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目标检测理论（2）———精确度（查准率）、召回率（查全率）
根据上一篇随笔：目标检测理论（1），我们已经明白了两个概念：IOU（交并比）和NMS（非极大值抑制）。 这里我们继续介绍两个概念： Precision(准确度): 模型预测的所有目标中，预测正确的比例。 Recall(召回率): 所有真实目标中，模型预测正确的目标比例。 在目标检测中，其统计信号处理基础 习题解答3-14
目录 题目 解答： 1. 准备知识：估计的准确度及精确度 2. 准备知识：正态分布的高阶矩 3. 当A为一个固定常数时，线性估计量的准确度及精确度随采样点数的关系 4. 当A为一个固定常数时，非线性估计量的准确度及精确度随采样点数的关系 5. 当A是一个随机变量，估计量的准确度及精确度随15:逻辑回归(Logistic Regression)
1:逻辑回归 (1)逻辑回归的目标以及方法 (2)为什么不能直接最大化精确度? [注] 问题1:当权值改变,精确度没有改变,即梯度信息为0的情况. 问题2:当权值改变一点,精确度发生很大的变化:如当权值改变0.001,原来判断错误的点被判断为正确,结果导致精确度发生很大的改变,导致三、ResNet50预置算法提高美食分类识别精确度
@Author：Runsen @Date：2020/5/21 上次，华为云ModelArts零代码实现美食分类识别，但是在精确度在并不理想。 这次，我使用ResNet50算法，这是什么东西，不用管。 文章目录 数据集下载 创建项目 标注数据 发布数据集 订购ResNet50预置算法 训练 遇到问题 数据集下载 本次数据集使用NTP时间同步服务器是如何保持时间精确度的?
NTP时间同步服务器是如何保持时间精确度的? NTP时间同步服务器是如何保持时间精确度的? 京准电子科技官微——ahjzsz 地铁线路卫星时钟服务器技术方案 广州地铁14号线背景介绍： 广州地铁14号线是广州建成运营的线路之一，于2017年12月28日开通运营知识城支线（新和站至镇龙站），预计将于20IEEE-754浮点计算精度问题
前言 了解IEEE-754之前，先了解下什么是十进制和二进制，以及它们之间如何转化 十进制 十进制按照字面意思来理解，就是逢十进一，比如我们现在用的货币也好，计算也好，都是十进制，用0-9十个数字来表示 二进制 十进制十逢十进一，二进制就是二进一，用0和1来表示所有的数字 二进制转十进制 二进制R语言中敏感性和特异性、召回率和精确度作为选型标准的华夫图案例
原文链接：http://tecdat.cn/?p=11159 精度和查全率源自信息检索，但也用于机器学习设置中。但是，在某些情况下，使用精度和查全率可能会出现问题。在这篇文章中，我将讨论召回率和精确度的缺点，并说明为什么敏感性和特异性通常更有用。 定义 对于类别0和1的二进制分类问题，所得混淆矩阵具02_精确度，召回率，真阳性，假阳性
1) 精确度( precision )：TP / ( TP+FP ) = TP / P 2) 召回率（recall）：TP / (TP + FN ) = TP / T 3) 真阳性率（True positive rate）：TPR = TP / ( TP+FN ) = TP / T （敏感性 sensitivity） 4) 假阳性率（False positive rate）：FPR = FP / ( FP + TN ) = FP / F （特异性：specifici基于深度学习的中文评论情感分类和智能客服回复
TextCommentSentimentAnalysis 项目源码：TextCommentSentimentAnalysis 一、项目说明 中文文本情感分类: 基于深度学习的情感分类和智能客服研究与实现。主要是酒店和书店的评论情感分析（二分类+九分类），可以判定积极和消极，对于消极评论，还可以判断其具体类别，比如物流EXCEL数据计算不准确的问题
今天，某部门的excel的数值计算，总是出现错误。如下图 ，我们的46那一栏是有前面8*6得出来的，但是结果却显示46，明明应该是48才对，然后再往上追，8是有前面的337-329得出来的，337是有3269*10.3%得出来的，这就是重点所在，就是因为这个10.3%导致的数值计算精确度下降，四舍五入的多了，最后得出了8*6=4传感器在地磅中的应用
原文链接：http://www.yuhangchina.com.cn/html/news/2019-5-6/412.html 传感器作为地磅的主要器件，未来地磅中传感器将如何发展呢。传统地磅中一般只应用到了传感器但是随着地磅和传感器的发展，电子地磅中已经应用了多种传感器，现在的电子地磅中已经使用double使用BigDecimal进行计算出现精确度问题
1、为什么要用BigDecimal去计算数据？原因在于我们的计算机是二进制的。浮点数（double、float ）没有办法是用二进制进行精确表示。我们的CPU表示浮点数由两个部分组成：指数和尾数，这样的表示方法一般都会失去一定的精确度，有些浮点数运算也会产生一定的误差。 2、使用new BigDecimal作为AI产品经理，我们到底在优化什么？
http://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2643137/ 大数据文摘出品 作者：Guy Molho 编译：张强、睡不着的iris、周素云 用户体验与人工智能（AI）之间有什么样的关系？这种关系对产品经理而言又意味着什么？ 这两个问题非常重要，因为它会影响产品的用户体验及其价值主张。 本文作者Gu