目录1. 概述介绍2. Benchmark APP介绍 2.1 Benchmark APP2.2 Benchmark APP命令格式3. Benchmark 裸机实例演示3.1 模型准备3.2 提交任务到边缘节点3.3 绘制结果4. Benchmark容器化实例演示5. 总结1. 概述介绍 &nbs
摘 要： 对基于云模型的系统效能评估方法及过程进行了简要的描述，用Matlab代码实现了部分算法，代码经测试均可正确运行。对云模型的研究和应用有一定的推广价值和研究意义。关键词： Matlab；云模型； 效能评估对于一些复杂的系统，由于其不确定性即模糊性和随机性，很难准确地对其进行有效的效能评估。因此需要一种评估方法，能够充分考虑到评估过程中出现的模型，同时能够有效而简便地实现定性与定
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2023-11-09 22:29:56
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云模型属于不确定性人工智能范畴，主要用于定性与定量之间的相互转换，自然界中的不确定性从属性角度来说主要有随机性和模糊性。“云”或者“云滴”是云模型的基本单元，“云”是指其在论域上的一个分部，可以用联合概率的形式（x,µ）来类比。基本的定义如下：设X是一个普通集合，X={x} , 称为论域。关于论域X中的模糊集合A，是指对于任意元素x都存在一个有稳定倾向的随机数Ua(x)，叫做x对A 的隶属度。如果
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2024-02-23 08:58:06
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在这篇博文中，我将分享我在开发“云模型评价的Python代码”时所经历的整个过程，涵盖从业务场景分析、技术演进到架构设计和性能优化等多个方面。
## 背景定位
随着企业对数据处理和模型评估的需求不断增加，云模型评价作为一种帮助企业评估各类模型性能的工具，愈发重要。我们希望构建一个能够在云环境中高效运行的模型评估系统，以支持不同模型的灵活切换以及实时评估。
> 用户原始需求：
> “我们需
常用的云部署和托管模型主要有四种，每种类型都可承载三种主要云服务模型中的任何一 种公有云私有云混合云社区云向公众开放由单一实体拥有并控制由两个或更多个不同的云模型（公有、私有或社区）组成由一组具有类似需求的组织共同拥有，供成员组织内部使用位于云提供商的物理场所主要用于该实体自身，但可能对合作组织开放实现云模型之间可移植性的标准化或私有技术类似于私有云的模型和特性可能由私人公司、组织、学术机构或以上
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2024-01-21 20:20:00
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XGB和LGB区别：1、直方图优化，对连续特征进行分桶，在损失了一定精度的情况下大大提升了运行速度，并且在gbm的框架下，基学习器的“不精确”分箱反而增强了整体的泛化性能；（XGB也提出了类似的近似分位数算法，对特征进行分桶，即找到l个划分点，将位于相邻分位点之间的样本分在一个桶中。在遍历该特征的时候，只需要遍历各个分位点，从而计算最优划分。从算法伪代码中该流程还可以分为两种，全局的近似是在新生成
## Python线性回归模型及其评价
线性回归是一种基本的统计学习方法，广泛应用于数据分析和预测。它通过构建特征与目标变量之间的线性关系来进行建模。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python实现线性回归模型，并进行模型评价。
### 1. 数据准备
首先，我们需要一些数据来训练模型。我们将使用Python中的`pandas`库来加载和处理数据。如果没有数据集，可以使用一些内置数据集，例如
云模型(1) 模型简介如下图所示(2) 具体云模型如下图所示 有原始数据得到云滴得步骤为： 【1】计算数据Ex En He Ex=mean(x(i,:)) En=mean(sqrt(pi/2)*abs(x-Ex))。注意：mean函数包含了求和然后除以n的运算。 【2】生成Enn x y Enn=En+He .X randn(1)。x=Ex+Enn .X rand
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2023-08-20 16:38:38
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云计算：简述云计算的定义与模式
一、云计算的定义云计算（Cloud Computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核
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2023-06-04 16:51:55
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基本概念
云模型是由中国工程院院士李德毅在1995年提出的概念，是处理定性概念与定量描述的不确定转换模型。已经成功应用到自然语言处理处理，数据挖掘，决策分析，智能控制，图像处理等领域。
看一下百度的定义：
嗯，乱七八糟，我也看不懂。不过没关系，了解大概的概念就好。整个模型叫云，每个小的数据，也就是每个发生在系统中的事件，叫做云滴。
看他的数字特征。
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2023-11-24 06:04:47
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# TOPSIS综合评价模型在Python中的应用
## 引言
在多属性决策分析中，TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种流行的方法。它通过测量决策方案与理想解和负理想解的距离来进行评价，以此帮助决策者选择最佳方案。本文将介绍Topsis模型的基本原理，并提供一个Python代码示例进行
前言刚开始接触机器学习的时候，了解比较多的还是回归问题，但其实实际生活中，更多的是分类问题，例如人脸识别、目标识别、过滤垃圾邮件等等。而logistics可以说是最简单的分类算法。sigmoid函数sigmoid函数又称logistics函数，如图呈现s形，sigmoid可以将线性回归函数值映射到区间 ( 0,1 ) ，作为概率输出，大于或等于0.5判为正类，小于0.5判为父类。那么又有疑问了？那
1.过拟合与欠拟合欠拟合与过拟合： 训练数据预测数据欠拟合不准确不准确过拟合准确不准确好模型准确准确 欠拟合可以通过观察训练数据及时发现，通过优化模型结果解决。如何解决过拟合问题：原因：模型结构过于复杂（维度过高）；使用了过多属性，模型训练时包含了干扰项信息。解决办法：简化数据模型（使用低阶模型，如线性模型）；数据PCA处理；模型训练时，增加正则化项2.数据分离与混淆矩阵建立
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2024-05-13 18:03:33
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文章目录模型评估评价指标(Evaluation metrics)1 分类评价指标1.1 准确率1.2 平均准确率1.3 对数损失（Log-loss）1.4 基于混淆矩阵的评估度量1.4.1 混淆矩阵1.4.2 精确率(Precision)1.4.3 召回率(Recall)1.4.4 F1-score1.5 AUC(Area under the Curve(Receiver Operating C
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2024-08-12 17:05:54
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# 云模型：了解随机不确定性的新工具
## 引言
在现代科学和工程领域中，我们经常遇到各种各样的不确定性。这些不确定性可能来自于测量误差、观测到的随机现象以及其他各种原因。为了更好地理解和处理这些不确定性，云模型（Cloud Model）作为一种新的工具被提出。云模型提供了一种定量描述不确定性的方法，并且在解决实际问题中展现了很大的潜力。本文将介绍云模型的基本概念、原理以及如何使用Python
原创
2023-08-10 03:13:52
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# 如何实现云模型代码 Python：一步一步教你
在当今的开发环境中，云模型已经成为了重要的技术趋势。本文将引导你通过几个简单的步骤，使用 Python 实现一个基础的云模型，并确保你理解每一步的具体操作。
## 整体步骤概览
以下是你需要遵循的步骤：
| 步骤 | 任务 |
|------|---------
原创
2024-10-09 05:54:34
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评价方法按确定权重的方式不同可分为两类：主观赋权：综合指数法、模糊综合评判法、层次分析法、功效系数法等。客观赋权：理想解法（TOPSIS法）、主成分分析法、因子分析法。1. 理想解法1.1 方法和原理 理想解法通过构造评价问题的正理想解（最优解）和负理想解（最劣解），计算每个方案到理想方案的相对贴近度，即靠近正理想解和远离负理想解的程度，来对方案进行排序，从而选出最优方案。 设多属性决策方案集为，
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2024-02-23 08:57:41
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在检验集上计算出的准确率或错误率可以用来比较不同分类器在相同领域上的性能，但需要检验记录的类标号必须已知。一、保持方法(Holdout)将被标记的原始数据划分为两个不相交的集合，分别为训练集和检验集。在训练集上归纳分类模型，在检验集上评估模型的性能。训练集和检验集的划分比例通常根据专家的判断，例如50-50，或者2/3作为训练集，1/3作为检验集。模型的准确率根据模型在检验集上的准确率估计。局限性
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2024-08-16 16:58:38
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文章目录1. KNN模型评价1.1 计算效率低，耗费计算资源较大1.2 抗噪性较弱，对噪声数据(异常值)较为敏感1.3 模型不稳定，可重复性较弱1.4要进行归化处理:2.模型的追求2.1 模型效果2.2 运算速度2.3 可解释性2.4 服务于业务 1. KNN模型评价到这里，能够对KNN进行的全部优化就已经完成了。KNN代表若"投票类"的算法，一直广泛受到业界的欢迎。不过KNN也有自己的缺点，那
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2024-05-04 10:24:44
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除了使用estimator的score函数简单粗略地评估模型的质量之外， 在sklearn.model_selection模块中的交叉验证相关方法可以评估模型的泛化能力，能够有效避免过拟合。6.1、metrics评估sklearn.metrics中的评估模型指标有两类：以_score结尾的分越高越好，_error ；以 _loss结尾的分越小越好。常用的分类评估：accuracy_score ,
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2023-11-22 17:11:04
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