数据挖掘中异常值分析是保证数据质量的前提，它在数据处理的阶段是数据探索阶段，总之，找出数据的异常值，有利于我们最终得出的模型的稳定性。异常值分析主要有三种方法：1.简单的统计量分析：最大值与最小值.用来判断这个变量是否超出常规的人们的理解等，你比如说，我们可以对一个人的年龄的属性列进行统计，假设得到的年龄最小值为-1，最大值为130.这显然是不符合常规的，在我们数据的异常值分析阶段是要pass掉的
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2024-01-14 13:24:09
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2.1经验误差与过拟合错误率(error rate)分类错误的样本数目占样本总数的比例精度(accuracy)分类正确的样本数目占样本总数的比例；精度=1-错误率误差(error)学习器实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差(training error)/经验误差(empirical error)学习器在训练集上的误差因为我们不知道新样本是什么样，所以只有尽可能缩小经验误差泛化误差(ge
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2021-07-28 15:28:00
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一、机器学习学什么？研究“学习算法”，让机器“学习”，并从数据中抽象出“模型”，再反过来利用模型提供“判断”。二、基本术语三、模型评估与选择1、经验误差与过拟合1、错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例。E=a/m，m为样本个数，a为分类错误样本个数。 精度：1-a/m，即精度=1-错误率。 误差：实际预测输出与样本的真
2.1经验误差与过拟合分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”（e rate），即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m；1-a/m称为“精度”（ accuracy），即“精度=1-错误率”更一般地，我们把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”（eror这里所说的“误差”均学习器在训练集上的误差称为“训练误差”（ training error）或“经验误差
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2024-01-26 07:29:50
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1、错误率与精度错误率与精度是分类任务中最常用的两种性能度量，错误率是指分类错误的样本占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。错误率：精度：2、准确率/召回率/FScoreTrue Positive(真正例, TP)：将正类预测为正类数.True Negative(真负例, TN)：将负类预测为负类数. False Positive(假正例, FP)：将负类预测为正类
在机器学习问题中，经常会遇到数据分布不平衡的问题。例如在垃圾邮件分类问题中，只有少数的样本属于垃圾邮件，大多数样本都是非垃圾邮件，这样训练出来的分类模型对垃圾邮件检测率往往较低。这里介绍一些解决思路，以供大家参考！我们约定：多数类样本使用Large表示，少数类样本使用Small表示，r=S/L。Weighted loss function：加权损失函数，在sklearn中，通过调节class_we
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2024-07-08 19:09:37
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在选择模型的时候，我们会选择好的模型，丢弃不好的模型。模型的好或者不好是根据评价指标来衡量的，这篇文章介绍了分类任务中几种常用的评价指标，包括：错误率（error rate）和精度（accuracy）、查准率（precision）、查全率（recall）和 F1、ROC-AUC。错误率和精度错误率（error rate）和精度（accuracy）是一对互补的指标，既可以应用于二分类任务，也可以应用
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2024-07-17 11:03:27
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##python 学习笔记Day03##進 Joylist小分队### 异常处理
异常就是运行期检测到的错误。计算机语言针对可能出现的错误定义了异常类型，某种错误引发对应的异常时，异常处理程序将被启动，从而恢复程序的正常运行。
1. Python 标准异常总结BaseException：所有异常的 基类Exception：常规异常的 基类StandardError：所有的内建标准异常的基
每张图片，算法都会给出5个它认为最可能的类别，只要5个里面有一个为正确答案，则认为预测正确 ...
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2021-08-13 18:03:00
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# Prometheus采集Java错误率
在软件开发过程中，监控系统的性能和错误率是非常重要的。Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具，它可以帮助我们收集和存储应用程序的监控指标，进行可视化和警报处理。本文将介绍如何使用 Prometheus 来采集 Java 应用程序的错误率，并通过 Grafana 进行可视化展示。
## Prometheus 与 Grafana
Prom
原创
2024-06-05 06:06:04
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# Python字错误率计算
在自然语言处理（NLP）和文本分析中，字错误率（Word Error Rate, WER）是一种重要的评价标准，用于衡量文本之间的差异。特别是在语音识别和机器翻译领域，WER 能够帮助我们判断生成文本的质量。本文将介绍什么是字错误率，如何计算字错误率，以及如何使用 Python 来实现这一计算。
## 什么是字错误率？
字错误率是通过分析参考文本和识别文本之间的
原创
2024-09-07 05:47:47
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Jmeter元件 断言BeanShellAssertion一、BeanShellAssertion界面元素介绍BeanShellAsserton元素名称BeanShellAsserton元素功能Name定义BeanShellAsserton元件名称CommentsBeanShellAsserton注释Rest bsh.Interpreter before each call在每次调用Bean Sh
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2024-09-10 09:15:47
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1. 我们从前面的知识得到，所有的类都要继承自object这个基类（超类），另外我们知道“继承”可以继承类的属性和方法。我们起始通过type创建类的时候，自然而然的也会从ojbect继承他的一些属性和方法。这些方法中以__XX__作为识别的叫做“魔法函数”，正如前面所说，儿子由母亲生成，自然而然继承了母亲的属性和方法。我们dirt这个最原始的object来的基类（母亲）都有哪些方法，这些方法就是最
相对于英文检索，中文检索有两个特别要考虑的问题：编码问题和中文分词问题。一、编码问题1. 为了解决中文编码问题，我们在网页结构化信息预处理的时候统一采用utf-8编码；2. 在Lucene创建索引的时候，构造一个BufferedReader对象以utf-8编码读取文件，使用如下语句：BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamRead
Hystrix是什么？ 如果服务提供者响应特别慢，那么消费者就会被强制等待，直到服务提供者响应或者超时。在这种高负载的情况下，如果不做任何处理，可能会导致消费者服务器的资源耗尽，导致该微服务崩溃。由于微服务之间存在依赖关系，该消费者可能是别的系统的服务提供者，当一个微服务宕掉之后，可能会引发雪崩效应。要想避免雪崩效应，就必须有一个强大的容错机制，该容错机制需要满足以下两点：为网络设置超时，让资源
1.LeNet2.AlexNet 卷积->池化->卷积->池化->卷积->卷积->卷积->池化->全连接->全连接->全连接3.VGGVGG-16最常用（13个卷积层和3和全连接层） VGG是2014年由牛津大学著名研究组VGG(Visual Geometry Group)提出，在ImageNet竞赛中Localization Task(
01 贝叶斯决策理论要解决的问题 根据已有数据对新的数据行分类 02 从一个经典的例子说起 问题：已知若干条鲈鱼和马哈鱼的长度信息，根于一条未知品种的鱼的长度，判断其是鲈鱼还是马哈鱼。 思路：引入随机变量 , ：鲈鱼；：马哈鱼；
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2024-04-25 10:40:55
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响应码由三位十进制数字组成，它们出现在由HTTP服务器发送的响应的第一行。响应码分五种类型，由它们的第一位数字表示：1.1xx：信息，请求收到，继续处理2.2xx：成功，行为被成功地接受、理解和采纳3.3xx：重定向，为了完成请求，必须进一步执行的动作4.4xx：客户端错误，请求包含语法错误或者请求无法实现5.5xx：服务器错误，服务器不能实现一种明显无效的请求下表显示每个响应码及其含义：所有 H
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2024-07-23 09:01:22
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经验误差与过拟合错误率（error rate）：分类错误的样本数占样本总数的比例精度（accuracy）：分类正确的样本数占样本总数的比例PS： 如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率为E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”误差（error）：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差（training error）/经验误差（empirical error）：学习器在训练集
HTTP请求&响应既然说从入门级开始就说说Http请求包的结构。一次请求就是向目标服务器发送一串文本。什么样的文本？有下面结构的文本。HTTP请求包结构例子：POST /meme.php/home/user/login HTTP/1.1
Host: 114.215.86.90
Cache-Control: no-cache
Postman-Token: bd243d6b-da03-902f
