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2020-01-03
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机器学习中如何处理不平衡数据?

准确率高达 96.2% 的模型跑在真实数据上却可能完全无法使用。一个可能的原因是:你所使用的训练数据是不平衡数据集。本文介绍了解决不平衡类分类问题的多种方法。...

2019-11-12
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模型评估指标AUC和ROC,这是我看到的最透彻的讲解

blog.csdn.net/liweibin1994/article/details/79462554

2019-10-31
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第6讲 数据类型的转换

ug902(v2018.1) High-Level Synthesis User Guide page 76 - page 83

2019-10-31
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第7讲 Vivado HLS 中的复合数据类型

ug902(v2018.1) High-Level Synthesis User Guide page 76 - page 83

2019-10-31
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第8讲 在 Vivado HLS 中应用 C/C++ 基本运算

ug902(v2018.1) High-Level Synthesis User Guide page 76 - page 83

2019-10-31
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一个有趣的实验:用0.1f 替换 0,性能提升 7 倍!

http://cenalulu.github.io/linux/about-denormalized-float-number/

2019-10-22
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为什么将 0.1f 改为 0 会使性能降低 10 倍?

http://cenalulu.github.io/linux/about-denormalized-float-number/

2019-10-10
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个性化推荐系统设计(3.1)如何评价个性化推荐系统的效果

一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档、网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。   正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中,选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定...

2019-10-01
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机器学习常用性能度量中的Accuracy、Precision、Recall、ROC、F score等都是些什么东西?

为什么有了Accuracy还要提出Precision的概念呢?因为前者在测试样本集的正负样本数不均衡的时候,比如正样本数为1,负样本数为99时,模型只要每次都将给定的样本预测成负样本,那么Accuracy = (0+99)/100 = 0.99,精度依然可以很...

2019-09-29
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