首先明确TP,FN,TF,FP四个术语代表的含义（见混淆矩阵）评价指标：正确率（accuracy）正确率是最常见的评价指标，accuracy = (TP+TN)/(P+N)，正确率是被分对类别的样本数在所有样本数中的占比，通常来说，正确率越高，分类器越好。错误率（error rate) 错误率则与正确率相反，描述被分类器错分的比例，error rate = (FP+FN)/(P+N)，对某 一个实
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2024-07-23 09:30:28
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结构在规定的时间内,在规定的条件下,完成预定功能的能力,它包括结构的安全性,适用性和耐久性,当以概率来度量时,称可靠度.
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2010-09-24 08:13:32
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蒙特卡罗方法入门
本文通过五个例子，介绍蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method）。
一、概述
蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。
它非常强大和灵活，又相当简单易懂，很容易实现。对于许多问题来说，它往往是最简单的计算方法，有时甚
明确一个点拿到任意一个指标，要梳理清楚它的构成，尽量简化为某个数学公式，才能更好的掌控和达成它。 三种常见的指标拆解 流量/访问量/用户新增假设有某个指标，其构成可以按照“渠道来源”进行区分，则在拆解达成思路上，我们也可以拆分为多个渠道来源来分别评估看待之。思考1. 看看哪个渠道的流量来源占比是比较大的，为什么？是否可以在此渠道新增投入，以增
并联：1-(1-p1)(1-p2)
串联：p1p2
(p1,p2分别为部件1和部件2的可靠度)
eg:
Q:某计算机系统的可靠性结构是如下图所示的双重串并联结构，若所构成系统的每个部件的可靠度为0.9 ，即R=0.9 ，则系统的可靠度为（）？
A:串联的可靠度P1=R1×R1 =0.81 并联起来时可靠度P2=1-（1-P1）×（1-P1）=0.
原创
2010-09-04 16:07:13
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一般使用三个指标来度量一个关联规则，根据这三个指标可以筛选出满足条件的关联规则。 这三个指标是：Support（支持度）、Confidence（可信度）、Lift（提升度）。 以AB这个关联规则为例来说明： Support（支持度）：表示A、B同时使用的人数占所有用户数（研究关联规则的“长表”中的所有有使用的产品的用户数）的比例。如果用P(A)表示使用A的用户比例，其他产品类推，那么
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2024-05-03 13:48:41
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在运筹学与优化领域中，**内点法**与**外点法**是求解线性和非线性优化问题的两种重要方法。内点法通过在可行域内部找到最优解，逐步靠近边界；而外点法则从可行域的外部开始，逐步“逼近”可行解。这篇博文将深入探讨这两种方法在 Python 中的实现过程，分析其技术原理、架构、源码以及优化策略，旨在为开发者和研究人员提供实用的参考。
### 背景描述
当今，优化问题在各个领域的应用如火如荼，从资源
外部标准：
1.
给客户带来的损失
。比如数据错误，系统宕机。把损失换成金钱，除以此系统本来可以赚的利润，达到一个百分比：
标准1： 客户损失金额/利润
说明：得到这个数据可能比较困难，现实有很多情形，我们可以灵活处理
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2023-11-27 09:19:43
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Python计算偏度系数的步骤
在解释如何计算Python中各个指标的偏度系数之前，我首先会向这位新手介绍整个流程。下面是一个简单的表格，展示了计算偏度系数的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入所需库和数据 |
| 步骤2 | 计算均值和标准差 |
| 步骤3 | 计算偏度系数 |
接下来，我会详细说明每一步需要做什么，并提供相应的代码，并对这些代
原创
2023-12-23 07:57:30
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在软件行业日益繁荣的今天，软件专业技术人员的培养和评价显得尤为重要。作为评价软件专业技术人员水平的重要途径，软考（计算机软件专业技术资格和水平考试）一直备受关注。在软考中，可靠度计算作为一个重要考点，经常出现在试题中，考察考生对软件系统稳定性和可靠性的理解和分析能力。
可靠度计算涉及的内容广泛，包括可靠性模型、可靠性预测、可靠性设计等方面。在软考试题中，这些知识点通常以实际应用场景为载体，要求考
原创
2024-03-11 18:59:45
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并联:1-(1-p1)(1-p2)串联:p1p2p1,p2分别为部件1和部件2的可靠度.
--------------------------------------------------------------------------
eg:
某计算机系统的可靠性结构是如下图所示的双重串并联结构，若所构成系统的每个部件的可靠度为0.9 ，即R=0.9 ，则系统的可靠度为（）？ |－－
原创
2010-06-11 09:57:10
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内点法属于约束优化算法。约束优化算法的基本思想是：通过引入效用函数的方法将约束优化问题转换成无约束问题，再利用优化迭代过程不断地更新效用函数，以使得算法收敛。 内点法（罚函数法的一种）的主要思想是：在可行域的边界筑起一道很高的“围墙”，当迭代点靠近边界时，目标函数徒然增大，以示惩罚，阻止迭代点穿越边界，这样就可以将最优解“档”在可行域之内了。数学定义 对于下面的不等式约束的优化问题：
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2023-11-15 15:35:43
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# Python 计算两点法向量的指南
计算法向量在计算机图形学、工程与数学等多个领域都有重要应用。在这篇文章中，我将教你如何使用Python计算两点法向量。我们将通过一个简单的过程来完成这个任务，确保你能够理解每一步的内容。
## 流程概述
首先，让我们明确整个流程。在计算法向量之前，我们需要确定输入的点及其坐标。以下是实现的步骤：
| 步骤 | 任务
原创
2024-10-27 04:48:31
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本文的重点是讲解如何运用心理线指标看盘，运用周线月线的心理线来抓住大盘的顶部和底部的研究。 分析研究的材料都来源于沪市历史上的顶部和底部的历史数据。从psy数据所得出的结论大多数是有效的，只有个别时期的指标会钝化，需要结合vr指标搭配使用。 心理线psy psy（psychological line）主要是从股票投资者的
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2023-11-26 19:41:08
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# 实现 Python 相似度指标的完整指南
## 引言
在数据分析和处理文本时，相似度指标是一个非常重要的工具，尤其是在文本挖掘和自然语言处理（NLP）中。本文将指导您如何在 Python 中实现相似度指标，通过具体的步骤和代码示例，使您能够轻松上手。
## 流程概述
为了实现相似度指标，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
# Python函数编写与验算方案
在编程过程中，编写函数以计算特定值是常见的需求。然而，更重要的是确保这些函数的准确性和可靠性。在本篇文章中，我们将通过一个具体示例，探讨如何编写Python函数进行计算，并进行验算。我们将设计一个计算矩形面积和周长的函数，并通过简单的测试验证其正确性。
## 问题背景
在许多应用中，矩形的面积和周长是基本的几何概念。我们希望能够编写一个函数来计算给定长和宽
在软件行业，软考（软件水平考试）是衡量从业人员专业能力和知识水平的重要途径。其中，可靠度计算作为软件质量保障的核心内容之一，在软考中占据着举足轻重的地位。本文将围绕“可靠度r计算题软考”这一主题，深入探讨可靠度计算的相关知识和在软考中的应用。
首先，我们需要明确什么是软件可靠度。简单来说，软件可靠度是指在特定条件下，软件能够正常执行其预定功能的概率。这个概率通常用字母“r”来表示。在软件开发和维
原创
2024-03-08 18:01:07
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1. 简介用内点法求解线性规划问题理论上的计算复杂度为，其中n是变量的维数，L是输入长度。而单纯形法本质上还是个搜索问题，其计算复杂度是。 内点法总结起来有两大类，如下： （1）使用拉格朗日法将不等式去除，然后使用KKT条件将原问题转为方程组，然后用牛顿法求解。 （2）类似信赖域方法，每次在一定范围（比如使用尺度变换生成一个球）内移动到最优位置，迭代进行。 基本概念可以参见： 本文依次介绍Loga
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2024-01-31 01:23:28
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·181· 居 舍 研究探讨 2018年6月(上) 结构可靠度即是结构在规定时间内、规定条件下完成预定功能的概率 [1]。规定时间是指结构的设计基准期，规定条件是指预先确定的施工条件和适用条件。本文利用 MATLAB 软件，以某薄壁型钢梁为例，编制了用于结构可靠度计算的改进一次二阶矩法即设计验算点法计算程序，运行结果表明计 算速度较快，结果合理，可供工程技术人员参考使用。 1 结构可靠度的理论 现
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2023-11-02 00:30:17
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帮同学实现一个论文里的算法 方法是论文中的算法。主要
原创
2023-08-08 10:15:24
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