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negatives相关知识

  • 混淆矩阵Confusion Matrix
    True Positive:真阳性(把阳性的判6为阳性)TPFalse Negatives :假阴性(把阳性判为阴性)FNFalse Positive :假阳性(把阴性的判为阳性)FPTrue Negatives:真阴性(把阴性的判为阴性)TN例子: 类型1和类型2错误有时在一些文档中,你会看到把假阳性和假阴性称为类型1和类型2错误。 这是定义: 类型1错误(第一类错误或假阳性): 在医学诊断例子中,这是我们误诊一个健康人为病人 类型2错误(第二类错误或假阴性):在医学诊断例子中,这是我们漏诊一个病人为健康人 准确率 Accuracy = (TP+TF)/(TP+TF+FP+FN)准确率 = (真阳性+真阴性)/(真阳性+真阴性+假阳性+假阴性) from sklearn.metrics import accuracy_score 然而 ,准确率不是永远都好用,因为当数据偏斜分布时,它可能会完全错过一些点。 精度(P)
  • 目标检测YOLO、SSD、RetinaNet、Faster RCNN、Mask RCNN(1)
    Necessary Prerequisite1. 准确率判断分对的正反例样本数 / 样本总数用于评估模型的全局准确程度,因为包含的信息有限,一般不用于评估模型的性能2. 精确率与召回率image一些相关的定义。假设现在有这样一个测试集,测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成,假设你的分类系统最终的目的是:能取出测试集中所有飞机的图片,而不是大雁的图片。True positives : 正样本被正确识别为正样本,飞机的图片被正确的识别成了飞机。True negatives: 负样本被正确识别为负样本,大雁的图片没有被识别出来,系统正确地认为它们是大雁。False positives: 假的正样本,即负样本被错误识别为正样本,大雁的图片被错误地识别成了飞机。False negatives: 假的负样本,即正样本被错误识别为负样本,飞机的图片没有被识别出来,系统错误地认为它们是大雁。Precision其实就是在识别出来的图片中,True positives所占的比率。也就是本假设中,所有被识别出来的飞机中,真正
  • Javascript入门篇之常用互动方法
    1.用Javascript输出内容(document.write) 第一种:输出内容用""括起,直接输出""号内的内容。 第二种:通过变量,输出内容。这时不用加""号。 第三种:输出多项内容,内容之间用+号连接。 第四种:输出HTML标签,并起作用,标签使用""括起来。 2.JavaScript提示对话框(alert 消息对话框) 语法:alert(字符串或变量); 与document.write类似。 消息对话框是按顺序弹出的,不按“确定”按钮就不能进行其他操作。消息对话框通常可以用于调试程序。 3.JavaScript选择对话框(confirm 消息对
  • nginx学习- 开篇,搭建调试环境
    搭建调试环境首先还是搭个调试环境,下好了nginx代码以后,查看目录。localhost:nginx-master jjchen$ tree -L 1. ├── Makefile ├── auto├── conf ├── contrib ├── docs ├── misc ├── objs └── src直接编译bash auto/configure make程序就编译好了,可执行程序生成在objs/nginx。代码在src中,我们用ide将代码导入,我这里是xcode。此处直接导入代码,没有处理编译错误,不能直接debug运行了,我们直接用附加程序的方式来调试。注意先附加到进程,后启动程序。进入objs目录,启动nginx程序,这里用了root权限,不然一些日志文件创建不了。sudo ./nginx -c ../conf/ngin.conf开始跟

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