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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 10-8 多分类问题中的混淆矩阵
——卡罗琳·帕克丝特《星星上的人》 前言 本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。 本小节来简单看一下如何利用前几个小节学习的指标来处理多分类问题，在前几个小节的二分类问题中介绍了一个非常重要的小工具混淆矩阵，由混淆矩阵推导出了很多重要的指标，因此最后着重介绍多分类问题中的混淆矩阵。 这里需要强调的是，由于这个课程主要介绍的是机器学习算法，所以在遇到问题的时候，通常是寻找在算法层面上可以采用什么策略来进行改进，但是对于机器学习领域来说，很多时候问题的关键可能不在算法层面上，有可能出现在样本数据的层面上 我们应该时刻注意在具体解决机器学习任务的时候，当不能通过算法来很好解决问题的时候，要回到样本数据本身，看看样本数据有没有问题，能不能更好的整理数据、清理数据或从数据中挖掘更有用的特征等，这些都是机器学习领域中非常重要的事情 这一章介绍了很多能够更好评价分类算法的指标，并对每一个指标都进行了详细的解释，通过这一章的学习会对如何评价分类算法有了更加全面的认识。下一章将会介绍一个大名鼎鼎的分类算法：支持向量机SVM。
5.9K40发布于 2020-05-25 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(10-8)
管理平台通过数据可视方式在首页功能中实时展示计算节点集群的数据量、访问流量、集群组件状态、告警事件、安全防控等用户关心的信息。
36010编辑于 2024-12-05 - 来自专栏C语言及其他语言
【优质题解】问题 1716: 算法10-6~10-8：快速排序
1):先选取一个元素作为枢纽，把比枢纽小的元素置于枢纽前，比枢纽大的元素置于枢纽后，此时枢纽前的元素都比它小，其后面的元素都比它大，然后再按以上方法递归处理枢纽前，后序列。
43530发布于 2018-07-24 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-8：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加内置控件
添加不同类型的控件 在本例中，你将学习如何在自定义选项卡中添加8个按钮（其中3个水平排列且没有标签）、2个切换按钮、1个拆分按钮、4个对话框启动器、2个组合框、2个菜单、2个库、1个标签控件、1个编辑框 说明：本专题系列大部分内容学习整理自《Dissectand Learn Excel VBA in 24 Hours：Changingworkbook appearance》，仅供学习研究。
9.2K30发布于 2020-11-09 - 来自专栏软件方法
没有愿景，需求没有依据-《软件方法》自测题解析016
6:45-7:10 坐K566公交到学校 7:10-8:00 挑出一些几何课的图，交代课代表在黑板上先画好，整理教学工具、课件U盘 8:10-8:50 上午第一节课（3班几何）等腰梯形，导入课程，内容展开 [新增产品经理学习专用集锦]25套UML+EA和StarUML的建模示范视频-全程字幕（20220901更新） 10月10-14晚网课：SysML和MBSE基于模型的系统工程 《软件方法》书中自测题
1.6K20编辑于 2022-10-31 - 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10-8 递归实现顺序输出整数
习题10-8 递归实现顺序输出整数 本题要求实现一个函数，对一个整数进行按位顺序输出。
1.2K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏caoqi95的记录日志
深度学习笔记4-模型优化算法
如果采用较大的学习速率，摆动就会超出函数的范围（如紫色线所示）。所以要采取的策略就是使垂直方向上的学习速度减慢，使水平方向上的学习速度加快。Momentum就是这样的一种策略。 策略也是在垂直方向上减慢学习速度，在水平方向上则加快学习速度。实行过程与Momentum相似，但有一点差异。 应用上面的指数加权平均的公式计算sdw=βsdw+(1-β)dw2;同理计算sdb=βsdb+(1-β)db2； 最后更新权重w = w-αdw/sqrt(sdw+ε)和偏置b = b-αdb/sqrt(sdb+ε) (常用ε=10 sdbcorrected=sdb/(1-β2) 最后更新权重和偏置： w = w-αdw/sqrt(sdwcorrected+ε)，b = b-αdb/sqrt(sdbcorrected+ε) (常用ε=10 不是特别重要的参数，并不会影响算法的结果，也不用去调试它，Adam论文的作者建议使用10-8。
81020发布于 2019-03-27 - 来自专栏叶子的开发者社区
CSP 202112-1 序列查询
答题 这道题不难，但如果直接去实现查询f（x）的话，算法效率会非常低 我们直接观察样例，15=（5-2）*1+（8-5）*2+（10-8）*3 所以我们可以写出下面程序 #include<iostream
27950编辑于 2023-09-10 - 来自专栏全栈程序员必看
局域网广域网城域网的英文_城域网是内网还是外网
局域网的典型特性：高速据率（0.1M～100Mbps），短距离（0.1km～25km），低误码率（10－8～10－11）。
1.4K60编辑于 2022-11-02 - 来自专栏IT大咖说
分布式系统开发实战：实战，使用AWS平台实现Serverless架构
data.TerminatingInstances); }); }; 通过以上方法，我们已基本实现了基于事件触发的Serverless架构对全球分布的Game Server的调度，Serverless全球同服游戏架构如图10 图10-8 Serverless全球同服游戏架构 来源： https://www.toutiao.com/i6967972069267259937/ “IT大咖说”欢迎广大技术人员投稿，投稿邮箱：aliang
2.4K10发布于 2021-06-15 - 来自专栏以终为始
Harmonic Number （LightOJ 1234）（调和级数 或者 区块储存答案）
Errors less than 10-8 will be ignored.
36110编辑于 2023-03-09 - 来自专栏生信菜鸟团
孟德尔随机化【文献导读】：早期肥胖和乳腺癌风险评估
“似乎是被低估的一篇文章呢~ 我们来看看产出这篇文章，作者需要如何谋划和布局，这样的流程是值得我们去学习的： 文章的核心分析思路是这两句话： “Firstly, we performed a two-step 从新的分离样本暴露 GWAS 中提取暴露工具（p <5×10-8），重复两步 MR 和 MVMR 的第一步。
1.2K20编辑于 2023-09-08 - 来自专栏IT技术圈
浙大版《C语言程序设计(第3版)》题目集 91~100
96、习题10-4 递归求简单交错幂级数的部分和 97、习题10-5 递归计算Ackermenn函数 98、习题10-6 递归求Fabonacci数列 99、习题10-7 十进制转换二进制 100、习题10 2) printf("%d",n%2); else { dectobin(n/2); printf("%d",n%2); } } 100、习题10
1.6K40编辑于 2022-08-22 - 来自专栏追宇星空
背板以太网12-25GBASE-KR（S）(一)
模式下达到丢包率（64字节线速报文丢包率≤6.2 ×10–10）要求时，对链路的BER误码率指标如下： RS-FEC 可以在BER≤10-5的物理链路上达到丢包率的要求； BASE-R FEC 可以在BER≤10
74810编辑于 2024-07-25 - 来自专栏用户4866861的专栏
高精度频率计数器功能简介
峰峰值，频率趋势图功率测量范围-50dBm～+20dBm功率测量精度±1dBm内部时基输出频率10MHz温补晶振频率准确度A≤5×10-7老化率≤1×10-6/年恒温晶振（选件010）开机特性V≤1×10
88140发布于 2020-04-23 - 来自专栏决胜机器学习
深层神经网络参数调优（四） ——adam算法、α衰减与局部最优
另外，本文讲到学习速率衰减方式，以及局部最优和鞍点问题等。 因此可以结合接下来的算法，来加快学习速度。 一阶矩的系数β1=0.9，二阶矩的系数β2=0.999，ε=10-8，这些基本都是确定的。 另外，经过很多人的工作，发现Adam算法非常实用，结合随机梯度下降，其优化速度非常快，因此建议使用。 3、说明 为了更快完成学习，可以进行动态的学习速率衰减。但是在刚开始调试架构的时候，通常是不用这个，直接调试更加直观。后面神经网络的架构稳定后，可以加上这个衰减。 因此，这两种方法结合起来，在深度学习中则效率也就更高。
4K60发布于 2018-03-07 - 来自专栏技术小站
吴恩达深度学习笔记 course2 week3 超参数调试,Batch Norm,和程序框架
一般而言,在调试超参数的过程中,我们通常将学习率learning_rate看作是最重要的一个超参数,其次是动量梯度下降因子β(一般为0.9),隐藏层单元个数,mini-batch size,再然后是layers 在adam算法中,β1,β2,ε通常取值为0.9,0.999,10-8 调试超参数的方法:随机取值 ? 假设我们要调试两个超参数α和ε,每一个都有25种取值情况,在传统的机器学习算法中,会根据其数值范围,等分为5种情况,如上左图,这样构成了一个5X5的点阵,在从其中选取点来进行调试,这种方法参数较少的时候效果比较好 如:当我们要选取学习率α从0.0001-1时,如果我们使用一个均匀的标尺,那么出现在0.1-1的概率比较大,而实际上,学习率α在这个范围的可能表现效果不太好,对此,可以进行一个log scale 即对其进行一个求对数的操作 深度学习框架很多,选择原则如上:易与开发,运行速度快,在很长一段时间内会保持开源. 11.Tensorflow ? 具体就不做描述了..
69120发布于 2018-09-03 - 来自专栏生信菜鸟团
MR文献导读（一）：通过孟德尔随机化分析确定多发性硬化症的潜在药物靶点
今天我们来学习一篇新鲜出炉的MR文章，看看其思路和方法能不能为己所用吧~ 为什么选择多发性硬化症？ 哪些pQTL 数据能够被纳入： (i) 全基因组强相关（P < 5 × 10-8）； (ii) 位于主要组织相容性复合体（MHC）区域（chr6，26-34 Mb）之外； (iii) 连锁不平衡（LD） 满足以下条件的 SNP 被认为是存在基因多效性的： (i)关联具有全基因组显著性（P < 5 × 10-8）； (ii)GWAS 在欧洲血统人群中进行； (iii)SNP 与任何已知的多发性硬化症风险因素相关 遗憾的是，这篇文献没有提供代码，但是作为初学者，先学习思路也是一个很不错的选择。 孟德尔随机化的合辑刚刚起步，小编也在持续更新自己的学习进度，计划以后孟德尔随机化的内容以文献分享和代码实操为主，穿插一些MR相关的分析方法的分享，如果大家有其他建议，也欢迎后台留言哦~ 参考 Potential
8.8K54编辑于 2023-08-23 - 来自专栏ml
zoj3822 Domination（概率dp）
Any solution with a relative or absolute error of at most 10-8 will be accepted.
68960发布于 2018-03-26 - 来自专栏Java学习网
项目实践，Redis集群技术学习(三)
内部发起与目标节点进行握手通信，如图 10-8 所示。 1）节点 6379 本地创建 6380 节点信息对象，并发送 meet 消息。
45710编辑于 2022-02-15
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