分数和的计算精度
是指在进行分数相加运算时，所得结果的精确程度。在计算机中，分数通常以有限的小数来表示，因此在进行分数相加运算时，可能会出现精度丢失的情况。
为了提高计算精度，可以采用以下方法：
- 使用高精度计算库：可以使用一些高精度计算库，如Python中的decimal模块或Java中的BigDecimal类，这些库提供了更高的精度和更准确的计算结果。
- 扩大分数的表示范围：可以将分数转换为更大的整数进行计算，然后再将结果转换回分数形式。例如，将分数转换为通分形式，然后进行整数相加运算，最后再将结果转换为最简分数形式。
- 使用符号计算工具：符号计算工具可以处理分数的精确计算，如Mathematica、Maple等。这些工具可以进行精确的分数运算，并给出精确的结果。
- 避免浮点数运算：在计算机中，浮点数运算可能会导致精度丢失。因此，在进行分数相加运算时，尽量避免使用浮点数进行中间计算，而是使用整数或高精度计算库进行计算。
分数和的计算精度在实际应用中具有广泛的应用场景，例如金融领域的利息计算、科学计算中的精确结果要求等。
腾讯云提供了一系列与计算相关的产品，如云服务器、云数据库、云函数等，这些产品可以满足不同场景下的计算需求。具体产品介绍和链接地址如下：
- 云服务器（ECS）：提供弹性计算能力，可根据业务需求灵活调整计算资源。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库（CDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，支持多种数据库引擎。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 云函数（SCF）：无服务器计算服务，可按需运行代码，无需管理服务器。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/scf
通过使用腾讯云的计算产品，用户可以获得高性能、高可用性和灵活性的计算能力，满足各种计算需求，并提高分数和计算的精度。
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用交叉验证计算特异性
、、、
我想用交叉验证来计算特异性。我找到了计算精度，真的，F1分数和精度的代码。但我找不到特异性。例如，F1分数的代码类似于：
cross_val_score(SVC, X, y, scoring="f1", cv = 7)
或者说精确性就像：
cross_val_score(SVC, X, y, scoring="precision", cv = 7)
浏览 1提问于2020-10-26得票数 2
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我如何在mahout上测试我的推荐人，只需部分数据，让我说：
user_id, item_id, feature
1, 1, 1
1, 2, 0
1, 3, 1
2, 1, 1
2, 2, 0
我想通过测试功能= 1的记录来获得精度。
我在用GenericRecommenderIRStatsEvaluator -
RecommenderIRStatsEvaluator evaluator =
new GenericRecommenderIRStatsEvaluator();
IRStatistics stats = evaluator.evalua
浏览 2提问于2014-07-08得票数 1
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我在不平衡数据集上执行了支持向量机( SVM )，在70/30中拆分了训练/测试。训练集中的实例数为1级的1163993和0类的234190实例。对于测试集，我有1类的498699实例和0类的100189实例。支持向量机的混淆矩阵如下：
我应该使用什么度量来评估模型？使用f-avg、计算精度、回忆和以这种方式计算每个班级的f-1分数可以是一种解决方案：
然后计算f-avg，通过计算每个类的两个f-1分数的算术平均值，如上一表的最后一行所报告的那样？
浏览 2提问于2021-04-27得票数 0
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我在研究一个建议系统。对于给定的输入，系统输出N个建议。
我们收集了关于用户喜欢什么建议的数据。示例：
input1 - output11 output12 output13
input2 - output21
input3 - output31 output32
...
我们现在想根据这些数据来评估我们的系统。第一个标准是，如果我们的系统的建议中存在这些输出，这是很容易的。
但是现在，我们想要在建议中测试这些输出的位置。我们希望所提供的产出接近最初的建议。
我们想要一个单一的评分系统或每个输入。
根据以前的数据，以下是100%的分数：
input1 - output11 output12 o
浏览 3提问于2014-04-09得票数 0
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有了科学知识，我们就能计算出精度值和预测概率输出.为了计算精度值，学习精度/召回函数以真实目标值和预测目标概率(可以是目标分数或非阈值决策度量)作为输入，但计算的精度阵列与给定的预测概率长度不相同(精度长度= n_thresholds + 1)。
在给定的概率输出下，是否有可能计算精度？
浏览 0提问于2021-10-28得票数 -1
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混淆矩阵查询
、、
我有下面的代码来生成混淆矩阵，它在其中生成、热图、和
源
码
import pandas as pd
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn import metrics
data = pd.read_excel(r"\Confusion Matrix.xlsx")
df = pd.DataFrame(data)
confusion_matrix = pd.crosstab(df['
浏览 3提问于2020-08-28得票数 0
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我是这里的一名新手，试图从我在model.predict中看到的实际情况中了解D1的成绩。
我已经为Google集数据创建了一个CNN模型，并且在训练上实现了99%+的准确性。
下面是我预测的方法
model = load_model('model_audioset.h5')
for x, y in unbal_generator:
score = model.evaluate(x, y, verbose=0)
pred_y = model.predict(normalized_x)
下面是我所看到的x和y在model.evaluate中的一个特定迭代
model.me
浏览 0提问于2019-12-14得票数 0
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我的数据集中有3600个样本。我将数据集拆分为train (2700)和test (900)。
我的问题与new link prediction有关。我正在使用Common Neighbor (CN)方法。使用CN，我们可以预测基于score的新链接。分数来自CN公式。CN给出了每个可能的边缘/路径/链接的评分。更高的分数意味着更高的可能性成为一个新的环节。
现在，我将我的训练数据集应用到CN方法中。从CN，我已经收到了4200个新的链接与一个分数。从这4200，我只参加了top 1% (基于CN给出的分数)。所以，top 1% is 42。
现在，我试图将42与我的测试数据集相匹配。这意味着
浏览 0提问于2021-03-28得票数 1
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我正在研究一个三等题。在使用MATLAB时，你如何计算每堂课的精确性、回忆性、f-分数和MCC？这是我的混淆矩阵：
2775 0 0
1 591 0
4 0 845
我是这样从混淆矩阵中计算精度的：
Accuracyy = 100*sum(diag(confusionMat))./sum(confusionMat(:));
我想衡量一下每个班级的以下业绩指标。我知道公式，但不知道如何在MATLAB中执行。请帮帮忙。我会很感激的。谢谢。
Precision = {{TP} \over {TP \ + \ FP}}
Recall = {{TP} \over
浏览 0提问于2017-07-04得票数 0
1回答
在训练期间，我忘记将模型和模型的预测保存在测试集上。我只有F1、精确度和召回率分数。我想知道是否有任何方法可以仅根据F1，精度和召回率分数来计算准确率？ f1 = 0.9466979550787799
precision = 0.9424328383113633
recall = 0.951001852163664
浏览 17提问于2019-12-27得票数 1
我目前正在尝试使用库构建一个推荐引擎。我的输入是一个带有形状的稀疏矩阵(n_users，n_items)，其中矩阵中的每个单元格值表示用户与特定项的交互次数。这与我见过的大多数例子都有很大的不同，在这些例子中，矩阵通常是布尔型的(1或0)，或者使用小尺度(例如，1-5的等级)，我不确定这是否是导致我所面临的问题的一个因素。
Training AUC score: 0.892
Testing AUC score: 0.873
K=10,
Training precision_at_k: 0.0363
Testing precision_at_k: 0.0363
我很困惑为什么AUC的分数似乎表
浏览 6提问于2016-09-08得票数 2
我目前正在使用RandomizedSearchCV来优化我的超参数。然而，每一次迭代的报告分数都很低。当我评估得分最高的候选人时，我的准确率很高(0.97)，而RandomizedSearchCV报告的分数要低得多(0.32)。
search = clf_rand_search.fit(x_traintest, y_traintest)
print(search.score(x_validation,y_validation))
0.32
print(accuracy_score(y_validation.flatten(), search.predict(x_validation).fla
浏览 0提问于2021-02-10得票数 1
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我创建了一个深度学习模型，其中400个样本用于培训，100个样本用于验证。因为我有整整100个验证样本，所以我希望验证分数应该只在1%的步骤中改变。我的意思是，当模型有一错误预测时，验证的准确率应该是99%。但我得到0.2%的步骤-例如，我有99.8%的准确性在时代6。
这是我的一些时代。
Epoch 1/50
7/7 [==============================] - 38s 4s/step - loss: 1.7120 - acc: 0.6757 - val_loss: 1.1954 - val_acc: 0.8460
Epoch 2/50
7/7 [=========
浏览 2提问于2021-02-27得票数 0
我正在阅读下面的IPython笔记本，它分析
在笔记本的某一点上，作者建立了以下模型：
在这一点上，我非常困惑。最后一行是怎么回事？根据我所学到的，您应该根据模型创建一个预测，然后将该预测与y_test值进行比较。
我会做以下几件事：
predictions = decision_tree_classifier.predict(X_test)
from sklearn.metrics import classification_report
print classification_report(y_test, predictions)
当作者根据testing_inputs和tes
浏览 2提问于2017-07-04得票数 1
我在Tensorflow中作为eval_metrics注册精度和召回率时遇到了问题。我的标签和预测没有相同数量的元素，所以我不能使用已经内置的函数。我有计算精度和召回率的函数，但是我似乎不能得到precision_update_op和recall_update_op。你知道我怎么才能从标签，预测和前面提到的计算精度和召回率的函数中得到它吗？谢谢
浏览 3提问于2018-07-28得票数 0
1回答
有人能告诉我mahout的RecommenderIRStatsEvaluator是如何工作的吗？更具体地说，它是如何随机分割训练和测试数据的，结果与之比较的是什么？基于我的低估，您需要某种理想/预期的结果，需要与推荐算法的实际结果进行比较，才能找到TP或FP，从而计算精度或召回率。但是看起来mahout提供了一个精确/回忆的分数，而没有那个理想的/结果。
浏览 1提问于2013-12-09得票数 4
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我正在与sklearn公司的这种型号相匹配。
LogisticRegressionCV(
solver="sag", scoring="neg_log_loss", verbose=0, n_jobs=-1, cv=10
)
拟合结果为model.score (在训练集上)为0.67和变化。由于无法(或不知道如何)访问作为模型拟合的一部分执行的交叉验证的结果，所以我在相同的模型上运行单独的交叉验证
cross_val_score(model, X, y, cv=10, scoring="neg_log_loss")
这将返
浏览 0提问于2018-11-19得票数 0
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我有一套10个实验，计算精度，回忆和F1评分为每个实验。现在，平均查准率和平均召回率很容易计算。我对F1的平均分数有些困惑。
关于如何计算平均F1分数，有两种方法：
用10个实验中的每一个实验的f1分数来计算它们的平均值。
取平均精度和平均召回率，然后使用公式f1 = 2*p*r/(p+r)计算f1分数。
我找不到任何有力的理由来支持这些论点。我能找到的最接近的文档是：https://www.kaggle.com/wiki/MeanFScore
有人能用一些参考(如果可能的话)来解释哪些方法是正确的，为什么？
编辑:其中一位成员建议使用这源。不过，我仍然怀疑消息来源的可靠性。我在他们的研究出版
浏览 0提问于2017-01-08得票数 8
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我已经创建了下面的脚本，它正在运行，没有运行时或语法错误。我已经学习了TensorFlow虹膜教程，请参阅下面的链接，并更改数据以适应我的要求。
我对神经网络的训练有问题。请参见下面的输出。问题是，这一时代的准确度保持在87.805%。看上去不对。有什么想法吗？
TensorFlow version: 1.8.0
Eager execution: True
Local copy of the dataset file: /Users/me/.keras/datasets/training3.csv
<class 'str'>
/Users/me/.kera
浏览 1提问于2018-07-05得票数 0
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出于专业原因，我想学习和理解随机森林。如果我的理解是正确的，或者我在做逻辑上的错误，我会感到不安全。
我得到了一个有1500万个条目的数据集，并希望对一个数字目标(时间)进行回归。数据结构是：
我有7个分类变量，1个日期和4个数字特征。在数据准备之后，我将数据分成训练和测试数据集。
比我定义的梯度助推机模型和寻找合适的参数，通过尝试和误差，研究和更多的尝试和错误。到目前为止，这种方法正确吗？
#train and test are the prepared data frames
#RMSE is an implementation of the root mean squared error
浏览 0提问于2018-10-01得票数 1
我正在使用tensorflow的预训练BERT模型进行基于标记的分类，以自动标记句子中的因果。
为了访问BERT，我使用了来自huggingface：的TFBertForTokenClassification-Interface
我用来训练的句子都是根据BERT-tokenizer转换成记号(基本上是单词到数字的映射)，然后在训练之前填充到一定的长度，所以当一个句子只有50个记号，另一个只有30个时，第一个句子用50个单词填充，第二个句子用70个单词填充，得到的通用输入句子长度是100。
然后，我训练我的模型来预测每个标记，这个标记属于哪个标记；无论它是原因的一部分，还是结果的一部分，或者都不
浏览 0提问于2020-07-08得票数 1
我有一个LR模型，并在testData上测试它。现在我应该计算结果的精度。
我可以得到精确度：
val precision = metrics.precision
precision: Double = 0.9801503759398497
而且还
// Precision by labels
Precision(0.0) = 0.9979625101874491
Precision(1.0) = 0.9299655568312285
根据spark MLLIB，第一个精度被定义为总体统计信息。
但它也令人困惑，精度和标签精度之间的区别是什么？(精度定义为真实预测率)。
浏览 0提问于2016-03-07得票数 0
2回答
我是深度学习的新手，我希望能够使用F1分数来评估经过特定时期训练的模型。我认为它首先需要计算精度和召回率。 训练的模型是SSD-300-Tensorflow。有没有代码或者什么东西可以产生这些结果呢？我没有使用sci-kit或任何东西，因为我不确定是否需要这些来计算分数，但任何指导都是非常感谢的。 在名为metrics.py的文件夹tf_extended中有一个用于评估的文件，该文件具有用于精度和召回率的代码。训练完我的文件后，我将检查点放在了logs文件夹中。如何计算我的指标？由于硬件限制(GPU问题)，我使用Google collab
浏览 72提问于2021-10-03得票数 0
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4回答
假设有两个列表true_values = [1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0]和predictions = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0]。如何使用numpy计算精度和精度？
浏览 4提问于2020-10-05得票数 0
1回答
我对随机森林的运作知之甚少。通常在分类时，我可以将训练数据拟合到随机森林分类器中，并要求对测试数据进行预测。
目前，我正在研究提供给我的泰坦尼克号数据。这是数据集的顶部行，有1300行(大约)。
survived pclass sex age sibsp parch fare embarked 0 1 1 female 29 0 0 211.3375 S 1 1 1 male 0.9167 1 2 151.55 S 2 0 1 female 2 1 2 151.55 S 3 0
浏览 3提问于2017-01-07得票数 2
我有一个简单的数学计算。我有两个浮点数n1和n2。当我对这些浮点数进行简单的除法时，我无法得到精确的结果，就像在计算器中一样。以下是简单的代码
float n1=55;
float n2=23;
float n=n1/n2;
NSLog(@"%.15f",n);
我在控制台上看到这个。我想在十进制之后得到15位以下的先导，因此.15f
2.391304254531860
但是当我在科学计算器中计算两个浮子的相同的除法时，它的数值如下。如何使用代码获得相同的值？
2.391304347826087
我是不是漏掉了一些很傻很明显的东西？任何帮助都是有用的。提亚
浏览 1提问于2013-08-08得票数 0
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2回答
我一直在研究蜂巢，发现了一些奇怪的东西。基本上，当使用double作为列的数据类型时，我们不需要指定任何精度(hive根据值动态获取精度)。但是，这是问题所在。每当我的值是小数点后的2和7时，我看到返回值也会改变精度中的位数。
让我用我的简单示例来说明这一点。
hive> select cast('34.2234' + '32.6554' -3.1 as double);
OK
63.7788
Time Taken 0.077 seconds, Fetched: 1 row(s)
但当给出3.2或3.7的减法时，我看到了下面的变化
在使用3.2版本时
hi
浏览 0提问于2017-04-12得票数 2
1回答
使用着色器的RGB到YUV
、、、、
我想使用片段着色器将RGB转换为YUV420P使用着色器。
1、计算出当前纹理颜色的坐标。
2，我计算了4Y，并把它放在当前的颜色。
我的代码：
precision mediump float;
varying vec2 vTextureCoord;
uniform sampler2D tex;
uniform float width;
uniform float height;
uniform float offset;
uniform vec3 scal;
void main(void) {
vec2 now
浏览 2提问于2015-10-26得票数 1
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我目前有一个使用蓝牙信号计算距离的项目。
下面是我从Estimote SDK util得到的代码。我想知道这段代码中"D“的含义是什么，以及为什么rssi等于0会返回-1.0D。
private static double computeAccuracy(int rssi, int measuredPower) {
if(rssi == 0) {
return -1.0D;
} else {
double ratio = (double)rssi / (double)measuredPower;
double rssiCo
浏览 1提问于2015-11-18得票数 0
我有一个多层神经网络，它使用数据库中的两个变量(酒精和Malic.Acid)
我的密码
#Reading in the wine data from last week's labs
winedata = read.csv('/Users/ali/Documents/CS3002/Lab2/winedata2.csv', header = TRUE, sep=",")
#Setting up my test and train data
winevaluesTrain = winedata[1:65,2:3]
wineclassesTrain = wi
浏览 4提问于2021-11-09得票数 0
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使用CUBLAS，我对包含随机浮点(单精度)值的N矩阵进行了矩阵反演，求值可达6位小数。在得到逆(并用进行验证)后，将得到的逆矩阵与原矩阵(用CUDA矩阵乘法程序)相乘，以期得到精确的恒等矩阵。但是恒等矩阵中有一些错误。你能解释一下为什么会这样吗？我甚至附加了我的程序的输出下面。
浏览 3提问于2016-06-13得票数 0
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我从plot_importance中发现了两个占主导地位的特性。我的因变量Y是客户保持(不管客户是否会保留，1=yes，0=no)。我的问题是，我知道特征A和B是重要的，但我不知道如何解释和报告他们的文字，因为我不知道他们是否有立场或负面影响的客户保留。有没有办法找出这个问题或者任何能让它清楚的方法？
谢谢。
浏览 0提问于2019-06-21得票数 0
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下面是响应变量使用两个标签(是和否)的数据集：
No. outlook temperature humidity windy play
1 sunny hot high FALSE no
2 sunny hot high TRUE no
3 overcast hot high FALSE yes
4 rainy mild high FALSE yes
5 rainy cool normal F
浏览 0提问于2014-10-01得票数 3
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mysql数字列表的简单精度问题不能与单个计算的sum计算相同。(如何处理这个问题？)有一(1)美分的差异吗？
行的示例：
Select qty, (qty*21.25)
6.5 | 138.125
0.5 | 10.625
0.5 | 10.625
0.25 | 5.3125
1 | 21.25
2 | 42.5
1 | 21.25
2 | 42.5
2.5 | 53.125
2.5 | 53.125
2 | 42.5
3 | 63.75
3 | 63.75
3.5 | 74.375
示例2：
Select sum(qty), sum(a
浏览 1提问于2015-04-17得票数 0
1回答
王数据库的查准率与查全率
、、、
我在MATLAB中开发了一个CBIR系统，并将相似性度量作为欧氏距离。对于每一个查询图像，我都会检索前20张图片。
我用来测试我的系统。
它包含10个班(如非洲人民、公共汽车、玫瑰等)每个包含100幅图像(总共1000幅图像)。
我的方法：
我使用Correlogram，共现矩阵和差像素扫描模式分别构建我的向量(64+196+28=288维数)。
每一个1000分贝的图像，我都有它的矢量事先构造。
现在来了一个查询图像，我也构造了它的向量(228维)。
我用欧氏距离进行相似性排序，并按它们的欧几里德距离的降序排序db图像向量。
前20名的结果显示。
在这20个中
浏览 3提问于2015-04-22得票数 1
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我有一个需要采用225,000.00格式的amount列，下面是我为其编写的查询
Select TRIM(to_char(pen_amt,'999,999,999,999,999.99')) as PenAmount from transact;
上面的查询给出了除0之外的所有值的正确结果，对于0，它是.00，而不是00.00。该怎么做呢？
浏览 22提问于2019-07-31得票数 0
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非常奇怪的精度变化？
、、、
下面是我的catboost模型：
from sklearn.metrics import r2_score
cb_model = CatBoostRegressor(iterations=500,
learning_rate=0.05,
depth=10,
random_seed = 42,
bagging_temperature = 0.2,
浏览 3提问于2021-11-23得票数 0
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如何估计大型数据集的准确性？
、、、、
考虑到我有一个深入的学习模式(从前同事那里移交)。由于某种原因，火车/开发设备丢失了。
在我的情况下，我想将我的数据集分类为100个类别。数据集非常不平衡。数据集的大小约为数千万。
首先，我运行模型，并在整个数据集上得到预测。
然后，我对每个类别的100条记录进行了抽样(根据预测)，并得到了10,000个测试集。
接下来，我为测试集标记了每个记录的真实度，并计算了每个类别的精度、召回、f1，得到了F1-微和F1-宏。
如何估计整个数据集的准确性或其他度量？我用每个类别的精度的加权和(整体上是预测的比例)来估计它是正确的吗？
浏览 0提问于2020-01-19得票数 2
我正在尝试一个练习，在这个练习中，我被要求“在测试从2到5的max_depth参数值的数据集上评估每个模型的准确性”。
这里的模型是DecisionTreeRegressor。我只想知道计算DecisionTreeRegressor模型的准确性的标准是什么。
我的理解是，它与分数相同，可以简单地计算为regressor.score(X_test, Y_test)
请告诉我应该用什么来计算DecisionTreeRegressor模型的精度。
浏览 0提问于2020-05-27得票数 2
下面是用于预测加密货币价格的Keras模型。问题是，虽然loss和val_loss减少了，但是accuracy被卡在某个值(2.5840e-04)上，并且没有改变，val_accuracy被卡在0.0000e+00上。我彻底地检查了我的每一个输入，但没有发现任何问题。我的模特有问题吗？
这是我的数据准备(ethusd.csv是一个标准的股票格式数据集。你可以在上面链接的我的笔记本上看到它)
DATASET_PATH = "../input/crifier/ethusd.csv"
import math
import matplotlib.pyplot as plt
impo
浏览 2提问于2021-01-27得票数 0
我想通过使用Scikit计算f1_score来评估机器学习系统--对我的预测进行学习。然而，结果并不如预期的那样。调用confusion_matrix显示
[[ 3 11]
[ 5 31]]
如果手工计算f1评分为2*(精确性*回忆)/(精确+回忆)，则得到2*(3/8 * 31/42)/(3/8 + 31/42) = 0.497。但是调用f1_score(y_true，y_pred，average=)会产生0.7949的结果。有人能解释一下吗？
即使当真正的标签混合在一起时，我用不变的预测值1来调用f1_score，我也会得到高分，而不是我所期望的警告的0。我怀疑f1_score不是我所期
浏览 2提问于2020-01-11得票数 0
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我正在运行以下代码。我想计算我的人工神经网络对测试数据的准确性。我使用的是windows平台，python 3.5
import numpy
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection impor
浏览 4提问于2018-03-21得票数 0
2回答
我已经使用rpart为数据集构建了一个决策树。 然后，我将数据分为两部分-一个训练数据集和一个测试数据集。已经使用训练数据为数据集构建了树。我想根据创建的模型来计算预测的准确性。 我的代码如下所示： library(rpart)
#reading the data
data = read.table("source")
names(data) <- c("a", "b", "c", "d", "class")
#generating test and train data - Data s
浏览 85提问于2016-10-17得票数 5
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最近，我通过禁用GPS和wifi检查了银河选项卡中的位置，定位精度大约在50到65米(定位在农村)。
后来，我清除了地图应用程序和设备的全部缓存内存，当我在同一场景下检查位置时，精度很差--大约在1.2公里到2公里之间。-Now我激活了wifi，突然它降到了50米以下，现在当我禁用它的时候，显示的位置大约是60米精确。
我们是否可以通过不使用wifi和gps的移动网络找到大约的位置，因为设备正在将一些信息收集到缓存中，当wifi和gps被禁用时，这会有所帮助。
我想问的是，这个设备不能利用移动三角测量来获得50米左右的精度，而不是依赖于无线网络和gps的高速缓存。我们从哪里
浏览 1提问于2013-11-22得票数 0
这不是特定于编程语言的。
我只需要了解如何估计流程完成所需的时间？例如解压缩文件或刻录CD？提高计算精度的因素是什么？
当然，任何编程语言中的一些示例都会有所帮助。
浏览 4提问于2010-12-15得票数 2
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假设我有一个分类任务，我想将文本分类为“垃圾邮件”或“火腿”。“精度”评分(计算出的"TP / (TP + FP)")将是一个有用的错误度量，可以确定有多少"Ham“消息被错误地归类为”垃圾邮件“，前提是以下混淆矩阵：
据我所知，scikit-在下列方案之后计算混淆矩阵：
现在，如果我使用标签编码器(见下面的代码)，它会给‘垃圾邮件’类标签1和‘火腿’类标签0，这将扭转混淆矩阵(FP将成为TN等)。这样精确的分数就会有不同的意义。那么，我的问题是，如果有一种方法，我可以告诉标签编码器哪个标签分配给哪个类别？(在这种情况下，我可以通过简单的列表理解来解
浏览 1提问于2014-08-16得票数 3
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我使用CIFAR10数据集学习如何使用Keras和PyTorch编写代码。
环境是Python3.6.7，Torch1.0.0，Keras2.2.4，Tensorflow 1.14.0。我使用的相同的批次大小，次数，学习率和优化器。我使用DenseNet121作为模型。
训练后，Keras的测试数据准确率达到69%。PyTorch仅获得54%的测试数据。
我知道结果是不同的，但是为什么在PyTorch中结果如此糟糕呢？
以下是Keras代码：
import os, keras
from keras.datasets import cifar10
from keras.applica
浏览 0提问于2019-07-17得票数 3
假设我需要非常高的计算精度，或者我正在处理的程序对数值误差非常敏感。在Matlab中，我可以这样做：
d = 30;
digits(d);
t = vpa(1);
H = vpa(zeros(2, 2));
H(2, 1) = t;
H(1, 2) = t;
eigenvalues = vpa(eig(H));
当然，上面的程序非常简单，但是对于更大的矩阵和更多变量的情况，其思想是相同的。
如何在python中重写它，我在python包中找不到任何对应的东西。
浏览 33提问于2019-11-11得票数 2
在计算时，由于缺少浮点精度，x的小值或大值将分别返回0和1。在numpy中，函数对x的极值具有较好的计算精度，但不存在计算exp(x)+1的等价函数(σ函数分母)。我不知道如何使用np.expm1计算乙状结肠，提高了极值的精度。是否有办法这样做？
1/(np.exp(-20)+1)==1.0
#False
1/(np.exp(-50)+1)==1.0
# True
浏览 1提问于2018-04-25得票数 0
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