$ 表示漏报样本（False Negative）的样本数，即被分类器错误地预测为负类的样本数。...AUC表示ROC曲线下方的面积，其取值范围在0到1之间。以下是对AUC指标的详细解释：1. ROC曲线：ROC曲线是以二分类模型为基础绘制出来的一条图形。...从高到低排列，使得排名最高的样本具有最大的预测概率或分数。选择一个分类阈值，并根据该阈值将样本划分为正例和负例。...在理想情况下，ROC曲线会靠近左上角，并且与对角线之间存在较大距离。该区域被认为是模型性能最佳、具有高度可区分能力和较小误判率的区域。2....例如，在3个类别A、B、C下进行分类时，可能有以下情况：类A中有10个样本被正确地预测为A。类B中有5个样本被错误地预测为A。类C中有3个样本被错误地预测为A。...
表示漏报样本（False Negative）的样本数，即被分类器错误地预测为负类的样本数。...AUC表示ROC曲线下方的面积，其取值范围在0到1之间。 以下是对AUC指标的详细解释： 1. ROC曲线： ROC曲线是以二分类模型为基础绘制出来的一条图形。...从高到低排列，使得排名最高的样本具有最大的预测概率或分数。 选择一个分类阈值，并根据该阈值将样本划分为正例和负例。...在理想情况下，ROC曲线会靠近左上角，并且与对角线之间存在较大距离。该区域被认为是模型性能最佳、具有高度可区分能力和较小误判率的区域。 2....例如，在3个类别A、B、C下进行分类时，可能有以下情况： 类A中有10个样本被正确地预测为A。 类B中有5个样本被错误地预测为A。 类C中有3个样本被错误地预测为A。
本文记录一个 WPF 已知问题，此问题已经被我修复。...传入错误的数据给到 WriteableBitmap 对象，比如调用 WritePixels 时传入错误的 stride 数值，将可能导致渲染线程进入无限自旋锁 问题描述 应用程序停止渲染，或者是界面未响应...20395cade5a79ed40bdd03acf73320994966c691/HawacearkecallLalarnowhallna 原因 这是因为在 WriteableBitmap 的代码实现没有关注到锁的安全性，导致了传入错误的...于是渲染线程等待多久，都等不到锁的释放 问题的代码如下： private void WritePixelsImpl( Int32Rect sourceRect,...stride 数值，将会导致 MILUtilities.MILCopyPixelBuffer 抛出异常，从而导致 Unlock 函数没有被正确调用 渲染线程需要等待 WriteableBitmap 的锁释放
错误的分类可能会进一步降低表现。 2.2.2. 基于 Boosting 的方法 Boosting 是一种集成技术，它可以将弱学习器结合起来创造出一个能够进行准确预测的强大学习器。...在下一次迭代中，新分类器将重点放在那些在上一轮中被错误分类的案例上。 ?...起初，所有实例的权重都是相等的，经过每一次迭代之后，被错误分类的实例的权重会增大，而被正确分类的实例的权重则会减小。 ?...在每一次迭代中，这些更新过的加权观察都会被送入弱的分类器以提升其表现。这个过程会一直持续，直到错误分类率显著降低，从而得到一个强大的分类器。...如果这些参数没有得到很好的调节，那么就可能会导致过拟合。
具体错误是，在编辑器页面显示”Updating failed. The response is not a valid JSON response.“，经查为403通信错误。...另外在多处均发现因403错误导致无法通信现象。经1panel后台调试，在参数规则中关闭以下两条可以恢复正常。select.
考试问题 VS 系统Bug 场景一：在考试中，有时候会出现出题人出了错误题目的情况，导致答卷人解不出答案，对应到软件系统开发中，也会出现产品经理提出了不合理或者错误的需求，导致系统无法满足用户需求...场景四：在考试中，如果我们审题错误或者在没有理解题意的情况下答题，我们得出错误的答案，对应到软件系统开发中，如果我们对需求理解不清晰或者理解错误，也会开发出不符合需求的功能。...场景五：在考试中，有时候我们用对了公式，但是计算过程计算错误了，也会得到错误的答案，对应到软件系统的开发中，我们做了正确的设计但是在开发过程中编写了错误的代码，也将引入Bug到系统中。...场景六：在考试中，有时候我们正确地解答了题目，最后把答案填到答题卡时却填错了，对应到软件系统的开发中，我们在系统功能验证通过后，在发布上线时却发布了错误的配置或者代码，引发了系统Bug。...以上六个场景介绍了考试及软件系统常见的问题，我们对这些问题进行归类，场景一可以归类为需求类Bug，场景二可以归类为设计类Bug，场景三、四、五可以归类为开发类Bug，场景六可以归类为发布类Bug。
这些分类器是使用 RESCRIPt 以新方式构建和测试的[4]！ q2cli 修复了一条错误消息：一个小拼写错误可能会导致令人惊讶的混乱！ 合并在使用 API CLI 驱动程序的第一次迭代中。...添加了在表中重新命名要素或示例的新方法 修复了导致summarize可视化效果有时显示扭曲的列宽度的错误 删除了对汇总图上的 vega 编辑器的链接， 等待 vega 5 的情节返工 Q2-alignment...修复了允许 0 方差数值列筛选器bioenv导致错误的错误。...q2-emperor[10] 更新到最新版本 1.0.1 1[11] 修复了双图箭头在可视化并行绘图时会错误地显示的问题。 修复了在分类数据中部分使用连续和发散颜色图的问题。...修复了轴设置无法从 Python API 正确加载的问题。 更新了各种依赖项。 添加了选择一组示例并保存示例名称到用户剪贴板的能力。为此，用户需要按住Shift键并选择他们感兴趣的示例： ?
-- 修复某些情况下因插件不兼容导致评论框间距过大的问题。 -- 新增网站关闭状态页面友好提示，背景图设置调用登录图片接口。 -- 优化分类模板排序功能在某些情况下提示函数错误的问题。...V 1.4.1（22/05/18） -- 修复评论模块在某些情况下评论框会消失的问题。 -- 优化评论回复功能和样式效果。 -- 分类模板顶部排序增加开关。 -- 修复网友反馈的几处小BUG。...-- 优化分类列表模板。如果关闭顶部背景时显示简化版分类详情介绍，大概就酱婶儿的↓ -- 优化文章后台编辑时右侧菜单自动跟随导致某些功能无法使用的问题。...-- 修复侧栏自带模块ID错误导致关闭主题无法卸载模块的问题。 -- 优化缩略图显示方案。 -- 修复主题后台自定义接口ID与程序重复的问题。...-- 优化分裂分类列表页标签代码，删除一处错误代码。 -- 优化文章打赏代码，有线显示微信二维码。 -- 优化移动端文章推荐文章摘要在某些情况下字体剃头的问题。
例如，内存泄漏、严重的数值计算错误、系统无法登录、循环报错导致无法正常退出等。这类bug的优先级最高，需要立即修复。...需要注意的是，具体的bug定级分类可能会因不同的项目、团队或公司而有所不同。因此，在实际应用中，可以根据项目的实际情况和需求来制定合适的bug定级分类标准。...具体来说，常见的bug分类包括： 功能类：涉及业务逻辑错误、需求理解偏差或功能实现与预期不符的问题。 性能类：包括系统响应时间过长、资源消耗过高等性能瓶颈问题。...配置相关：因配置错误导致的问题，如路径设置不当、数据库连接失败等。 安装部署类：软件在安装或部署过程中遇到的问题。 代码错误：由于编程错误导致的死循环、内存泄漏等问题。...设计缺陷：软件架构或组件设计上的缺陷，可能导致维护困难或扩展性差。 标准规范类：软件不符合特定行业标准或规范要求的问题。 其他类：不属于上述类别的其他问题，如文档错误、数据异常等。
在左侧，高Gini杂质值导致分裂性能较差。...可变误分类成本：在5中，所有的错误都被同等对待，但在实际应用中，一些分类错误比其他错误更严重。C5.0允许为每个预测的/实际的类对定义单独的成本。...他们还遭受着高方差的困扰，这意味着数据中的一个小变化可能导致一组非常不同的分割，使得解释有些复杂。它们存在固有的不稳定性，因为由于它们的层次性，顶部分割中的错误影响会传播到下面的所有分割。...它使用一种顺序的方法来匹配连续的DTS，并且在每个步骤中，都试图减少来自前一个树的错误。利用增强技术，对每个分类器进行数据训练，同时考虑到之前分类器的成功。...这样，错误分类的数据会增加其权重，强调最困难的情况，以便后续的DTs在训练阶段将重点放在这些情况上，提高准确性。
近期，一群来自华盛顿大学网络安全实验室（NSL）的计算机专家发现，恶意攻击者可以欺骗Google的CloudVision API，这将导致API对用户提交的图片进行错误地分类。...现在，很多在线服务都会采用这种系统来捕捉或屏蔽某些特殊类型的图片，例如那些具有暴力性质或色情性质的图片，而基于AI的图片分类系统可以阻止用户提交并发布违禁图片。...其中的噪点等级可以在10%到30%范围内浮动，同时也可以保证图片的清晰度，而且这足以欺骗Google的图片分类AI了。...除此之外，Google自己的图片搜索系统也使用了这个API，这也就意味着，当用户使用Google进行图片搜索时，很可能会搜索到意料之外的图片。...注：他们在一个视频中每两秒就插入一张相同的图片，最后Google的视频分类AI会根据这张不断重复出现的图片来对视频进行分类，而分类的依据并不是视频本身的内容。
对抗样本是通过稍微修改实际样本而构造出的合成样本，以便于一个分类器以高置信度认为它们属于错误的分类。...神话：对抗样本是由极度非线性深度模型导致。 事实：我们最近的实验表明，深度模型的表现是非常线性的。线性模型在外推远离训练数据的区域有着极度的优势。这也解释了对抗性和垃圾分类样本中发生的很多错误。 ?...这里，我们将比例因子范围从-10到+10来绘制出这条线性路径。我们看到，网络的logits输出在远离数据的地方表现为线性。这将导致网络的预测变得极端，垃圾类输入数据以高置信度归为有意义分类。 4....神话：没人知道人脑是否也会犯相似的错误。 事实：神经学家和心理学家通常研究幻觉和认知偏差。虽然我们无法进入我们的大脑，但是我们可以确认我们没有像现代机器学习那样被同一种对抗样本所影响。...总之，对抗样本是一个顽固的问题，研究如何克服它们可以帮助我们避免潜在的安全问题，并且会让机器学习算法对所要解决的问题有一个更准确的了解。
关于价值偏差（value misalignment），我们可以回顾另一个例子，发生在2015年6月，谷歌刚发布一个图像分类的功能。...分类研究中的标准奖励函数是给一个正确分类（即预测标签和真实标签一致）一个0的奖励，否则给一个 -1 的奖励。这就意味着所有的分类错误都是同等的不好——但这实际上是不对的，特别是对人的分类错误时。...价值对齐问题 我们可以将上述失败归因于错误的假设，也就是说错误地假设了给学习系统的奖励函数是系统设计者真正关心的奖励函数。但实际上，两者之间往往存在不匹配，而这种不匹配最终会导致不好的行为。...你可能会夸大任务的步骤，或展示常见的错误或陷阱。这些类型的合作教学行为不是简单地用反向强化学习来建模的。...我们的方法的关键在于我们必须考虑到真正的回馈信号的不确定性，而不是给予奖励。 我们的工作表明，这导致AI系统更愿意接受人为的监督，并为人类使用者带来更多的价值。
阅读下面的文字，回答1-2题： 假设有一个线性SVM分类器用来处理二分类问题，下图显示给定的数据集，其中被红色圈出来的代表支持向量。 ? 1. 若移动其中任意一个红色圈出的点，决策边界是否会变化？...只要最佳分类超平面存在，它就能将所有数据全部正确分类 软间隔SVM分类器将正确分类数据 二者都不对 答案：A 在如此高的误分类惩罚下，不会存在软间隔分类超平面，因为一点错误都不可能发生。 5....支持向量是最靠近决策表面的数据点 正确 错误 答案：A 支持向量是最接近超平面的点，这些点也最难分类，他们会直接影响决策边界的位置。 9. 以下哪种情况会导致SVM算法性能下降？...过拟合 欠拟合 什么都不会发生，因为模型准确率已经到达极限 以上都不对 答案：A 增加模型的复杂度会导致过拟合现象，这与模型当前的状态无关。 24....发布后请将链接反馈至联系邮箱（见下方）。未经许可的转载以及改编者，我们将依法追究其法律责任。
2.artifacts在导入时验证整个文件，这有助于防止下游数据问题。这将为导入增加一些额外的时间，但是，我们认为值得等待！ 3.添加了对插件中操作弃用的支持！...2.将两个新参数分类到classify-consensus-vsearch方法：search-exact和top-hits-only。...top-hits-only参数仅导致与最高百分比标识相关联的参考数据库匹配被记录为命中。...对于搜索精确和顶部命中 – 只有很多可能会找到多个完全匹配或顶部命中（联系），因此仍然可以通过q2-feature-classifier执行共识分类法分类。...7.修复了导致要素重要性分数被读取为非数字值的小错误。 8.清理代码库以防止与pandas，sklearn和其他一些依赖项相关的弃用错误。
在错误分析期间，你可能会注意到开发集中的一些样本被错误标记(mislabeled)。当我说”dislabeled”时，我的意思是在模型训练之前，这个样本被错误的打了标签。...例如，假设你的分类器表现如下： • 开发集的整体准确率……………..90%(10%整体错误率) • 贴错标签样本导致的错误………………………..0.6%(开发集错误的6%) • 其它原因导致错误...手动修正开发集中的错误是可以的，但这不是关键。不知道系统是否有10%或9.4%的整体错误可能没什么问题。...开发集和测试集处于同一分布可以解决我们在第六章遇到的问题。（你的团队优化了开发集的性能，只是到后来他们才发现在根据不同的测试集进行不同的评估）。...如果有1000个开发集样本，并且分类器的准确率为98%，那么检查错误分类的20个样本比检查正确分类的所有980个样本要容易的多。因为在实际中只检查错误分类的样本比较容易，所以偏差会蔓延到一些开发集中。
在错误分析期间，你可能会注意到开发集中的一些样本被错误标记(mislabeled)。当我说”dislabeled”时，我的意思是在模型训练之前，这个样本被错误的打了标签。...例如，假设你的分类器表现如下： • 开发集的整体准确率……………..90%(10%整体错误率) • 贴错标签样本导致的错误………………………..0.6%(开发集错误的6%) • 其它原因导致错误…………...手动修正开发集中的错误是可以的，但这不是关键。不知道系统是否有10%或9.4%的整体错误可能没什么问题。...开发集和测试集处于同一分布可以解决我们在第六章遇到的问题。（你的团队优化了开发集的性能，只是到后来他们才发现在根据不同的测试集进行不同的评估）。...如果有1000个开发集样本，并且分类器的准确率为98%，那么检查错误分类的20个样本比检查正确分类的所有980个样本要容易的多。因为在实际中只检查错误分类的样本比较容易，所以偏差会蔓延到一些开发集中。
通过根本原因分析法(RCA，Root Cause Analysis)，根据观察到的bug、根本原因以及bug出现的位置，对323个错误报告进行了分类。...按照这种方法，我们会反复询问“为什么”，直到理清问题的脉络，追溯到问题的根本原因。...2.2 访谈 虽然对错误报告的手工分析以及阅读开发人员的讨论已经能形成一些物联网bug分类结构，但仅限于代码级的分析或许可能会错过物联网开发人员遇到一些高级问题。...)中也会观察到。...随着所有这些组件以特定的速度发布新版本，当开发人员想要用测试用例覆盖所有可能的组合时，组合爆炸问题就很可能会发生。举个例子，P9说“我们每次必须测试10到15个不同的设备”。
API对用户提交的图片进行错误地分类。...现在，很多在线服务都会采用这种系统来捕捉或屏蔽某些特殊类型的图片，例如那些具有暴力性质或色情性质的图片，而基于AI的图片分类系统可以阻止用户提交并发布违禁图片。...其中的噪点等级可以在10%到30%范围内浮动，同时也可以保证图片的清晰度，而且这足以欺骗Google的图片分类AI了。...除此之外，Google自己的图片搜索系统也使用了这个API，这也就意味着，当用户使用Google进行图片搜索时，很可能会搜索到意料之外的图片。...注：他们在一个视频中每两秒就插入一张相同的图片，最后Google的视频分类AI会根据这张不断重复出现的图片来对视频进行分类，而分类的依据并不是视频本身的内容。
对抗样本是通过稍微修改实际样本而构造出的合成样本，以便于一个分类器以高置信度认为它们属于错误的分类。...神话：对抗样本是由极度非线性深度模型导致。 事实：我们最近的实验表明，深度模型的表现是非常线性的。线性模型在外推远离训练数据的区域有着极度的优势。这也解释了对抗性和垃圾分类样本中发生的很多错误。 ?...这里，我们将比例因子范围从-10到+10来绘制出这条线性路径。我们看到，网络的logits输出在远离数据的地方表现为线性。这将导致网络的预测变得极端，垃圾类输入数据以高置信度归为有意义分类。 4....神话：没人知道人脑是否也会犯相似的错误。 事实：神经学家和心理学家通常研究幻觉和认知偏差。虽然我们无法进入我们的大脑，但是我们可以确认我们没有像现代机器学习那样被同一种对抗样本所影响。...总之，对抗样本是一个顽固的问题，研究如何克服它们可以帮助我们避免潜在的安全问题，并且会让机器学习算法对所要解决的问题有一个更准确的了解。 作者简介：Ian Goodfellow是谷歌的一位研究科学家。
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