理）
阿里巴巴Java开发手册（2021泰山版整理） （一）命名风格 【强制】代码中的命名均不能以下划线或美元符号开始，也不能以下划线或美元符号结束。 【强制】常量命名全部大写，单词间用下划线隔开，力求语义表达完整清楚，不要嫌名字长。 正例：MAX_STOCK_COUNT / CACHE_EXPIRED_TIME 反例：MAX_COU性能度量 - 对学习器泛化能力的评估
文章目录 1. 最常见的性能度量 - 错误率与精度2. 查准率/查全率/F13. ROC与AUC4. 代价敏感错误率与代价曲线 导语: 如何计算“测试误差”？ 需要利用性能度量，例如：均方差，错误率等，即“测试误差”的一个评价标准。有了评估方法和性能度量，就可以计算出学习器的“测试误差”，但编码规范
代码规范 格式规范 大括号的使用 如果是大括号内为空，则简洁地写成{}即可，不需要换行 如果是非空代码块则 左大括号前不换行，左大括号后换行 右大括号前换行，右大括号后还有else等代码则不换行，表示终止右大括号后换行 if / for / while / switch / do等保留字与左右括MySQL数据库（一）建表规约
所有内容摘自阿里巴巴的《Java开发手册-嵩山版》 【强制】表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint（1 表示是，0 表示否）。 说明：任何字段如果为非负数，必须是 unsigned。 注意：POJO 类中的任何布尔类型的变量，都不要加 is 前缀，所以，需要在 设置从16条代码规范建议，快看看自己做到没，BAT面试文档
} 正例： LinkedList collection = new LinkedList<>(); if (collection.isEmpty()){ System.out.println(“collection is empty.”); } //检测是否为null 可以使用CollectionUtils.isEmpty() if (CollectionUtils.isEmpty(collection)){ System.out.println(“collection16 条 yyds 的代码规范
如何更规范化编写Java 代码Many of the happiest people are those who own the least. But are we really so happy with our IPhones, our big houses, our fancy cars?忘川如斯，拥有一切的人才更怕失去。背景：如何更规范化编写Java 代码的重要性想必毋需多言，其中最重要的几点当属【代码规范】16条军规
一、MyBatis 不要为了多个查询条件而写 1 = 1 当遇到多个查询条件，使用where 1=1 可以很方便的解决我们的问题，但是这样很可能会造成非常大的性能损失，因为添加了 “where 1=1 ”的过滤条件之后，数据库系统就无法使用索引等查询优化策略，数据库系统将会被迫对每行数据进行扫描（即全表扫常用评价指标
FP、FN、TP、TN TP: true positive, 预测是阳性，实际也是正例。 TN: true negative, 预测是阴性，实际也是负例。 FP: false positive, 预测是阳性，实际是负例。 FN: false negative, 预测是阴性，实际是正例。 准确率 准确率(Accuracy): 模型判断正确的数据 (TP+TN) 占总数据的Accuracy（精度）、Precision（精准度）和Recall（召回率）
转载 召回率 (Recall)：正样本有多少被找出来了（召回了多少）。 准确率 (Precision)：你认为的正样本，有多少猜对了（猜的准确性如何）。 阐述机器学习分类模型评估中常见的性能度量指标（performance measure）：Accuracy（精度）、Precision（精准度）和Recall（召回率），这是理解更为复杂分类模型性机器学习模型评估指标总结
本文对机器学习模型评估指标进行了完整总结。机器学习的数据集一般被划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集则用于评估模型。针对不同的机器学习问题（分类、排序、回归、序列预测等），评估指标决定了我们如何衡量模型的好坏 一、Accuracy 准确率是最简单的评价指标，公式如下：机器学习概念
正则化平滑 w 越小，表示 function 较平滑的， function输出值与输入值相差不大在很多应用场景中，并不是 w 越小模型越平滑越好，但是经验值告诉我们 w 越小大部分情况下都是好的。b 的值接近于0 ，对曲线平滑是没有影响 相当于对模型参数施加惩罚，压缩了参数的范围，限制了模型的复杂度思考及总结一份关于适应当前公司的代码规约
思考及总结一份关于适应当前公司的代码规约 一、IDEA代码注释风格 1.1 类注释模板设置 1.2 方法注释模板设置 二、命名规则 2.1 包命名规则 2.2 类名命名规则 2.3 方法命名规则 2.4 Controller命名规范 三、编程规约 3.1 命名风格 3.2 常量定义 3.3 代码格式 3.4 注释规约 3.5YOLOv3: An Incremental Improvement
摘要 在论文YOLO v3中作者借鉴了很多好的方案融合到了YOLO里面，并且分享了很多经验（尝试），从结果来说结果也是不错的在保持速度优势的前提下，提升了预测精度，尤其是加强了对小物体的识别能力。 论文地址：YOLOv3: An Incremental Improvement 网络结构 backbone：Darknet-53，如图1。评价指标（metrics）
文章目录 评价指标（metrics）参考文档precision(查准率P)、recall（查全率R）、sensitive（灵敏度、敏感性、真阳率）、specificity（特效度、特异性、真阴率）ROC、AUC画图：（1-specificity，sensitivity）使用sklearn计算 查准率-查全率曲线（P-R图）、AUPRF1-score其他评价指标 评价指标（metric