今天看到一个有意思的问题，抄代码对学习编程有没有帮助？ 抄代码不但有帮助，而且帮助非常大，特别是抄那些优秀的开源项目。 说到抄，普遍给人的印象不太好，但在学编程这件事上，抄是屡试不爽的奇招。...这里的抄，不是复制粘贴，而是正儿八经的去敲代码。 需要注意的是，抄代码也分初级、高级，两者差异很大。 初级的抄代码就是囫囵吞枣的抄，靠量取胜。...只要运行结果正确就继续抄下一段代码，很少思考代码逻辑，有点类似小学生练字。 这对于新手是很有用的，大量的敲代码能培养编程感觉，逐渐形成肌肉记忆，比只看技术书要进步快。...但初级的抄代码只适用于新手期，成长曲线随着学习进度慢慢变缓，这时候需要高级的抄代码。 高级的抄代码是一个输入-思考-输出的过程，通过整理把抄的代码变成自己的知识，类似费曼学习法。...用这种模式去抄代码，你很难不成为编程高手，因为抄的过程也是你参与思考和设计的过程。 学编程就像是练习唱歌，模仿永远是精进的第一步，加油去抄！！！ 最后说明下，抄代码为了学习，不要把抄变成了抄袭。
不过这个设计让线程安全的访问有集合的实现方转嫁到了调用方，导致要么很难实现，要么很难调用。...虽然泛型版本的 ICollection 已经改进了设计，不再引入 SyncRoot 这样的属性到接口中，但如果我们在某些场景下需要实现 ICollection 非泛型集合时，如何正确实现 SyncRoot...---- 先上结论： —— 不可能正确实现 SyncRoot 模式 在多线程程序设计中，为了在保证线程安全的同时避免死锁，不应该公开同步锁。...而 ICollection 接口中的 SyncRoot 属性在接口中必然是公开的，于是没有任何途径可以保证调用方不会发生死锁。...然而这个属性都是 public 了，不管返回什么，与 this 还有什么区别…… 关于为什么同步时不应该返回 this 或者返回公开的对象，原因可以看我的另一篇博客： 为什么不应该公开用来同步的加锁对象
不能满足所有任务需求 如有一车西瓜，任务一：挑出的好瓜中有多少实际是好瓜，任务二：所有的好瓜有多少被挑出来了，显然正确率和错误率不能解决这个问题。...查准率和查全率是一对矛盾的度量。通常来讲，查准率高，查全率就低，反之亦然。...平衡点：Break-Event Point，简称BEP，就是选择 查准率=查全率 的点，即上图，y=x直线与P-R曲线的交点 这种方法比较暴力 F1 与 Fβ 度量 更常用的方法是F1度量 ? ?...即 F1 是 P 和 R 的调和平均数。 与算数平均数 和 几何平均数相比，调和平均数更重视较小值。 在一些应用中，对查准率和查全率的重视程度有所不同。...此时需要对查准率和查全率进行加权 ? ? 即 P 和 R 的加权调和平均数。
1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。...F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值） 不妨举这样一个例子：某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。...F-Measure是Precision和Recall加权调和平均： 当参数α=1时，就是最常见的F1，也即 可知F1综合了P和R的结果，当F1较高时则能说明试验方法比较有效。...3、E值 E值表示查准率P和查全率R的加权平均值，当其中一个为0时，E值为1，其计算公式： b越大，表示查准率的权重越大。...4、平均正确率（Average Precision, AP） 平均正确率表示不同查全率的点上的正确率的平均。
1、准确率与召回率（Precision & Recall） 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。...F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值） 不妨举这样一个例子：某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。...F-Measure是Precision和Recall加权调和平均： ? 当参数α=1时，就是最常见的F1，也即 ? 可知F1综合了P和R的结果，当F1较高时则能说明试验方法比较有效。...3、E值 E值表示查准率P和查全率R的加权平均值，当其中一个为0时，E值为1，其计算公式： ? b越大，表示查准率的权重越大。...4、平均正确率（Average Precision, AP） 平均正确率表示不同查全率的点上的正确率的平均。
8 建立一个单一数字的评估指标 分类准确率是单一数字评估指标(single-number evaluation metric)的示例：你在你的开发集（或测试集）上运行你的分类器,然后得到样本分类正确的比例...（fraction）（单个数字），根据这个指标，如果分类器A的准确率为97%，分类器B的准确率为90%，那么我们认为分类器A更好。...或者你可以计算F1值（F1 score），这是一种基于平均值改善的方法，比简单的取平均值的效果要好。...通过对这四个数据进行平均或加权平均，最终得到一个单一数字度量。取平均值或加权平均值是合并多个指标的常见方法之一。...[3]猫咪分类器的精度是指在开发集（或测试集）中检测出所有猫咪图片中有多少比例是真正的含有猫咪。它的召回率是指在开发集（或测试集）中所有真正的猫咪图片中有多少比例被检测出来了。
平均绝对误差损失（Mean Absolute Error Loss） 平均绝对误差也称为L1 loss，主要也用于回归任务。...平滑平均绝对误差损失（Smooth Mean Absolute Error Loss ） 也称为smooth L1 loss。是L1 Loss和L2 loss的结合。...分类问题不适合用均方差损失是因为在均方差损失是假设了误差服从高斯分布，分类问题不满足假设。而交叉熵损失的推导根据上文介绍和使用最大化似然结论是一致的。...合页损失（Hinge Loss） 合页损失是带有置信度的损失函数，适用于最大间隔（max-margin）分类问题，示意图如下： 其中函数间隔 大于0表示样本被正确分类，损失为0； 小于0表示样本被错误分类...Dice Loss dice loss来自dice coefficient,用来评估两个样本相似性的度量函数，多用于语义分割任务。
又称“误检” FN: 一组预测为负样本的图片中，其实是正样本的图片数。又称“漏检”。 精度（accuracy） 分类正确的样本数占总样本数的比例。...所以更常用来度量的方法是取相同阈值下各模型的F1分数或Fβ分数(以下截图来自周志华老师的西瓜书[1])： ? F1分数的公式是怎么来的呢？...为什么β>1时查全率有更大影响，而β<1时查准率有更大影响呢？看下图：2.11的公式，其实是由下面的加权调和平均公式推导出来的。 ?...求出了各个模型的ROC曲线下的面积，也就是AUC，就可以比较模型之间的好坏啦。 注意 以上度量指标一般都是用于二元分类，如果是在多分类的场景下，可以拆成多个二分类问题来度量。...比如像目标检测，除了目标分类，还要预测目标的边界框位置，所以用的是mAP指标，具体可以参考下一篇文章《目标检测中为什么常提到IoU和mAP，它们究竟是什么？》
信息增益(Information Gain) 信息增益可以定义为随机变量或信号通过观察另一个随机变量所获得的信息量，其可以被视为父节点的熵与子节点的加权平均熵的差。...基尼不纯度(Gini Impurity) 基尼不纯度是一种度量方法，如果数据是根据子集中标签的分布被随机标记的，则基尼不纯度用来度量从集合中随机选择的数据被不正确标记的频率。...现在我们需要计算加权平均熵，即我们已经计算出的每个特征的权重总和乘以概率。...，它是上面我们计算的父节点的熵与加权平均熵之间的差。...首先，我们要找到天气预报（Outlook）、温度（Temperature）、湿度（Humidity）和风力（Wind）的加权平均基尼不纯度。
一般来说，我们可以先估计以混杂因子变量为条件的干预效果，然后基于混杂因子的分布进行加权平均，具体来说： 其中 是 的值的集合， 是位于 中的背景变量在整个群体上的概率， 是背景变量值...DR 估计器将倾向评分加权与结果回归相结合，可以保证即使部分评分或回归不正确（不能同时不正确），估计器仍具有鲁棒性。...另一种改善 IPW 估计器的方法是提升倾向评分估计的正确性。...是预定义的 的向量化度量函数。...如 式所示，ATE 可以通过每个区组的 CATE 的「加权平均」求得，权重与区组中的单元数量相关。
实验 Bagging与随机森林 Bagging算法 Bagging算法特点 随机森林算法 结合策略 平均法 投票法 学习法 多样性 误差-分歧分解 多样性度量 多样性扰动 ---- 个体与集成...值得一提的是，由权值更新的公式可知，每个样本的新权值是变大还是变小，取决于它是被分错还是被分正确。...加权平均法 ?...简单平均法是加权平均法的特例 加权平均法在二十世纪五十年代被广泛使用 集成学习中的各种结合方法都可以看成是加权平均法的变种或特例 加权平均法可认为是集成学习研究的基本出发点 加权平均法未必一定优于简单平均法...多样性度量 ? ? ? ?
MOTP higher 100% 跟踪的精度，GT和检测的bbox的匹配交叠 IDF1 higher 100% 正确的检测数量和GT的数量的比值 FAF lower 0 每帧的平均误报警数 MT higher...Frag lower 0 轨迹被打断的总数量 Hz higher Inf 处理速度，不包括检测器的耗时，而且这个指标由作者提供，MOTChallenge是计算不出来的，因为递交的是offline文件。...需要注意的是，此处的MOTA以及MOTP是计算所有帧的相关指标再进行平均（既加权平均值），而不是计算每帧的rate然后进行rate的平均。 MOTP ?...其中，d为检测目标i和给它分配的ground truth之间在所有帧中的平均度量距离，在这里是使用bounding box的overlap rate来进行度量（在这里MOTP是越大越好，但对于使用欧氏距离进行度量的就是...MOTP越小越好，这主要取决于度量距离d的定义方式）；而c为在当前帧匹配成功的数目。
又称“误检” FN: 一组预测为负样本的图片中，其实是正样本的图片数。又称“漏检”。 精度（accuracy） 分类正确的样本数占总样本数的比例。...所以更常用来度量的方法是取相同阈值下各模型的F1分数或Fβ分数(以下截图来自周志华老师的西瓜书1)： [d20190924102600.png] F1分数的公式是怎么来的呢？...为什么β>1时查全率有更大影响，而β<1时查准率有更大影响呢？看下图：2.11的公式，其实是由下面的加权调和平均公式推导出来的。...注意 以上度量指标一般都是用于二元分类，如果是在多分类的场景下，可以拆成多个二分类问题来度量。而如果除了分类还有其他预测的任务，就需要针对性的度量指标来评估模型的好坏了。...比如像目标检测，除了目标分类，还要预测目标的边界框位置，所以用的是mAP指标，具体可以参考下一篇文章《目标检测中为什么常提到IoU和mAP，它们究竟是什么？》
记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。...章节目录 k近邻学习 低纬嵌入 主成分分析 核化线性降维 流形学习 度量学习 1 k近邻学习 k近邻（k-Nearest，简称kNN）学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的...通常，在分类任务中可使用“投票法”，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可使用“平均法”，即将这k个样本的实际值输出标记的平均值作为预测结果。...还可基于距离远近的加权平均或加权投票，距离越近的样本权重越大。 与先前介绍的学习方法相比，k近邻学习有一个明显的不同之处，它似乎没有显示的训练过程。...为什么能进行降维？这是因为在很多时候，人们人们观测或收集到的数据样本虽是高维的，但与学习任务密切相关的也许仅是某个低维分布，即高维空间的一个底维“嵌入”（embedding）。
这个是两组数据，数值代表的是各个人的年龄，我们通过计算得出这两组数据的年龄平均值一样，但是如果你再仔细看，你会发现两组数据的数据构成结构是不一样的，这个时候我们可以用直方图来画出两组数据的数据结构分布：...这个是每期的营业额，我们先算出每期的营业额的增长比率，然后我们要去算5期的平均增长比率，这个时候可不是下面增长率相加/ 4， 正确的算法是 每期的增长率相乘再开个4次方，公式 G=√(n&X1….Xn)...，最后得出的平均增长率是 0,064 加权平均值 加权平均值是我们用的比较多的另一种平均值，比如算人均的工资，人员的绩效权重，比赛的打分等都要用到加权平均值。...，我们感受最深的是我们经常看到说某某地区平均年工资多少多少，很多人说，为什么都连平均都没达到呢，那是因为你被平均了。...看上面这个案例，通过计算平均值和加权平均值其实还是有区别的，所以我们平时在进行一些数据的平均计算的时候还是以加权平均为计算方式。
有关ReLU的功能以及为什么它有用的更多信息，请参阅本文。 另一个常用的激活函数Dense（）的第二个实例中使用称为“softmax”。 ?...这个特定模型的损失函数是’ sparse_categorical_crossentropy ‘，这对于这类多类分类问题非常有用。。...如果损失是对预测与正确答案之间的距离的测量，而损失越大意味着预测越不正确，则寻求最小化损失是确定模型性能的一种可量化方法。...“adam”优化器是一种常用的优化器，可以很好地解决这个问题。 度量标准 最后的部分是在model.compile（）函数指定它在评估模型时应该使用的度量标准。。...精度是一个有用的，但不完美的度量模型，为gauging模型性能和它的使用，它应该由一个小的量的警告。
如果我们的模型是正确的，则根据我们模型中的协变量，治疗分配过程被认为与随机条件一样好。 让我们考虑一个例子。图1是类似于Cattaneo（2010）使用的观测数据的散点图。...我们不能通过比较吸烟和不吸烟的母亲的平均出生体重来估计吸烟对出生体重的影响。为什么不？再看一下我们的图表。年龄较大的母亲往往体重较重，无论怀孕时是否吸烟。在这些数据中，年龄较大的母亲也更有可能吸烟。...我们可以构建对这些未观察到的潜在结果的度量，我们的数据可能看起来像这样： 在图2中，使用实心点显示观察到的数据，而使用空心点显示未观察到的潜在结果。空心的红点代表吸烟者不吸烟的潜在后果。...ATE是每个母亲吸烟时出生体重与没有母亲吸烟时出生体重之间差异的平均值。 IPW：逆概率加权估计器 RA估计量对结果进行建模，以说明非随机治疗分配。...一旦我们拟合了该模型，就可以为数据中的每个观察获得预测Pr（女人抽烟）。我们称这个为_p i_。然后，在进行POM计算（这只是平均值计算）时，我们将使用这些概率对观测值进行加权。
度中心性(Degree Centrality)： 在网络分析中刻画节点中心性（Centrality）的最直接度量指标，一个节点的节点度越大就意味着这个节点的度中心性越高，该节点在网络中就越重要。...中介中心性(Between Centrality)： 度量一个节点出现在网络中最短路径上的频率。...通过这个可以看出哪些节点的度高，反应出连接他的点就多，就越关键 weightedDegree(平均加权度)： 加权入度 加权出度 加权度 有向图：取得每个点的边，如果该边的源为该节点，那么该边的权重为加权出度...计算出每个点的加权出度，入度和度 其实平均度是平均加权度的一个特例，平均度的每条边的权重为1 加权度为加权出度和入度的总和 计算同样入度出度的节点个数 无向图：取得每个点的边，将边的权重求和，即为该点的加权度...平均加权度： 有向图：加权度总和／２＊节点数 无向图：加权度总和／节点数 GraphDistance(网络直径)： 指网络任意两节点间距离的最大值。
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