[Python标准库]functools——管理函数的工具 作用：处理其他函数的函数。 Python 版本：2.5 及以后版本 functools 模块提供了一些
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2024-09-29 17:54:31
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# Python F1 Score 简介与应用
## 引言
在机器学习中，模型评价指标是判定模型性能的重要工具。尤其是在分类任务中，诸如准确率、精确率和召回率等指标被广泛使用。其中，F1 Score 是一种重要的综合指标，它在处理不平衡数据时尤其有用。本文将深入讨论 F1 Score 的概念、计算方法以及如何在 Python 中应用，并附带可视化示例。
## 什么是 F1 Score
F1
原创
2024-10-11 10:48:28
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# 实现 Python F1score Binary 的步骤
## 1. 了解 F1 Score 二分类的定义
F1 Score 是精确率 Precision 和召回率 Recall 的调和平均值，用于评估二分类模型的性能。
## 2. 导入必要的库
在开始之前，首先需要导入必要的库，包括 scikit-learn 和 numpy。
```python
import numpy as np
原创
2024-07-14 08:15:09
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原理简单理解，ChatGPT的原理就是极其强大的语言模型作为打底（GPT系列），加上为“CHAT”而训练，平滑的多语种交互，造就了今天的chatGPT。下面的解释顺序为，语言模型，OpenAI（GPT），Googloe（BERT还是盛极一时）、ChatGPT（看看它怎么出来的）。语言模型定义：A language model learns to predict the probability of
通常需要抽象出您的机器学习模型细节，然后将其与易于使用的 API 端点部署或集成。 例如，我们可以提供一个 URL 端点，任何人都可以使用它来发出 POST 请求，他们将获得模型推断的 JSON 响应，而不必担心其技术问题。在本教程中，我们将创建一个 TensorFlow Serving 服务器，部署我们在 Keras 中构建的 InceptionV3 图像分类卷积神经网络 (CNN)。 然后我们
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2024-04-01 05:32:07
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1 课程学习本节课主要对于大白AI课程：https://mp.weixin.qq.com/s/STbdSoI7xLeHrNyLlw9GOg 《Pytorch 模型推理及多任务通用范式》课程中的第二节课进行学习。2 作业题目必做题:(1) 从 torchvision 中加载 resnet18 模型结构,并载入预训练好的模型权重 ‘resnet18-5c106cde.pth’ (在物料包的 weigh
在进行深度学习多分类任务时，常常需要计算与分类性能相关的指标，尤其是F1 Score，这是一个综合考虑了准确性和召回率的指标。本文将详细介绍如何在PyTorch框架中实现多分类的F1 Score计算，包括不同版本的特性差异、迁移指南、兼容性处理以及实战案例。
## 版本对比
在PyTorch的不同版本中，F1 Score的计算方式有显著变化。以下是一些能体现出【特性差异】的版本演进情况：
#
一、四种平均算法平方平均数：Qn=√ [(a12+a22+...+an2)/n] ——>应用：标准差算术平均数：An=(a1+a2+...+an)/n ——>1阶平均 ，是加权算数平均的一种特殊形式，缺点：容易受极端值影响几何平均数：Gn=(a1·a2...an)1/n ——>调和平均数：Hn=n/(1/a1+1/a2+...+1/an) ——>-1阶平均 ——
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2024-05-21 14:20:42
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# 使用Python计算F1 Score、精确率和召回率的教程
在机器学习中，我们常常需要评估模型的表现，而F1 Score、精确率和召回率是常用的评估指标。本文将逐步引导你如何在Python中实现这些计算，适合刚入行的小白。
## 整体流程
首先我们需要了解计算这些指标的流程。以下是一个简单的工作流程表格，它展示了实现这些计算的步骤。
| 步骤 | 描述
介绍python_speech_features模块python_speech_features.mfcc() -梅尔频率倒谱系数python_speech_features.fbank() -滤波器能量python_speech_features.logfbank() -Log Filterbank能量python_speech_features.ssc() -频谱子带质心 要使用MFCC功能：
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2023-07-17 13:28:09
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示教器按键解读说明 1、Deadman开关（安全开关）位置：在示教盒背面两侧黄色大按键。 功能：示教器处在有效状态下松开此开关时，机器人将进入急停状态。 2、示教器有效开关 位置：示教器左上角按钮开关。 功能：示教器处在无效状态下，不能进行JOG进给，程序创建盒测试执行等操作。 急停开关 位置：示教器右上角 3、PREV：返回键 功能：用于使显示返回到之前进行的状态，根据操作，有的情况下不会返回到
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2023-07-17 13:28:13
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# 如何提升f1score的机器学习方法
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[特征工程]
B --> C[模型选择]
C --> D[模型训练]
D --> E[模型评估]
```
## 2. 步骤及代码示例
### 1. 数据准备
数据准备阶段是机器学习中非常重要的一步，包括数据清洗、处理缺失值、
原创
2024-06-04 03:40:25
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NLP是人工智能（AI）的一个方向，大白话来说就是让机器理解人类的语言，并且能够与人进行自然地交流。当然，这个语言包括口头语言，也包括书面语言（文字）。就像人一样，一天学没上过，他也可以日常交流，但是读不懂书，认不了字。我们称之为文盲。那么机器呢，是由电子元器件组成的一个物品，它最容易识别的是0和1信号。当然，让机器达到理解和说出人类语言的目标，难度还是很高的。就算智力最高的动物，学说几个字都很困
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2024-04-14 16:36:16
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逻辑回归（logistic regression）被广泛用于分类预测，例如：银行通过客户的用户行为判断客户是否会流失，医院通过病人肿瘤的形态特征判断肿瘤是否为良性，电子邮箱通过对邮件信息的识别判断是否为垃圾邮件等等。作为目前最流行使用的一种学习算法，逻辑回归能非常有效地对数据进行分类。1. 回归假设，其中： 代表特征向量（即影响因子向量），代表参数的转置矩阵， 代表一个常用的逻辑函数，为S形函数（
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2024-05-03 13:16:53
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二维图和三维图 线图 要创建二维线图，请使用 plot 函数。例如，绘制在从 0 到 2π 的值组成的线性间距向量上的正弦函数：x = linspace(0,2*pi); y = sin(x); plot(x,y) Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line.可以标记轴并添加标题。x
python变量不需要声明就可以使用 例如：score = 29使用变量时不必指定数据类型。如果变量不再使用，可以删除节省内存。del scorePython变量命名规则： Python保留字
acosandarrayasinassertatanbreakclassclosecontinuecosDatadefdeleelifelseex
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2023-11-19 18:47:09
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kaggle上的Titanic数据集据说是学习机器学习必然要做的一道练习题，所以注册了kaggle的账号，然后下载了Titanic的训练数据和测试数据。在注册时注意需要科技爬梯出去才能通过邮箱验证，不然你是注册不了的。一、数据导入与预处理import pandas as pd
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from skle
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2024-04-26 09:54:39
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一、简介 VGG Net由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）和 Google DeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络，在 ILSVRC 2014 上取得了第二名的成绩，将 Top-5错误率降到7.3%。它主要的贡献是展示出网络的深度（depth）是算法优良性能的关键部
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2024-07-05 12:03:36
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作为一名深度学习的小白，最近在做LSTM预测问题，发现训练集的shuffle必须为true而测试集的shuffle必须为false。如果训练集的shuffle不设置为true的话训练出来的模型不泛化，也就是只适合预测这一个数据集，换到别的数据集上效果不好也有可能在本数据集上预测的效果也不好。而测试集的shuffle不建议设置为true，一般的教程上只是提了要把训练集的shuffle设置为tru
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2023-12-06 23:24:30
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可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：一类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；一类是generator，包括生成器和带yield的generator function。可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable。可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：1 >>> from collect
