Variable变量1、Variable变量的创建说明：Variable是tensorflow中的一个类，需要实例化，变量根据传入的初始值的shape决定变量的shape，如传入2*2的矩阵，则变量的shape为2*2。 Variable的构造函数：tf.Variable.__init__(initial_value,trainable=True, collections=None, d
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2024-07-30 13:28:47
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本篇笔记包含张量的合并与分割，范数统计，张量填充，限幅等操作。1.合并与分割合并张量的合并可以使用拼接(Concatenate)和堆叠(Stack)操作实现，拼接并不会产生新的维度，而堆叠会创建新维度。选择使用拼接还是堆叠操作来合并张量，取决于具体的场景是否需要创建新维度。拼接 在 TensorFlow 中，可以通过 tf.concat(tensors, axis)，其中 tensors 保存了所
以下是用Python生成热力图和混淆矩阵的示例代码。这里我将使用matplotlib和seaborn库来生成热力图，以及sklearn来创建一个简单的分类模型并生成混淆矩阵。首先，让我们生成一个热力图的示例：import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
# 创建一些示例数据
data = np.r
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2024-07-12 15:39:55
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一、项目描述10类花的图片1100张，按{牡丹，月季，百合，菊花，荷花，紫荆花，梅花，…}标注，其中1000张作为训练样本，100张作为测试样本，设计一个CNN卷积神经网络花卉分类器进行花卉的分类，完成模型学习训练后，进行分类测试，并做误差分析，检查模型的泛化性。二、项目界面花卉识别器界面点击“CNN卷积”，读取当前路径下的花卉库CNN训练完成，点击图片进行识别；点击“测试CNN”按钮进行识别；可
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2024-03-18 11:28:20
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多分类任务的混淆矩阵处理在多分类任务中，不适合使用PR曲线和ROC曲线来进行指标评价，但我们仍可以通过混淆矩阵来进行处理。可以通过matplotlib的matshow()函数，直观地展示分类结果的好坏。先使用cross_val_predict得出各个分类值的分数y_train_pred = cross_val_predict(sgd_clf, X_train_scaled, y_train, cv
SVM是一种常用的机器学习分类器模型，其原理为最大化类间隔（被称为支持向量），来达到分类的目的。它是一种有监督的模型。SVM原理简述SVM通过预测值y′=wx+b
y
′
=
w
在机器学习领域，混淆矩阵（Confusion Matrix），又称为可能性矩阵或错误矩阵。混淆矩阵是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面混淆矩阵要表达的含义：混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目； 每一行代表了数据的真实归属类别，每一行
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2024-04-16 13:18:10
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tensorflow中很多函数是对神经网络中用到的一些功能的封装，通过查看这些函数参数的设置，以及返回值可以了解这些函数的使用方法，对神经网络的过程也能更加清楚，写代码的时候也能更好的使用这些函数和模型的参数调节。tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None)函数，用来计算交叉熵损失。参数logits:神经网络最后一
在matlab中，既有各种分类器的训练函数，比如“fitcsvm”，也有图形界面的分类学习工具箱，里面包含SVM、决策树、Knn等各类分类器，使用非常方便。接下来讲讲如何使用。一、使用1、启动：点击“应用程序”，在面板中找到“Classification Learner”图标点击即启动，也可以在命令行输入“classificationLearner”，回车，也可启动。如下图：2、导入数据：点击“N
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2023-11-06 13:58:15
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文章目录混淆矩阵1.简介2.举例3.confusion_matrix函数的使用3.1实现例子13.2实现例子23.3实现例子3 混淆矩阵 混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。具体评价指标有总体精度、制图精度、用户精度等，这些精度指标从不同的侧面反映了图像分类的精度。 在人
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2024-05-14 19:19:48
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一、混淆矩阵总结一下混淆矩阵，分类描述及其绘制；ROC曲线含义，及其绘制1、矩阵图示如下图就是CM混淆矩阵Confusion Matrix 左边栏是数据的真实的类别，右栏是预测出的类别。简介一下TP,TN,FP,FN含义。 TP 就是 Ture Positive ：原来是+，判别为 + 简记为—->“判对为正” FP 就是 False Positive ：原来是 -，判别为 + 简记为
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2024-04-16 20:34:44
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基于Python（Tensorflow和Pytorch）的深度学习开发环境搭建前言一、搭建的主要思路二、硬件配置环境检查1.CPU检查2.GPU检查三、确定TensorFlow版本和主要软件的版本号四、下载TensorFlow以及Pytorch1.TensorFlow下载2.Pytorch下载五、安装python六、安装和配置CUDA1.下载CUDA2.安装CUDA3.配置CUDA环境变量4.安
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2024-03-19 12:45:34
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### 用Python计算混淆矩阵的实用指南
在机器学习中，混淆矩阵是用于评估分类模型性能的重要工具。它提供了真实标签与模型预测标签之间的直观对比，帮助我们判断模型的有效性。本文将通过一个实际示例，展示如何用Python计算混淆矩阵，并理解其背后的意义。
#### 问题背景
假设我们正在开发一个疾病筛查模型，旨在识别是否患有某种特定疾病。我们收集了1000个病人的测试数据，其中500人被确定
原创
2024-09-14 04:25:40
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目录1 混淆矩阵 2 从混淆矩阵得到分类指标 2.1 精确率（Accuracy） 2.2 正确率或者准确率（Precision） 2.3 召回率（Recall） 2.4 精确率（Accuracy）和正确率（Precision）的区别 2.5 Specificity（特异性） 2.6 Fβ_Score 3 ROC 曲线 3.1 如何画ROC曲线 1 混淆矩阵在机器学习领域，混淆矩阵（Confusio
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2024-01-12 15:08:07
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https://blog.csdn.net/vesper305/article/details/44927047 Confusion Matrix 在机器学习领域，混淆矩阵（confusion matrix），又称为可能性表格或是错误矩阵。它是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的可视化效果，通常是监督学 ...
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2021-10-15 22:19:00
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http://xiaofeng1982.blog.163.com/blog/static/31572458201210214454770/
原创
2023-06-06 13:11:25
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python混淆矩阵可视化【热力图】 依赖包 seaborn 和 matplotlib 已经提供了很多种绘制方法了，后文各种方法都是围绕着这个进行的
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2023-02-21 17:11:00
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混淆矩阵（confusion matrix）1. 混淆矩阵介绍2. 代码实现2.1 数据集2.2 代码：混淆矩阵类2.3 在验证集上计算相关指标2.4 结果 1. 混淆矩阵介绍2. 代码实现2.1 数据集此数据集用于多分类任务（检测番茄叶片病虫害）。这里测试的数据集一共1250张图，1000张用于训练，250张用于验证，共分为5个类别。数据集结构如下： 数据集部分图片展示：2.2 代码：混淆矩阵
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2023-08-21 09:56:40
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混淆矩阵sklearn实现：sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None)返回值：一个格式化的字符串，给出了分类结果的混淆矩阵。参数：参考classification_report 。混淆矩阵的内容如下，其中Cij表示真实标记为i但是预测为j的样本的数量。分类模型混淆矩阵sklearn实现：sklearn.metrics.
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2023-10-23 16:26:11
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如有150个样本数据，这些数据分成3类，每类50个。分类结束后得到的混淆矩阵为： 预测 类1 类2 类3 实际 类1 43 2 0 类2 5 45 1 ...
原创
2021-06-29 15:07:44
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