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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 10-5 精确率和召回率的平衡
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要说明精准率和召回率是相互制约、相互矛盾的两个指标，通过选取不同的threshold阈值来观察精准率和召回率的变化。在具体编程中，sklearn没有直接能够传入threshold阈值的函数，但是可以使用算法的decision_function函数计算出样本的score值，然后转换为布尔向量，进而转换为元素为0,1的整型向量，整型向量即为算法在当前阈值下预测的样本类别。
4.8K51发布于 2020-04-26 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(10-5)
管理用户界面的审计日志主要用来查看管理用户对管理平台的操作记录，同时可查看所有纳管的计算节点集群内普通用户的基本操作。
1.3K10编辑于 2025-03-13 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-5：使用VBA操控Excel界面之隐藏取消隐藏及最小化功能区
可以重命名和隐藏内置选项卡和内置组，改变其在功能区中的顺序。然而，不能重命名和隐藏内置控件，修改内置控件的图标，修改功能区内置组中内置控件的顺序。
4.7K30发布于 2020-08-17 - 来自专栏前端知识分享
第27天：js-表单获取焦点和数组声明遍历
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- 47 上证指数364110 48
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5.1K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题10-5 递归计算Ackermenn函数
习题10-5 递归计算Ackermenn函数 本题要求实现Ackermenn函数的计算，其函数定义如下： ?
94910发布于 2020-09-15 - 来自专栏科研猫
R语言从入门到精通：Day2-R和RStudio的运行视频教程
今天，我们就开始进入到《R语言从入门到精通》的第二节：R和RStudio的使用。 上节课程中，我们讲解了R和RStudio的安装，（错过的朋友，可以直接点击这里 ? ）R语言从入门到精通：Day1-R语言的安装，本节内容我们来学习如何使用他们。有同学可能觉得简单，那不就是打开软件直接敲击几个命令就行了嘛。 我们也可以计算10-5，2×3，8÷4等，结果如图： ? 我们发现，我们书写过的代码，全部还都保存在代码编辑页面中，如果我们想保存这个代码怎么办呢？
2.4K20发布于 2020-11-19 - 来自专栏Hadoop数据仓库
维度模型数据仓库（十五） —— 多重星型模式
实际生产环境每天定期装载应该共用一个调度，也即应该把清单（五）- 10-5里的脚本并入每天定期装载脚本中，并且针对使用cdc_time表做相应的修改。 -5 Kettle定期装载工厂维度表和产品事实表如图（五）- 10-5到图（五）- 10-22所示。 图（五）- 10-5 图（五）- 10-6 图（五）- 10-7 图（五）- 10-8 图（五）- 10-9 图（五）- 10-10 图（五）- 10-11 运行完清单（五）- 10-5里的脚本以后，需要把系统日期设置成任意晚于上一篇“杂项维度”设置的日期。这里设置系统日期为2015年3月18日。 先把系统日期设置为2015年3月19日，然后执行清单（五）- 10-5里的脚本或对应的Kettle定期装载作业。
80920编辑于 2022-12-02 - 来自专栏科研猫
R语言从入门到精通：Day2
看来咱们科研猫真是猫系慵懒 今天，我们就开始进入到《R语言从入门到精通》的第二节：R和RStudio的使用。 上节课程中，我们讲解了R和RStudio的安装，本节内容我们来学习如何使用他们。 我们也可以计算10-5，2×3，8÷4等，结果如图： ? 我们发现，我们书写过的代码，全部还都保存在代码编辑页面中，如果我们想保存这个代码怎么办呢？
1.3K11发布于 2019-09-24 - 来自专栏机器学习与自然语言处理
Stanford机器学习笔记-10. 降维(Dimensionality Reduction)
在10.1节我们默认以红色线所画平面(不妨称之为平面s1)为2维平面进行投影(降维)，投影结果为图10-5的(1)所示，这样似乎还不错。那为什么不用蓝色线所画平面（不妨称之为平面s2）进行投影呢? 可以想象，用s2投影的结果将如图10-5的(2)所示。 ? 图10-4 样本在3维正交空间的分布 ? 图10-5 样本投影在2维平面后的结果 由图10-4可以很明显的看出，对当前样本而言，s1平面比s2平面的最近重构性要好（样本离平面的距离更近）；由图10-5可以很明显的看出，对当前样本而言，s1平面比
1.2K80发布于 2018-03-13 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
机器学习(8) -- 降维
在10.1节我们默认以红色线所画平面(不妨称之为平面s1)为2维平面进行投影(降维)，投影结果为图10-5的(1)所示，这样似乎还不错。那为什么不用蓝色线所画平面（不妨称之为平面s2）进行投影呢? 可以想象，用s2投影的结果将如图10-5的(2)所示。 ? 图10-4 样本在3维正交空间的分布 ? 图10-5 样本投影在2维平面后的结果 由图10-4可以很明显的看出，对当前样本而言，s1平面比s2平面的最近重构性要好（样本离平面的距离更近）；由图10-5可以很明显的看出，对当前样本而言，s1平面比
1.3K100发布于 2018-04-04 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
K-Means算法原理和简单测试
我们选择P1,P2为质心，即他们作为参照标准，分别和其他的员工数据进行比对，得到一个差异值，即两点之间的距离，可以使用欧式距离来得到，比如P1到P3的距离就是（10-7）（10-7）+（10-5）（10
82920发布于 2019-06-18 - 来自专栏后端技术探索
nginx入门到入门
用户访问反向代理服务器。但是用户不知道访问的是反向代理服务器多个站点中的哪一个站点。对服务器服务。
99320发布于 2018-08-10 - 来自专栏LeetCode解题
1619. 删除某些元素后的数组均值
与 标准答案 误差在 10-5 的结果都被视为正确结果。
5.4K20发布于 2021-02-26 - 来自专栏MySQL从删库到跑路
makefile从入门到入门
makefile文件是用来帮助编译和管理C++项目代码的，需要配合make命令使用。makefile里也可以执行其它shell操作，具备一部分.sh脚本的功能。 makefile内容的编写按照如下规则
1.6K10发布于 2020-08-12 - 来自专栏伪架构师
SPIFFESPIRE 从入门到入门
大概很多人和我一样，是从 Istio 那里听说 SPIFFE（读音 Spiffy [ˈspɪfi]） 的，Istio 中用 SPIFFE 方式为微服务提供身份。SPIFFE 全称为 Secure Production Identity Framework For Every one，顾名思义，这是一个解决身份问题的框架；而 SPIRE 则是 SPIFFE 的一个实现，全称为 SPIFFE Runtime Environment。
3.2K20编辑于 2022-11-23 - 来自专栏python3
Python三维绘图--Matplotl
Axes3D #定义坐标轴 fig4 = plt.figure() ax4 = plt.axes(projection='3d') #生成三维数据 xx = np.random.random(20)*10 -5 #取100个随机数，范围在5~5之间 yy = np.random.random(20)*10-5 X, Y = np.meshgrid(xx, yy) Z = np.sin(np.sqrt(
3.2K40发布于 2020-01-08 - 来自专栏老九学堂
C语言必背18个经典程序
时至今日， C语言仍然是计算机领域的通用语言之一，作为很多程序员入门的第一门语言，C 语言已经走过了四十多年的历史，但是在今天，任然常年霸占 TIOBE 编程语言排行榜前三，拥有常青树一般的地位，不得不说 18、C语言必背18个经典程序之编写函数 编写函数countpi，利用公式计算π的近似值，当某一项的值小于10-5时，认为达到精度要求，请完善函数。
1.6K30编辑于 2022-04-18 - 来自专栏zaking's
黑客玩具入门——3、NMAP入门
Nmap是主机扫描工具，它的图形化界面是Zebmap，分布式框架是Dnmap，Nmap可以完成诸如：主机探测、端口扫描、版本检测、系统监测等。并且支持探测脚本的编写。
1.5K22编辑于 2023-12-01 - 来自专栏nummy
sphinx入门指南【1】快速入门
包含.rst文件的根目录称之为源文件目录，目录中还包含sphinx的配置文件conf.py。
2.8K40发布于 2018-08-27 - 来自专栏有趣的django
Flask快速入门 flask快速入门
flask快速入门 1.1.三种框架比较 Django: 重武器，内部包含了非常多组件：ORM、Form、ModelForm、缓存、Session、中间件、信号等 Flask：短小精悍，内部没有太多组件 __call__ app.run() 浏览器访问：http://127.0.0.1:5000/ 1.3.快速入门实例 （1）view.py from flask import Flask,render_template
2K00发布于 2018-05-30
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