分类模型：精确率（accuracy）、召回率、精确率、F值、ROC-AUC 回归模型：RMSE、MSE、MAE、SSE、R2、R2-Adjusted精确率（accuracy）：正确分类的样本/总预测样本数 Accuracy=（TP+TN）/(TP+TN+FP+FN)召回率：需召回所有真实情况为1的样本，实际按模型召回预测为1且真实的样本 （预测为1且真实的样本/所有真实为1的样本） Recall=
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2024-05-13 15:34:13
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# 如何解决MySQL精度不够的问题
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(问题：MySQL精度不够) --> B(分析问题原因)
B --> C(解决方案)
C --> D(调整表结构)
D --> E(修改数据类型)
E --> F(重新插入数据)
```
## 2. 类图
```mermaid
classDia
原创
2024-02-26 03:58:01
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前言最近在维护一个C#项目，甲方提出了一个bug，如下： 也就是说，用户输入了一个有两位小数的数字，但是我们的校验发生了错误。问题项目中原始代码的校验方法如下： 代码中将用户输入小数的100倍取整，并和这个小数的100倍进行比较，若小于则说明用户输入了两位以上的小数。思路其实很简单，如果用户输入的小于两位小数，那么他的100倍取整和他的100倍应该是相等的，反之，应该是小于的关系。比如用户输入12
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2023-08-18 14:45:29
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编写程序由下面的公式计算ex的值，精确到10e-10.Ex=1+x+x^2/2!+x^3/3!+x^4/4!+...
#include.
int main()
{
double x,ex=1.0,t,z;
int i=1,y=1;
scanf("%lf",&x);
t=x;
z=x;
while(z>10e-10)
{
ex+=z;
i++;
y*=i;
t*=x;
z=t/y;
}
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2024-01-26 07:53:31
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线性回归算法梳理 学习内容 ：1. 机器学习的一些概念 有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证2. 线性回归的原理3. 线性回归损失函数、代价函数、目标函数4. 优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)5、线性回归的评估指标6、sklearn参数详解 机器学习的概念有监督和无监督有监督：数据有标签，过程通常是：在已知的训练数据（输入和对应的输出
如果你已经有了一堆数据，有了因变量和自变量，利用统计软件求出回归方程是非常简单的事情，这些软件虽然不懂得如何分辨你的数据应该用什么方法，但是一旦你确定了方法，他们的计算能力还是非常强大的，可以快速地给出你所需要的结果。但是即使有了回归方程，我们还有一个问题需要解决，那就是：你凭什么认为求出的这个方程是合理的？或者说，凭什么认为求出的方程式符合实际的？这就涉及到回归方程的评价问题。所谓回归方程的评价
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2023-12-21 13:41:34
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1、拟合 拟合是指机器学习模型在训练的过程中，通过更新参数，使得模型不断契合可观测数据(训练集)的过程。欠拟合指的是模型在训练和预测表现都不好，往往由于模型过于简单,如图(a)所示。正常模型指的是模型在训练和预测表现都好，如图 (b)所示。过拟合是指由于模型过于复杂，模型在训练集上的表现很好，但在测试集上
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2024-09-26 12:13:09
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逻辑回归模型逻辑回归模型是一种分类模型，由条件概率分布P(Y|X) 表示，形式为参数化的逻辑分布，这里，随机变量X取值为实数，随机变量Y取值为1或0。在学习逻辑回归时大家总是将线性回归作比较，线性回归模型的输出一般是连续的，在线性回归模型中每一个输入x,都有一个对应的y输出。模型的定义域和值域都可以是[-∞, +∞]。但是逻辑回归输入可以是连续的[-∞, +∞],输出却一般是离散的，即只有有限个多
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2024-10-30 11:08:53
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# Java精度不够怎么办
在Java中，科学计算、金融系统、游戏等应用中经常需要进行高精度的计算。但是，Java的基本数据类型（如`float`、`double`等）在存储浮点数时并不能提供足够的精度，这可能导致计算结果出现误差。在本篇文章中，我们将探讨如何处理Java精度不足的问题，给出一个具体的解决方案，并设计相应的关系图和甘特图。
## 问题背景
假设我们在一个金融应用中，需要计算多
原创
2024-10-17 13:13:32
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## 解决Python time精度不够的问题
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你解决Python中time模块精度不够的问题。首先让我们来看一下整个解决问题的流程，并列出每个步骤需要做什么。
### 流程图
```mermaid
erDiagram
解决问题 --> |查找问题| 分析问题
分析问题 --> |确定原因| 实施解决方案
实施解决方案 --> |编写
原创
2024-04-13 07:03:43
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线性回归问题可以利用最小二乘法来确定误差，通过使误差最小化来确定线性方程的系数，而最小化可以通过求导来确定。非线性方程可以通过变量替换等方式转化为线性方程广义线性模型可以用于对离散取值变量进行回归建模，在广义线性模型中，因变量Y的变化速率是Y均值的一个函数，常见的广义线性模型有：对数回归：利用一些实际发生的概率作为自变量所建立的线性回归模型泊松回归模型：主要是描述数据出现次数的模型，因为它们常常表
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2024-03-18 14:39:22
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x= lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata)x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub)x =
原创
2023-03-20 10:26:01
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car中的函数相比于R基础提供的评价模型拟合情况，car包中提供了大量函数，大大增强了拟合和评价回归模型的能力函数 目的qqplot() 分位数比较图durbinWatsonTest()对误差自相关性做Durbin-Watson检验crPlots() 成分与残差图
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2024-09-27 17:10:36
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在这篇文章中，我们将看到如何处理回归问题，以及如何通过使用特征转换、特征工程、聚类、增强算法等概念来提高机器学习模型的
原创
2024-05-18 19:30:43
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# 使用 PyTorch 实现回归问题的精度
在机器学习中，回归问题是一个常见的任务，旨在预测连续的数值。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，非常适合处理这类问题。本文将引导你一步一步地实现一个简单的回归模型，并讨论如何评估模型的精度。以下是实现的整体流程。
## 实现流程
我们可以将实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据
1. 概述对于回归而言，模型性能的好坏主要体现在拟合的曲线与真实曲线的误差。主要的评价指标包括：拟合优度/R-Squared，校正决定系数(Adjusted R-square)，均方误差（MSE），均方根误差（RMSE），误差平方和(SSE)，平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差(MAPE)。1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：观测值与真值偏差的平方和与观测次数的
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2023-10-13 19:37:08
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方法一：BIgDecimalpackage testbigdecimal;
import java.math.BigDecimal;
public class BigDecimalModel {
private void mian() {
double lv = 1.2;
double mei = 2.1;
BigDecimal he = new BigDec
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2024-03-08 13:30:09
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### Swift Double精度不够怎么办
在使用Swift编程时，`Double` 类型是用于表示浮点数的一种非常常用的数据类型。虽然它能够表示非常大的值和非常小的值，但它在表示某些数值时的精度可能不足，尤其是在进行高精度计算时，比如金融应用或科学计算。在这种情况下，如果仅依靠 `Double` 类型，可能会导致严重的精度丢失。
#### 解决方案
为了解决 `Double` 精度不足
一、普通函数this的指向1、概述JavaScript的this无论对于高级还是初学开发人员都是一个比较难理解的知识点，可能因为是实际 的开发项目对JavaScript的使用不是那么的深，只是使用JavaScript的常用知识点。其实，真正对JavaScript使用比较深是做框架开发和封装的。但是，有些 知识点或多或少的会使用到，特别是面试的时候，面试官一般都会问些JavaScript的高级知识点
## Python线性回归预测精度
### 引言
在机器学习领域中，线性回归是一种基本且常用的算法，用于预测一个连续变量的值。它通过对已知的输入和输出数据进行拟合，从而得到一个线性方程，然后利用这个方程来进行预测。线性回归在很多领域都有广泛的应用，比如经济学、统计学、金融学等等。
在本文中，我们将介绍如何使用Python进行线性回归，并评估预测的精度。我们将使用一个简单的例子来说明这个过程，
原创
2023-08-29 03:21:27
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