作者：黄天元，复旦大学博士在读，目前研究涉及文本挖掘、社交网络分析和机器学习等。希望与大家分享学习经验，推广并加深R语言在业界的应
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2023-12-19 10:53:17
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问题：C语言里，main 函数中 return x和 exit(x) 到底有什么区别 ?最近读 APUE，APUE 7.3 节中说，main 函数 return 相当于exit(main(argc, argv))但是在实践程序 8-2 时候出现了问题。如#include
#include
#include
int glob = 6;
intmain(void)
{
in
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2024-08-30 10:17:00
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1 什么是vintage分析？Vintage分析（账龄分析法）被广泛应用于信用卡及信贷行业，这个概念起源于葡萄酒，即不同年份出产的葡萄酒的品质有差异，那么不同时期开户或者放款的资产质量也有差异，其核心在于，对不同时期不同批次的资产分别跟踪，按照账龄同步对比，从而能够了解不同时期放款或发行信用卡的资产质量情况。vintage分析从更广泛的意义来讲属于同期群分析，跟社会跟踪调查、人口学的队列分析技术，
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2023-11-02 20:25:12
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Accuracy（准确率）是机器学习中最简单的一种评价模型好坏的指标，每一个从事机器学习工作的人一定都使用过这个指标。没从事过机器学习的人大都也知道这个指标，比如你去向别人推销一款自己做出来的字符识别软件，人家一定会问你准确率是多少。准确率听起来简单，但不是所有人都能理解得透彻，本文将介绍Keras中accuracy（也适用于Tenso
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2024-04-01 00:00:15
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示例：假如某个班级有男生80人,女生20人,共计100人.目标是找出所有女生. 现在某人挑选出50个人,其中20人是女生,另外还错误的把30个男生也当作女生挑选出来了. 作为评估者的你需要来评估(evaluation)下他的工作。一、概念 1.1 准确率（Accurary）：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 前面的场景中，实际情况是那个班级有男和女两类，某人(也
Training iter #1: Batch Loss = 1.234543, Accuracy = 0.29866665601730347PERFORMANCE ON TEST SET: Batch Loss = 1.146768569946289, Accuracy = 0.370287150
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2019-04-19 19:39:00
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前言首先看看闭包的概念：闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称，是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外。所以，闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。一、函数作为返回值高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。>>> def lazy_sum(*args)
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2023-12-07 18:00:47
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文章目录一、acc、recall、F1、混淆矩阵、分类综合报告1、准确率**第一种方式：accuracy_score****第二种方式：metrics**其中average参数有五种：(None, 'micro', 'macro', 'weighted', 'samples') . 2、召回率. 3、F1. 4、混淆矩阵横为true label 竖为predict /(1+2+3+4)，即在所有样本（例子）中做出正确预测的的比例，或者说正确预测的样本数占总预测样本数的比值。precision=(1)/(1+2)，指的是正确预测的正样本数占所有预测为正样本的数量的比值，也就是说所有预测为正样本的样本中有多少是真正的正样本。从这我们可以看出，accuracy考虑全部样本，而precision只关注预测为正样本的部分。recall=(
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2019-11-05 19:32:00
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在数据科学和机器学习中，计算模型的准确性（accuracy）是非常重要的一部分。这个过程并不是单一的步骤，而是涉及到多个方面，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和错误集锦。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 Python 中计算准确性，并展示相关的代码与流程图。
### 环境配置
为了开始进行准确性计算，我们需要确保我们的环境已经配置好。下面是需要安装的库和工具：
1. P
上文说到生成对抗网络GAN能够通过训练学习到数据分布，进而生成新的样本。可是GAN的缺点是生成的图像是随机的，不能控制生成图像属于何种类别。比如数据集包含飞机、汽车和房屋等类别，原始GAN并不能在测试阶段控制输出属于哪一类。为此，研究人员提出了Conditional Generative Adversarial Network（简称CGAN），CGAN的图像生成过程是可控的。本文包含
1、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始： import tensorflow as tf#定义‘符号’变量，也称为占位符a = tf.placeholder("float")b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.S
CGAN介绍由于原始GAN生成的图像是随机的，不可预测的，无法控制网络输出特定的图片，生成目标类别不明确，可控性不强。针对原始GAN不能生成具有特定属性的图片的问题， Mehdi Mirza等人提出了cGAN，其核心在于将属性信息y 融入生成器G和判别器D中，属性y可以是任何标签信息， 例如图像的类别、人脸图像的面部表情等。cGAN的中心思想是希望 可以控制 GAN 生成的图片，而不 是单纯的随机
python2与 python3的差异1.编码方式python2中有ASCII str()类型，unicode是单独的，不是byte类型,不支持中文python3中有Unicode(utf-8)字符串以及字节类：byte,bytearrays，支持中文 2.range与xrangepython2中range返回的是一个列表，xrange返回的是一个生成器python3中取消了python
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2024-01-25 21:41:58
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# Python中计算 Accuracy 的方方面面
在机器学习和深度学习中，评估模型性能的指标有很多种，而准确率（Accuracy）是最常用的评估指标之一。准确率是指正确分类的样本数占总样本数的比例。这一度量简单易懂，因此在许多应用中得到了广泛使用。本文将详细介绍如何在 Python 中计算准确率，并提供相关代码示例。
## 什么是准确率（Accuracy）
准确率可以用以下公式表示：
原创
2024-09-30 06:17:24
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在数据科学和机器学习的领域，“Accuracy”是评估模型性能的一个重要指标。实现“accuracy”计算，在Python中是相对简单且直接的，但仍然存在一些细节值得探索。在这篇文章中，我们将深入剖析如何在Python中实现“accuracy”并讨论相关的技术细节和代码实现。
在机器学习的模型评估中，准确率（accuracy）定义为正确预测的样本占总样本的比例。准确率能够为我们提供模型的整体性能
## 深度学习中的准确率（Accuracy）
深度学习是一种机器学习方法，通过神经网络模型来解决各种复杂的问题。而在深度学习中，准确率（Accuracy）是一个重要的评估指标，用于衡量模型对样本分类的准确程度。本文将介绍什么是准确率以及如何计算准确率，并通过代码示例进行说明。
### 什么是准确率？
准确率是指在给定的数据集中，模型正确分类的样本数量与总样本数量之比。通常以百分比的形式表示，
原创
2023-09-14 08:08:43
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# 输出accuracy的Python代码示例
## 概述
在机器学习和数据分析中，评估模型的性能是一个重要的任务。其中一个常用的评估指标是accuracy，即分类模型预测正确的样本数占总样本数的比例。在本篇文章中，我们将介绍如何在Python中计算和输出accuracy。
## 计算accuracy的方法
计算accuracy的方法很简单，只需要统计模型预测正确的样本数，并将其除以总样本
原创
2023-09-22 17:17:23
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# R语言中的错误处理与调试
在数据分析和统计建模的过程中，错误和异常是不可避免的。虽然R语言作为一种流行的统计编程语言具有很高的表达能力，但在编写代码时，我们仍然需要处理潜在的错误，以确保程序能够稳定运行。本文将介绍R语言中如何设置错误处理，如何捕获和处理错误，并通过示例代码来讲解。
## R语言中的错误处理
R语言提供了几种机制来处理错误。常用的错误处理方法有：
1. **try()
## 如何在R语言中处理错误
作为一名刚入行的小白，在编写R语言程序时一定会遇到各种各样的错误。有些错误是语法错误，有些则是在运行时引发的问题。本文将帮助你理解如何在R语言中处理错误，以便你能够更加从容地应对编程时的挑战。
### 错误处理的基本流程
在R语言中，我们通常使用以下流程来处理错误。下面是一个简单的表格，显示了处理错误的步骤。
| 步骤 | 操作
