1. TP TN FP FN ​ GroundTruth 预测结果 TP(True Positives): 真的正样本 = [正样本 被正确分为 正样本] TN(True Negatives): 真的负样本 = [负样本 被正确分为 负样本] FP(False Positives): 假的正样本 = [负样本 被错误分为 正样本] FN(False Negatives):假的负样本 = [正样本 被错误分为 负样本] 2. Precision(精度)和 Recall(召回率) \(Precisi

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

Description 给定n根直的木棍,要从中选出6根木棍,满足:能用这6根木棍拼 出一个正方形.注意木棍不能弯折.问方案数. 正方形:四条边都相等.四个角都是直角的四边形. Input 第一行一个整数n. 第二行包含n个整数ai,代表每根木棍的长度. n ≤ 5000, 1 ≤ ai ≤ 10^7 Output 一行一个整数,代表方案数. 考虑正方形每条边由几条木棍组成,只有1122和1113两种情况,分别枚举统计一下 #include<bits/stdc++.h> typedef lon

这份代码大概不是严格意义上正确的,但是一般场景用用应该没问题. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace Tools { public static class PY { #region 拼音对照表 private static string py = @" 一 yi 丁 ding,zheng 七 qi 丄 shang 丅 xia 丆 万 mo,w

有了之前学习802.11的数据帧格式.芯片硬件参数学习的基础后,我们接下来继续学习无线安全中黑客是怎样进行流量劫持攻击的 相关学习资料 http://www.freebuf.com/articles/5448.html http://www.freebuf.com/articles/wireless/5351.html http://tankaiha.blog.51cto.com/8553228/1384460 http://zh.wikipedia.org/wiki/Aircrack-NG h

这里介绍一下如题所述的四个概念以及相应的使用python绘制曲线: 参考博客:http://kubicode.me/2016/09/19/Machine%20Learning/AUC-Calculation-by-Python/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 一般我们在评判一个分类模型的好坏时,一般使用MAP值来衡量,MAP越接近1,模型效果越好: 更详细的可参考:http://www.cnblogs.com/pinard/p/5993450.ht

原文地址:http://blog.csdn.net/pkueecser/article/details/8229166 在信息检索.分类体系中,有一系列的指标,搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要,因此最近根据网友的博客做了一个汇总. 准确率.召回率.F1 信息检索.分类.识别.翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate),召回率也叫查全率,准确率也叫查准率,概念公式: 召回率(Recall)      =  系统检索到的相关文件 /

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率:召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率. 一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档.网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 正确率.召回

在解决分类问题的时候,可以选择的评价指标简直不要太多.但基本可以分成两2大类,我们今分别来说道说道 基于一个概率阈值判断在该阈值下预测的准确率 衡量模型整体表现(在各个阈值下)的评价指标 在说指标之前,咱先把分类问题中会遇到的所有情况简单过一遍.36度的北京让我们举个凉快一点的例子-我们预测会不会下雨!横轴是预测概率从0-1,红色的部分是没下雨的日子(负样本),蓝色的部分是下雨的日子(正样本).在真实情况下我们很难找到能对正负样本进行完美分割的分类器,所以我们看到在预测概率靠中间的部分,正负样本

大家好,我是人见人爱,花见花开的小花.哈哈~~! 在统计和数据挖掘中,亲和传播(AP)是基于数据点之间"消息传递"概念的聚类算法.与诸如k-means或k-medoids的聚类算法不同,亲和传播不需要在运行算法之前确定或估计聚类的数量. 类似于k-medoids,亲和力传播算法发现"样本",输入集合的成员,输出聚类结果. 一 算法描述 2.1基本介绍 我们让(x1,-xn)作为一系列的数据点,然后用矩阵S代表各个数据点之间的相似度,一般相似度的判断有欧氏距离,马氏距

转自:http://blog.csdn.net/macong01/article/details/15504611 手机的AP和BP: AP:ApplicationProcessor,即应用芯片 BP:BasebandProcessor,即基带芯片 AP上面则运行了我们通常的操作系统和应用软件,如Android.Windows phone 7这些.而我们通常所说的双核.四核就是指的其AP核的多少.因此可以这样理解,AP可以算作是你的电脑,BP则是电脑的modem,没有modem,你没有办法和外界

第一种方法: 用两重循环对每对点都试一下,然后取最大值即可,时间复杂度为O(n2) #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; int maxIndexDiff(int a[],int n){ ; ; i < n; ++ i){ ; j > i ; --j){ if(a[j]>a[i]) maxDiff = max(maxDiff,j-i); } } return maxDiff; }

百度链接: AP---http://baike.baidu.com/link?url=_mC-Wkgl8j1_awpuicoZk3i4MWVcLaio1nm9XRt60F9QD4V_lJ-kE7J4CqmP86EWjJwajT5ZaHb4HupXeIA6YK HUB--http://baike.baidu.com/link?url=35I6DysaZWjGEGSuvsnVQTTEPa0YfMP049UyJ_-8v0w4L8TyzujKM9EBuE08XA5bvHG2fH76_0Vana6T4pZ

待补充…… AP算法,即Affinity propagation,是Brendan J. Frey* 和Delbert Dueck于2007年在science上提出的一种算法(文章链接,维基百科) 现在只是初步研究了一下官网上提供的MATLAB源码:apcluster.m %APCLUSTER Affinity Propagation Clustering (Frey/Dueck, Science 2007) % [idx,netsim,dpsim,expref]=APCLUSTER(s,p)

1 离线指标 1.1 LogLoss 1.1.1 KL散度 logloss使用KL散度来计算.设样本的真实分布为P,预测分布为Q,则KL散度定义如下: 这里可以通俗地把KL散度理解为相同事件空间里两个概率分布的相异情况.KL散度越小,预测分布越接近真实分布. KL散度的物理意义是:使用分布Q来对真实分布为P的事件进行编码,导致平均编码长度增加了多少.具体解释可见百度和知乎. 1.1.2 CTR中KL散度的计算 CTR预估中,上面的概率分布为二项分布.设真实的点击率是tctr,预测的点击率是pct

Tian Ji -- The Horse Racing Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 18291    Accepted Submission(s): 5327 Problem Description Here is a famous story in Chinese history. "That was about 2

Declare    l_Hold_Count Number;    l_Funds_Code Varchar2(30);      l_Approve_Status Varchar2(120); Begin  Ap_Approval_Pkg.Approve(p_Run_Option         => Null,                          p_Invoice_Batch_Id   => Null,                          p_Begin_I

参考网站: 1.无线上网百科 http://wifi.baike.com/article-290204.html 图片 1 今天我们从功能.应用.组网和成本四个方面为大家区分无线路由器和无线AP.当前的无线AP可以分为两类:单纯型AP和扩展型AP. 单纯型AP的功能相对来比较简单缺省路由功能,只能相当无线集线器:对于此类无线AP,还没有发现可以互连的产品!!而扩展型AP也就是市场上的无线路由器,由于它功能比较全面,大多数扩展型AP不但具有路由交换功能还有DHCP.网络防火墙等功能.现在市场上的无

最近接到一个调试 wifi 驱动的任务,使用的是 rtl8723bs 芯片组.要求是让无线设备工作在 station 模式的时候同时开启一个 ap 热点.简单来讲就是连接其他 wifi 的同时发出一个 wifi 供其他设备使用.保证都能上网. 拿到这个项目,我首先就想到了 github 上的一个开源项目 create_ap .这是一个1000多行的 bash 脚本.它能够在无线网卡支持的时候实现上述的要求.当时,我想能不能直接那 create_ap 过来使用,如果可以,那么就太方便了. 然而测试

无线AP,即Access Point,也就是无线接入点.简单来说就是wifi共享上网中的无线交换机,它是移动终端用户进入有线网络的接入点. AD:51CTO技术沙龙 | 赋予APP不同凡响的交互和体验>> 无线AP和无线路由器   随着无线网络的快速发展,轻松便捷的无线世界已经融入到我们的工作生活当中.无论是soho用户还是家庭用户,组建小型的无线局域网都已成为他们首选的组网方案,然而面对陌生的网络协议以及众多的网络设备,你是否能够一一认清它们呢? 就像很多人很容易混淆无线上网卡和无线网卡一样