通过阅读《”笨方法“学python（第三版）》，书写的很细很简单，适合没有编程基础的人自学python。因为我用的python3，书中的介绍是用的python2，所以有些地方有些偏差。使用Notepad++以及cmd命令行用做python代码编写及运行。一、输出带有中文字符时，需要将Notepad++的编码方式改成utf-8，python3默认的编码方式应该就是utf-8，即使没有在程序开头注释使
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2024-06-04 19:19:43
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# Python计算ASR准确率的实现方法
## 1. 概述
在语音识别（ASR）领域，准确度是一个重要指标，它衡量了系统在识别语音内容时的准确程度。本文将介绍如何使用Python计算ASR的准确率，并向刚入行的开发者详细讲解实现的步骤和相关代码。
## 2. 实现步骤
下面是计算ASR准确率的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 准备测试集
原创
2024-01-15 10:47:00
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自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。 现在我先假定一个具体场景作为例子：假如某个班级有男生8
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2024-01-16 20:44:17
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# 项目方案：计算模型性能指标-准确率、精准率和召回率
## 引言
在机器学习和数据挖掘的过程中，模型性能评估是至关重要的一环。常用的性能指标包括准确率（Accuracy）、精准率（Precision）和召回率（Recall）。本项目旨在通过数据分析，深入了解这些指标的计算方法及应用，帮助团队在模型评估中做出更科学的决策。
## 1. 准确率、精准率和召回率定义
- **准确率（Accur
在机器学习、深度学习中，我们在做分类任务时，经常需要对模型结果进行评估。其中用于评估的指标就有准确率、精准率和召回率，这些指标都是通过预测概率来获得的。以下就来介绍这些指标代表什么。我们先来看看下面这张图：其中，如上图混淆矩阵所示。TP：样本为正，预测结果为正；FP：样本为负，预测结果为正；TN：样本为负，预测结果为负；FN：样本为正，预测结果为负。准确率、精准率和召回率的计算公式如下：准确率（a
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2023-10-23 09:18:11
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准确率：正确的数量除以总数量准确率（accuracy），是一个用来衡量分类器预测结果与真实结果差异的一个指标，越接近于1说明分类结果越准确。举个例子，比如现在有一个猫狗图片分类器对100张图片进行分类，分类结果显示有38张图片是猫，62张图片是狗，经与真实标签对比后发现，38张猫的图片中有20张是分类正确的，62张狗的图片中有57张是分类正确的，那么准确率是多少呢？显然就应该是 （20+57）/1
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2023-10-26 12:27:09
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准确率 Accuracy：模型预测正确的比例；总样本中预测对的概率；所有样本中实际是正例的占比；正确预测的样本数与总样本数之比。准确率 =（真正例+真负例）/(真正例+真负例+假正例+假负例)。精确率 Precision：又叫查准率，表示预测为正的样本中，有多少是真正的真样本（找得对）；即真正例（True Positive）与预测为正的样本数之比。精确率 = 真正例/(真正例+假正例)召回率 Re
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2024-04-15 15:59:22
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准确率，精准率，召回率分类问题中的混淆矩阵如下 TP： 预测为1，预测正确，即实际1FP： 预测为1，预测错误，即实际0FN： 预测为0，预测错确，即实际1TN： 预测为0，预测正确即，实际0准确率 accuracy准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比，其公式如下： 准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 虽然准确率可以判断总的正确率，但是在样本不平衡 的情况下，并不能作为很好
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2024-05-11 22:22:13
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在机器学习和深度学习的世界里，模型的性能评估是一个绕不开的话题。在这篇文章中，我们将讨论“准确率python”相关的问题，并深入探讨如何在Python中计算并优化模型的准确率。
以数据分类的模型为例，准确率是指正确预测的样本数占总样本数的比例。准确率的计算公式如下：
$$
Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}
$$
其中，$TP$ 是真正例
0 A few more concept you need to know0.1 什么是bagging和boosting|link
bagging：Bagging是Bootstrap Aggregating的英文缩写,是指一种有放回采样boosting：提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。面对的问题是迈可·肯斯（Michael Kearns）提出的：一组
机器学习准确率是衡量模型性能的重要指标之一，它表示模型在测试集上的预测结果与实际标签的一致程度。在本文中，我们将以一个具体的分类问题为例，介绍如何计算机器学习准确率，并给出相应的代码示例。
### 问题描述
我们假设有一个鸢尾花分类问题，目标是根据花瓣和花萼的长度和宽度来预测鸢尾花的类别（Setosa、Versicolor、Virginica）。我们有一个已标注的数据集，其中包含了150朵鸢尾
原创
2024-01-14 04:12:55
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0、纳什系数NSE(Nash–Sutcliffe efficiency coefficient):用于评价模型质量的一个评价参数,一般用以验证水文模型模拟结果的的好坏，也可以用于其他模型。公式如下： 公式中Qo指观测值,Qm指模拟值,Qt（上标）表示第t时刻的某个值,Qo(上横线)表示观测值的总平均.E取值为负无穷至1,E接近1,表示模型质量好,模型可信度高；E接近0,表示模拟结果接近观测值的平均
resnet常见的网络结构有如下：代码实现如下主要分为以下步骤：定义网络结构、训练并测试网络、用测试集检查准确率、显示训练准确率、测试准确率变化曲线。# -*- coding:utf-8 -*-
#u"""ResNet训练学习CIFAR10"""
import torch as t
import torchvision as tv
import torch.nn as nn
import t
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2024-04-03 15:48:42
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## 实现准确率和召回率的流程
在机器学习和数据挖掘中，准确率（Precision）和召回率（Recall）是两个非常重要的评估指标。准确率表示模型预测结果中真实正例的比例，而召回率表示所有真实正例中被模型正确预测的比例。以下是实现这两个指标的步骤流程：
### 流程步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|------
# Python准确率与召回率的计算方法
## 1. 概述
在机器学习和数据分析中，我们经常需要评估模型的性能。其中，准确率（accuracy）和召回率（recall）是两个常用的评估指标。准确率衡量了模型预测正确的样本数占总样本数的比例，而召回率则衡量了模型预测为正样本的正确率。本文将介绍如何使用Python计算准确率和召回率。
## 2. 计算准确率与召回率的步骤
下面是计算准确率和召
原创
2023-12-05 10:54:12
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分钟我在PyTorch中对表格的数据加载器进行的简单更改如何将训练速度提高了20倍以上，而循环没有任何变化！ 深度学习：需要速度 在训练深度学习模型时，性能至关重要。数据集可能非常庞大，而低效的训练方法意味着迭代速度变慢，超参数优化的时间更少，部署周期更长以及计算成本更高。
由于有许多潜在的问题要探索，很难证明花太多时间来进行加速工作是合理的。但是幸运的是，有一些简单的加
什么是机器的大小端。 《深入理解计算机系统》给出的解释是:某些机器选择在存储器中按照最低有效字节到最高有效字节的顺序存储对象，而另一些机器则按照从最高有效字节到最低有效字节存储的顺序存储对象。前一种规则——最低有效字节在最前面的方式，称为小端法(little endian)。大多数Intel兼容机都采用这种小端模式的规则。后一种规则——最高有效字节在最前面的方式，称为大端法(big endian
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2024-09-28 21:23:16
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机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。准确率(accuracy) &nbs
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2023-12-28 08:53:53
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工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。1.准确率P、召回率R、F1 值定义 准确率（Precision）：P=TP/(TP+FP)。通俗地讲，就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。召回率（Recall）
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2023-09-03 09:35:46
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模型调参 第一步是要找准目标：我们要做什么？一般来说，这个目标是提升某个模型评估指标，比如对于随机森林来说，我们想要提升的是模型在未知数据上的准确率（由score或oob_score_来衡量）。找准了这个目标，我们就需要思考：模型在未知数据上的准确率受什么因素影响？在机器学习中，我们用来衡量模型在未知数据上的准确率的指标，叫做泛化误差（Genelization error）泛化误差 当
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2023-10-15 11:49:47
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