转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031 略有改动,仅供个人学习使用 简介 ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具.通俗点说,ROC与AUC是用来回答这样的问题的: 分类模型的预测到底准不准确? 我们建出模型的错误率有多大?正确率有多高? 两个不同的分类模型中,哪个更好用?哪个更准确? 一句话概括版本: ROC是一条线,如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性,那么越靠近左上角的ROC

闲来无事.没事挑战下难度. 前面高楼挡住了,一直没有试过125, 没想到1.2的锅能全下 机器:恐龙机dinobot4K+ 天线:安德鲁1.2ku 接送结果:除4K外所有高清 图片如下

80386cpu是8086cpu的升级版,其具有32位的寄存器.(32根地址线和32根数据线) 8086cpu其是16位的寄存器但是其地址线有20根,其寻址范围为2的20次方,但是有一个16位的寄存器没办法表示一个20位的2进制数,所以8086cpu的制造商设计了一个地址加法器来用两个16位的寄存器来表示一个20位的2进制数.这两个寄存器一个是段寄存器,一个是指令指针寄存器,假设段寄存器用十六位的数x表示,指令指针寄存器用y表示则xxxx:yyyy对应的实际物理地址为(xxxx)16+yyyy

Linux下逻辑地址.线性地址.物理地址详细总结 一.逻辑地址转线性地址      机器语言指令中出现的内存地址,都是逻辑地址,需要转换成线性地址,再经过MMU(CPU中的内存管理单元)转换成物理地址才能够被访问到. 我们写个最简单的hello world程序,用gcc编译,再反编译后会看到以下指令: mov    0x80495b0, %eax 复制代码 这里的内存地址0x80495b0 就是一个逻辑地址,必须加上隐含的DS 数据段的基地址,才能构成线性地址.也就是说 0x80495b0 是当

本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算,并以鸢尾花数据为例,简单用python进行一下说明.如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解,可以先参考下这篇文章:http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79448575 由于ROC曲线是针对二分类的情况,对于多分类问题,ROC曲线的获取主要有两种方法: 假设测试样本个数为m,类别个数为n(假设类别标签分别为:0,2,...,n-1).在训练完成后,计算出每个测试样本的在各类别

Linux下逻辑地址.线性地址.物理地址详细总结 https://www.cnblogs.com/alantu2018/p/9002441.html 总结的挺好的 现在应该是段页式管理 使用MMU和TLB 实现 线性地址 逻辑地址 和物理地址的映射. 一.逻辑地址转线性地址    机器语言指令中出现的内存地址,都是逻辑地址,需要转换成线性地址,再经过MMU(CPU中的内存管理单元)转换成物理地址才能够被访问到. 我们写个最简单的hello world程序,用gcc编译,再反编译后会看到以下指令:

一.概念物理地址(physical address)用于内存芯片级的单元寻址,与处理器和CPU连接的地址总线相对应.——这个概念应该是这几个概念中最好理解的一个,但是值得一提的是,虽然可以直接把物理地址理解成插在机器上那根内存本身,把内存看成一个从0字节一直到最大空量逐字节的编号的大数组,然后把这个数组叫做物理地址,但是事实上,这只是一个硬件提供给软件的抽像,内存的寻址方式并不是这样.所以,说它是“与地址总线相对应”,是更贴切一些,不过抛开对物理内存寻址方式的考虑,直接把物理地址与物理的内存一一

参考:http://bbs.chinaunix.net/thread-2083672-1-1.html 本贴涉及的硬件平台是X86.假设是其他平台,不保证能一一对号入座.可是举一反三,我想是全然可行的. 一.概念 物理地址(physical address) 用于内存芯片级的单元寻址,与处理器和CPU连接的地址总线相相应. --这个概念应该是这几个概念中最好理解的一个.可是值得一提的是,尽管能够直接把物理地址理解成插在机器上那根内存本身,把内存看成一个从0字节一直到最大空量逐字节的编号的大数组,

一.ROC曲线 1.ROC曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),ROC曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 纵轴:真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 2.一个二分类问题,将实例划分为正类和负类,但在实际划分时,会有以下四种情况: 1)若一个

一.roc曲线 1.roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 纵轴:真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 2针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive)或者负类(negative).但是实

Liner classifier 线性分类器用作图像分类主要有两部分组成:一个是假设函数, 它是原始图像数据到类别的映射.另一个是损失函数,该方法可转化为一个最优化问题,在最优化过程中,将通过更新假设函数的参数值来最小化损失函数值. 从图像到标签分值的参数化映射:该方法的第一部分就是定义一个评分函数,这个函数将图像的像素值映射为各个分类类别的得分,得分高低代表图像属于该类别的可能性高低.下面会利用一个具体例子来展示该方法.现在假设有一个包含很多图像的训练集 $x_i \in \mathbb{R}

2017-07-10 14:38:24 理论参考: 评估分类器性能的度量,像混淆矩阵.ROC.AUC等 http://www.cnblogs.com/suanec/p/5941630.html ROC全称:receiver operation characters,适用于二分类. 同理可得由ROC曲线计算的AUC,适用于二分类. 计算AUC需要知道这个表格:   实际正样本 实际负样本 预测正样本 正样本正确数 正样本错误数 预测负样本 负样本错误数 负样本正确数 其中实际正样本常被成为Posi

前面下载安装的环节我就不多说了,网上已经有很多的例子,最全的是一个新浪网友写的博客:http://blog.sina.com.cn/s/blog_785a23ae0100xraq.html.他使用的是Ubuntu 11.10,不过过程都一样,按照他所说的在13.10下装会遇到一点小问题,很容易就解决了,我现在要说的是另外一个问题,这个问题致使我在安装完之后,花了不少的时间在检查一下低级问题上,比如说是否是配置文件需严格控制格式,一个空格或enter都不允许,或者是版本不同,所要求的配置文件的内容

本文转载自:http://blog.csdn.net/yusiguyuan/article/details/9668363 这篇文章中介绍了四个名词的概念,下面针对四个地址的转换进行分析 CPU将一个虚拟内存空间中的地址转换为物理地址,需要进行两步(如下图): 首先,将给定一个逻辑地址(其实是段内偏移量,这个一定要理解!!!),CPU要利用其段式内存管理单元,先将为个逻辑地址转换成一个线程地址, 其次,再利用其页式内存管理单元,转换为最终物理地址. 这样做两次转换,的确是非常麻烦而且没有必要的,

linux内存管理---虚拟地址.逻辑地址.线性地址.物理地址的区别(一) 这篇文章中介绍了四个名词的概念,下面针对四个地址的转换进行分析 CPU将一个虚拟内存空间中的地址转换为物理地址,需要进行两步(如下图): 首先,将给定一个逻辑地址(其实是段内偏移量,这个一定要理解!!!),CPU要利用其段式内存管理单元,先将为个逻辑地址转换成一个线程地址, 其次,再利用其页式内存管理单元,转换为最终物理地址. 这样做两次转换,的确是非常麻烦而且没有必要的,因为直接可以把线性地址抽像给进程.之所以这样冗余

前言 首先声明,以下内容绝大部分转自知乎智能单元,他们将官方学习笔记进行了很专业的翻译,在此我会直接copy他们翻译的笔记,有些地方会用红字写自己的笔记,本文只是作为自己的学习笔记.本文内容官网链接:Linear Classification Note ] # number of classes, e.g. 10 loss_i = 0.0 for j in xrange(D): # iterate over all wrong classes if j == y: # skip for the

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Linear Classification Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 线性分类器简介 线性评分函数 阐明线性分类器 译者注:上篇翻译截止处 损失函数 多类SVM Softmax分类器 SVM和Softmax的比较 基于Web的可交互线性分类器原型 小结 线性分类 上一篇笔记介绍了图像分类问题.图像分类的

1 引入 上一篇介绍了图像分类问题.图像分类的任务,就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像.我们还介绍了k-Nearest Neighbor (k-NN)分类器,该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较,来给测试图像打上分类标签.k-Nearest Neighbor分类器存在以下不足: (1)分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来,以便于未来测试数据用于比较.这在存储空间上是低效的,数据集的大小很容易就以GB计. (2)对一个测试图像进行分类需要和所有训练

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一.简述 ...由于链表在空间的合理利用上和插入.删除时不需要移动等的优点,因此在很多场合下,它是线性表的首选存储结构.然而,它也存在着实现某些基本操作,如求线性表的长度时不如顺序存储结构的缺点:另一方面,由于在链表中,结点之间的关系用指针来表示,则数据元素在线性表中的“位序”的概念已经淡化,而被数据元素在线性链表中的“位置”所代替.为此,从实际应用的角度重新定义线性链表及其基本操作.....(Page37) 此外,书上一些地方我认为存在错误,所以写代码时做了修改和注释.并且,由于一些基本操作书