在深度学习和机器学习领域，模型评价指标用于衡量训练得到的模型在处理数据时的性能和效果。常见的模型评价指标包括：准确率（Accuracy）： 准确率是最直观和常用的评价指标之一，表示分类正确的样本数占总样本数的比例。然而，在不平衡数据集中，准确率可能会产生误导。精确率（Precision）和召回率（Recall）： 精确率和召回率是用于衡量二分类模型性能的指标。精确率指分类为正类别的样本中真正为正类
数据模型的要求 1.要直观的模拟真实世界 2.容易被人理解 3.便于计算实现一、低质量建模 Steve Hoberman的《Data Model Scorecard》一书中详细罗列了低质量建模的十宗罪 1. 没有准确的捕获到需求这个属于数据建模最大的问题。通常由于需求调研不完备，需求理解不充分，项目前期缺乏足够的沟通，以及数据调研准备不
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2024-08-13 14:01:12
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在使用 Python 进行模型训练和推断时，了解模型大小变得至关重要。模型的大小直接影响到模型在生产环境中的部署、性能和响应时间。本博文将深入探讨如何查看和优化 Python 模型的大小，确保我们可以在实际开发中有效地管理模型。
### 问题背景
在进行机器学习和深度学习模型的训练时，模型的大小不仅关系到存储的需求，更会影响到模型的加载和计算速度。例如，一个大型模型可能需要更长的加载时间，从而
文章目录函数的参数用模块管理函数None 值关键字参数和 print()局部和全局作用域global 语句 定义函数：def 关键字。函数名后面的圆括号中可以放置传给函数的参数，函数执行完成后可以通过 return 关键字来返回一个值。函数的参数在python中，函数的参数可以有默认值，也支持使用可变参数，所以python中并不需要其他语言一样支持 函数的重载（因为定义一个函数的时候可以让它有多
1.概述近邻法是基本且简单的分类与回归方法。近邻法的基本做法是：对给定的训练实例点和输入实例点，首先确定输入实例点的个最近邻训练实例点，然后利用这个训练实例点的类的多数来预测输入实例点的类。近邻模型对应于基于训练数据集对特征空间的一个划分。近邻法中，当训练集、距离度量、值及分类决策规则确定后，其结果唯一确定。近邻法三要素：距离度量、值的选择和分类决策规则。常用的距离度量是欧氏距离及更一般的pL距离
数学建模——层次分析法(Matlab)【评价类问题】层次分析法建立递阶层次结构构造判断矩阵一致性检验计算总权重并排序建立递阶层次结构将决策问题分解为三个层次，最上层为目标层O，即…;最下层为方案层，即…;中间层为准则层，即…;(如图一所示) 构造判断矩阵对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，依据下表，构造出判断矩阵(O-C，C1-A，C2-A，C3-A)。 构造出的判断矩
论文概要LIMELIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)：一种新颖的解释技术，通过在预测周围局部学习一个可解释模型，以一种可解释的和可信赖的方法来解释任何分类器的预测。主要贡献总结如下：LIME：一种通过用可解释性模型对预测进行局部近似，以一种可信赖的方式对于任何分类器或回归器预测进行解释的算法。SP-LIME：该方法通过子模块优
SPSS软件自身案例数据*第一步**：打开SPSS软件安装位置，打开Samples文件。**第二步**：选择翻译的汉语数据 只有就可以看到SPSS软件自带的案例数据了以下是案例数据说明：accidents.sav该假设数据文件涉及某保险公司，该公司正在研究给定区域内汽车事故的年龄和性别风险因子。每个个案对应一个年龄类别和性别类别的交叉分类。adl.sav该假设数据文件涉及在确定针对脑卒中患者的建议
handler编写参考文件必须要求You can create custom handler by having class with any name, but it must have an `initialize` and a `handle` method.并且，参数和示例一样，不能缺少，哪怕那个参数不用，另外handle的输入和输出必须是list,并且list的元素个数需要一致示例#
呵呵，上面的题目是不是太长了，不过这句话正好反映了我这次文章的一些观点，文章是我自己总结的，我在软件设计是刚刚入道，水平很低，希望大家多多提建议。当然，希望借此向朋友们多多学习。我们都知道MVC三层结构，其中的M（model）代表模型。模型封装了用户数据和处理数据的业务逻辑，体现了应用程序的当前状态，而且可以将用户数据状态的变化提供给多个显示该数据的视图共用。我看到了模型是多么的重要，那么模型是整
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2024-07-23 11:28:39
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Python在许多方面有着强大的吸引力 - 例如效率、代码可读性和速度方面，也正因为如此，对于希望提升应用程序功能的数据科学家和机器学习专家来说，Python通常是首选编程语言。(例如，Andrey Bulezyuk使用Python编程语言创建了一个很牛逼的机器学习应用程序。)由于其广泛的用途，Python拥有大量的库，使数据科学家可以更轻松地完成复杂的任务，而无需面对很多编程麻烦。以下是最受数据
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2023-08-22 15:44:15
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当我们在网络上找不到一个指定版本的python包的rpm文件时，可能需要自行编译，这需要解决两个问题，一个是找到该rpm包的SPEC文件，另一个就是要找到指定版本的python包的源代码。前一个问题可以通过查找该python包网上有的相近版本的rpm包的src源文件rpm包来找到，后一个就需要到该python包官方网站去找查了，以查找python3-jinja2-3.0.0包为例首先进入PyPI
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2023-07-26 22:44:50
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二叉查找树(Binary Search Tree)，又称为二叉搜索树、二叉排序树。链表插入数据很快，查询慢，数组查询快，插入慢，而二叉查找树则两者都比较快。无特征的树结构基本没什么用。而叉查找树是一种有树结构有特征的结构，能够做到插入和查询的相对快速。这篇文章是关于python二叉查找树的实现，这里会涉及以下几个部分Node classInsert method 插入方法
Lookup metho
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2023-10-12 23:40:17
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# 项目方案：利用ARIMA模型对时间序列数据进行预测
## 1. 项目背景
ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种经典的时间序列预测模型，可以用于分析和预测具有自相关性和趋势性的时间序列数据。在许多领域，如金融、经济、气象等，ARIMA模型都被广泛应用于预测未来的走势。
## 2. 项目目标
本项目旨在利用ARIMA模型对给定
原创
2024-07-10 06:15:42
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TensorFlow 读书笔记之一TensorFlow 的计算模型、数据模型和运行模型(1)计算模型-计算图在 TensorFlow 中，张量(Tensor)可以被简单地理解为多维数组。如果说 TensorFlow 的第一个词 Tensor 表明了它的数据结构，那么 Flow 则体现了它的计算模型。Flow 翻译成中文是“流”，它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。 TensorFlow
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2024-08-16 08:18:27
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ARIMA模型ARIMA模型的全称是自回归移动平均模型，是用来预测时间序列的一种常用的统计模型，一般记作ARIMA(p,d,q)。ARIMA的适应情况ARIMA模型相对来说比较简单易用。在应用ARIMA模型时，要保证以下几点：时间序列数据是相对稳定的，总体基本不存在一定的上升或者下降趋势，如果不稳定可以通过差分的方式来使其变稳定。非线性关系处理不好，只能处理线性关系判断时序数据稳定基本判断方法：稳
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2023-08-17 16:54:33
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在Python中求模型得分的过程中，了解模型性能如何通过准确率、召回率、F1-score等指标进行量化是极为重要的。在构建机器学习模型时，评估模型的表现可以帮助我们决定模型是否符合需求。本文将逐步探讨如何在Python中计算模型的得分，包括操作过程中的错误现象以及解决方案。
### 问题背景
在数据科学的实际应用中，我们通常需要用到监督学习中的分类模型。在模型训练完成后，我们需要评估其性能。得分
目录1、下载和缓存数据集2、访问和读取数据集 3、数据预处理3、训练4、K折交叉验证5、模型选择6、提交Kaggle预测1、下载和缓存数据集建立字典DATA_HUB,它可以将数据集名称的字符串映射到数据集相关的二元组上， 这个二元组包含数据集的url和验证文件完整性的sha-1密钥。 所有类似的数据集都托管在地址为DATA_URL的站点上。import hashlib
import os
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2024-02-23 18:37:24
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目录二分查找树的种类二叉树的性质(特性)二叉树的节点表示以及树的创建二叉树的遍历广度遍历深度遍历（先序 中序 后序）如何根据遍历顺序确定一棵树？二分查找搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的，因为该项目是否存在。 搜索的几种常见方法：顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有
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2024-03-16 08:52:03
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Logistic回归公式推导和代码实现1，引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一，有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归。虽然他称为回归模型，但是却处理的是分类问题，这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid，将线性模型得到的连续结果映射到离散型上。它常用于二分类问题，在多分类问题的推广叫softmax。 本文首先阐述Logistic回归的定义，然
