性能度量 对回归模型常用MSE \[ E(f;D)=\int_{x\sim D}(f(x)-y)^2p(x)dx \] 对分类模型常用错误率和精度 \[ E(f;D)=\int_{x\sim D}I(f(x)=y)p(x)dx\\ acc(f;D)=1-E(f;D) \] 在二分类模型中有以下问题 ...
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2021-07-21 21:27:00
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注意，以下分类从实际工作中的角度进行划分，没有对错之分。1. 基准测试一般为单用户测试，或者零数据量环境下的测试。目的是建立一个可度量的参考标准，为其他测试场景或者调优过程提供对比参考。也可认为是最基础的性能测试。如果基准测试的结果都达不到预期，那么后续场景也没必要做了。测试过程中可能会发现一些错误并，解决，确保脚本是能跑通的。2. 日常压力测试基准测试通过后进行的压力测试，压力可能不会那么大，发
原创
2019-06-18 05:37:50
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分类问题与回归问题分类与回归一、分类问题1.1分类性能度量：（1）准确率（accuracy）*（2）精确率（percision）*（3）召回率（recall）/灵敏度（sensitivity）（4）P-R曲线P-R曲线的绘制（5）F值（6）ROC曲线绘制ROC曲线AUC（area under curve）1.2 分类性能可视化（1）混淆矩阵（Confusion matrix）（2）分类报告（Cl
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2024-03-29 13:42:50
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0、分类问题和回归问题的区别分类预测建模问题与回归预测建模问题不同。分类1、衡量分类问题的性能指标（classification）损失
原创
2022-12-19 18:44:41
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本人也是小白一枚，主要是边学习边记录，打算把一些学到的算法整理一下，方便以后回顾。如果有不对的地方，希望大家指证，一起共同成长。目标：利用BP神经网络解决多分类问题 库：pyorch、numpy根据此问题，主要为四部分：数据集的读取，模型的搭建，训练，预测。一：数据集读取 前提采用txt文件存储数据，例如下图（形式：特征数据和种类数间均为以空格或TAB键分隔，每行表示一组数据，其中最后一个数表示种
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2023-09-08 18:35:23
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最近在搜索和理解一些性能测试概念，通过咨询各类大佬和资料查询（含书本），发现性能测试的方法很多，分类的名词也有很多，查出来大概包含了负载测试、压力测试、容量测试、配置测试、可靠性测试、并发测试、基准测试、失败测试 等云云...... 之前不懂，总觉得就"性能测试"嘛 ，面试一问区分以及要做哪些性能测 ...
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2021-10-17 15:41:00
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1、负载测试（可置性测试）定义：在被测系统上不断增加压力，直到性能指标（如响应时间）超过预期指标或者某种资源使用已经达到饱和状态。可以找到系统的处理极限，为系统调优提供数据特点：1）：该方法主要目的是找到系统处理能力的极限2）：该方法在给定的测试环境下进行，通常需要考虑被测系统的业务压力量和典型场景
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2019-01-10 16:08:00
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1.不完全状态记录 青蛙过河问题 利用区间dp2.背包类问题 0-1背包，经典问题 无限背包，经典问题 判定性背包问题 带附属关系的背包问题 + -1背包问题 双背包求最优值 构造三角形问题 带上下界限制的背包问题(012背包)3.线性的动态规划问题 积木游戏问题 决
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2023-04-12 03:19:55
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C/C++等底层语言在提供强大功能及性能的同时，其灵活的内存访问也带来了各种纠结的问题。如果crash的地方
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2022-11-01 10:33:22
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# PyTorch 分类问题简介
深度学习已经成为现代机器学习的重要分支，其中图像分类是最常见的应用之一。PyTorch 是一个开源的深度学习框架，因为其灵活性和高效性，被广泛用于研究和生产环境中。本篇文章将介绍如何使用 PyTorch 进行图像分类，并提供相应的代码示例。
## 什么是图像分类？
图像分类的目标是将一幅图像分配给一个或多个类别。对于多类别分类问题，目标是识别图像所属的单一类
一个数组中有三种数，负数，零和正数，现在要求只对数组扫描一遍，即完成将数组分为三部分，负数、零和正数。尝试写了一下代码。#include <stdio.h>
#define N 9
void swap(int *p,int *q)
{
int temp;
temp=*p;
*p=*q;
*q=temp;
return ;
}
int main()
原创
2013-09-15 10:54:42
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本文不涉及细节理论，只做必要性的介绍，侧重代码实现。线性模型-多分类问题的理论分析只有二分类是完全不够用的，因此需要其他的算法来解决多分类问题。多分类分为OvO(One vs One)和OvR(One vs Rest).OvO:一对一,例如n个分类,两两一组使用二分类,最后选出二分类出来最多的情况,需要n(n-1)/2个分类器OvR:一对多,例如n个分类,一次性比较这n个分类中的概率,找出概率最大
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2023-08-04 20:41:56
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对于分类问题，通常根据与分类器相关联的混淆矩阵来定义分类器性能。基于矩阵的条目，可以计算灵敏度（召回），特异性和精确度。对于二元分类问题，所有这些性能测量都很容易获得。哪种衡量标准取决于分类器的类型。硬分类器是非得分的，因为它们只产生结果。另一方面，软分类器是评分分类器，其产生...
原创
2021-05-12 14:23:00
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对于分类问题，通常根据与分类器相关联的混淆矩阵来定义分类器性能。基于矩阵的条目，可以计算灵敏度（召回），特异性和精确度。对于二元分类问题，所有这些性能测量都很容易获得。哪种衡量标准取决于分类器的类型。硬分类器是非得分的，因为它们只产生结果。另一方面，软分类器是评分分类器，其产生...
原创
2021-05-12 14:14:09
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数据库io问题 :多线程，缓存网络问题：压缩传输，服务器来解压，减少传输压力。
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2019-07-25 12:17:00
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Pytorch搭建网络模型-ResNet一、ResNet的两个结构首先来看一下ResNet和一般卷积网络结构上的差异：图中上面一部分就是ResNet34的网络结构图，下面可以理解为一个含有34层卷积层的CNN，它们的差异就在于是否存在箭头。而这个箭头就是ResNet的特殊结构之一：shortcut（Residual的组成部分）；另一个结构就是Batch Normalization(BN，批量归一化
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2023-09-27 08:14:50
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【实验目的】1．掌握常见机器学习分类模型思想、算法，包括Fisher线性判别、KNN、朴素贝叶斯、Logistic回归、决策树等； 2．掌握Python编程实现分类问题，模型评价指标、计时功能、保存模型。【实验要求】理解Python在分类问题中的评价指标等细节操作；掌握本章讲授的分类问题的Python编程操作。【实验过程】（必要的实验步骤、绘图、代码注释、数据分析）实验步骤 1、读入数据 2、数据
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2023-11-21 21:21:21
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对于支持向量机，其是一个二类分类器，但是对于多分类，SVM也可以实现。主要方法就是训练多个二类分类器。 一、多分类方式 1、一对所有（One-Versus-All OVA） 给定m个类，需要训练m个二类分类器。其中的分类器 i 是将 i 类数据设置为类1（正类），其它所有m-1个i类以外的类共同设置为类2（负类），这样，针对每一个类都需要训练一个二类分类器，最后，我们
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2024-05-18 12:44:26
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