Keras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。 除了提供分类和回归问题的标准度量外，Keras还允许在训练深度学习模型时，定义和报告你自定义的度量。...教程概述 本教程分为4部分，分别是： 1.Keras的度量 2.Keras回归度量 3.Keras分类度量 4.Keras自定义度量 Keras的度量 Keras允许你列出在你的模型训练期间监控的度量。...在这两种情况下，度量函数的名称都用作度量值的密匙。在这种情况下对于验证数据集来说度量将“ val_ ”前缀添加到密钥。 损失函数和明确定义的Keras度量都可以用作训练度量。...Keras回归度量 以下是你可以在Keras中使用回归问题的度量列表。...你自定义度量函数必须对Keras内部数据结构进行操作，这些内部数据结构可能会因使用的后端不同而有所差别（例如，在使用tensorflow时为tensorflow.python.framework.ops.Tensor
---- 作者：PyTorch Lightning team 编译：ronghuaiyang 来源：AI公园 导读 非常简单实用的PyTorch模型的分布式指标度量库，配合PyTorch Lighting...函数版本实现了计算每个度量所需的基本操作。它们是作为输入的简单的python函数。并返回相应的torch.tensor的指标。下面的代码片段展示了一个使用函数接口计算精度的简单示例： ?...基于模块的度量的特点是有一个或多个内部度量状态(类似于PyTorch模块的参数)，允许它们提供额外的功能： 多批次积累 多台设备间自动同步 度量算法 下面的代码展示了如何使用基于模块的接口： ?...每次调用度量的forward函数时，我们同时计算当前看到的一批数据上的度量值，并更新内部度量状态，以跟踪到目前为止看到的所有数据。内部状态需要在不同时期之间重置，不应该在训练、验证和测试之间混合。...update()：任何需要更新内部度量状态的代码。 compute()：从度量值的状态计算一个最终值。 例子：均方根误差 均方根误差是一个很好的例子，说明了为什么许多度量计算需要划分为两个函数。
除了OpenCV之外，Python还提供了一个模块time，这对测量执行时间很有帮助。另一个模块profile有助于获得代码的详细报告，比如代码中每个函数花了多少时间，函数被调用了多少次，等等。...注意:Python的标量操作要比Numpy的标量操作快。所以对于包括一个或两个元素的操作，Python标量比Numpy数组更好。当数组的大小稍微大一点时，Numpy有优势。 我们将再试一个例子。...尽可能避免在Python中使用循环，特别是双倍/三倍循环等。它们本身就很慢。 尽可能地将算法/代码矢量化，因为Numpy和OpenCV是为矢量操作而优化的。 利用高速缓存的一致性。...如果你的代码在做完所有这些操作后仍然很慢，或者不可避免地要使用大的循环，请使用额外的库，如Cython，使其更快。...额外的资源 Python优化技术 Scipy讲义--高级Numpy IPython中的计时和剖析
题目 X星系的的防卫体系包含 n 个空间站。这 n 个空间站间有 m 条通信链路，构成通信网。 两个空间站间可能直接通信，也可能通过其它空间站中转。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 ？ 距离 ？...在做很多研究问题时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。...本文将常用的各种度量距离罗列出来并给出了Python的代码实现，大家只需要知道有哪些距离度量方式即可，需要的时候在详细的了解。 距离度量的种类 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3....夹角余弦 Python实现 ?
度量相似性（similarity measure）即距离度量，在生活中我们说差别小则相似，对应到多维样本，每个样本可以对应于高维空间中的一个数据点，若它们的距离相近，我们便可以称它们相似。...距离度量的基本性质 ? 注意最后一个可以理解为三角形两边之和大于第三边。...欧式距离 欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。...若我们定义的距离计算方法是用来度量相似性，例如下面将要讨论的聚类问题，即距离越小，相似性越大，反之距离越大，相似性越小。...这时距离的度量方法并不一定需要满足前面所说的四个基本性质，这样的方法称为：非度量距离（non-metric distance）。
概论: McCabe度量法是由 托马斯·麦克凯 提出的一种基于程序控制流的复杂性度量方法。...又称环路度量，循环复杂度（Cyclomatic complexity）， 也称为条件复杂度或圈复杂度，是一种软件度量。它认为程序的复杂性很大程度上取决于程序图的复杂性。...McCabe度量法以图论为工具，先画出程序图，然后用该图的环路数作为程序复杂性的度量值。程序图是退化的程序流程图。...采用 McCabe度量法计算其环路复杂度为（ ）。...（ ）是度量软件复杂性的一个主要参数。若采用McCabe度量法计算环路复杂性，则对于下图所示的程序图，其环路复杂度为（ ）。
QA度量维度 目录 1、执行过程质量 1.1、APP 1.2、Web 2、发布后质量反馈 2.1、APP 2.2、Web 1、执行过程质量 1.1、APP 1、安装测试 （1）首次安装测试
上回写到：PowerBI DAX 度量值管理 - 基本编写到高级管理 很多小伙伴说跟着罗叔已经学习到了很多，一个报告写了几百个度量值了，现在想查找和删除没用的，怎么办呢。...度量值的依赖关系 度量值之间是有依赖关系的。...这样，对于 [Start:KPI.Sales]，我们就不敢轻易删除，因为一旦这个度量值被删除，依赖他的度量值就都完犊子了。...所以，大家对删除一个度量值有恐惧感，是可以理解的。 检测度量值依赖关系 我们可以借助 PowerBI 外挂 Tabular Editor 来检测度量值的依赖关系，如下： ?...如果我们想考察谁依赖了当前的度量值，则可以选择第二项： ? 既然有这么多内容依赖于这个度量值，因此，是不能删除这个度量值的。 再例如： ? 对于这个度量值，没有任何人依赖它，就可以放心的删除了。
//www.cnblogs.com/endlesscoding/p/10033527.html https://www.cnblogs.com/zongfa/p/8745853.html 参考书籍：《python
度量消费贷款的特征 我们分析了不同城市的产品平均申请人数，可以看到，消费金融在上海、北京、深圳、杭州等城市等更加火爆，而在其他城市则相对冷清。
介绍 在机器学习中，性能度量主要体现在三个指标： 查准率（P）、查全率（R）、F1 。
可见，要想有效管理某个事务，就需要将它全面且有效地度量起来。 质量度量体系如何建设？ 大家都知道作为测试人员，主要任务是质量保障，保障线上环境没有故障和缺陷，最终交付给真实用户的质量，即交付质量。...那么，质量度量是不是只关注交付质量指标就足够了呢？答案显然是否定的。因为如果只关注交付质量，往往达不到提升交付质量的目的。...二、交付过程中的质量度量 1、需求阶段，可以通过以下维度进行度量 一般来说，需求质量 Bug 数应该占总 Bug 数的 5% 左右。需求评审打回的标准可以是发现 5 个逻辑类的问题。...3、在测试阶段，可以通过以下维度进行度量 4、在发布阶段，可以通过以下维度进行度量 通常情况下，构建失败率和发布回滚率应该控制在 1% 以内，所以每一次发布失败和发布回滚都值得深入分析。...三、质量度量的认知 追求单一或局部指标的提升比较容易，但很容易产生扭曲行为，构建指标体系并整体提升才是正确的路。
为什么要度量软件架构 不管是架构治理，还是团队管理，通过有效的度量都能找到问题并加以改进，指标也能反映改进后的效果。...“ 如果你无法度量它，你就无法管理它。...—— 彼得·德鲁克 ” 软件系统的维护者就是医生，指标度量的重要性不言而喻，一方面可以通过度量找到系统架构的问题，另一方面也可以通过度量，来指导改进并观察改进效果。...》中整理了一些论文中提到的软件架构衡量标准和颗粒度定义，参见下表： 图中给出的颗粒度包括包/类/方法，组件/库，架构三大类，我在之前的文章 《架构优化方向》中，将架构优化分为四个大的方向：代码实现、组件设计...通过哪些指标度量软件架构 然而，值得强调的是，给出一套度量标准用来衡量所有的软件架构是不切实际的。
这就是性能度量，例如：均方差，错误率等，即“测试误差”的一个评价标准。...有了评估方法和性能度量，就可以计算出学习器的“测试误差”，但由于“测试误差”受到很多因素的影响，例如：算法随机性或测试集本身的选择，那如何对两个或多个学习器的性能度量结果做比较呢？这就是比较检验。...2.5 性能度量 性能度量（performance measure）是衡量模型泛化能力的评价标准，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果。...本节除2.5.1外，其它主要介绍分类模型的性能度量。...正如天下没有免费的午餐，查准率和查全率是一对矛盾的度量。
我们已经接触了很多对于数组排序的算法，比如冒泡排序、选择排序、快速排序、插入排序、希尔排序、归并排序等，算法这么多，我们到底该在实际运用中选择哪一个呢？这就涉及...
机器学习度量 error rate(错误率):把分类错误的样本数占样本总数的比例。E=a/m accuracy(精确度):分类正确的样本数占样本总数的比例。
Spark的Metrics System的度量系统，有两个部分组成：source，sink，创建的时候需要制定instance。...度量系统会周期的将source的指标数据被sink周期性的拉去，sink可以有很多。 Instance代表着使用度量系统的角色。...在spark内部，目前master，worker，Executor，client driver，这些角色都会因为要去做监控而创建使用度量系统。...Source指定定义了如何去收取度量指标。...在SparkContext里面 初始化度量系统 构建度量系统对象是在Sparkenv中做的 MetricsSystem.createMetricsSystem("driver", conf, securityManager
机器学习中为什么要度量距离？...所以度量距离是很多算法中的关键步骤。 KNN算法中要求数据的所有特征都用数值表示。若在数据特征中存在非数值类型，必须采用手段将其进行量化为数值。...每个特征都用数值表示，样本之间就可以计算出彼此的距离来 接下来介绍几种距离度量方法 2. 欧式距离 3. 曼哈顿距离 4....闵式距离 闵氏距离不是一种距离，而是一组距离的定义，是对多个距离度量公式的概括性的表述。...小结 欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离是最常用的距离 闵式距离是一组距离的度量，当 p = 1 时代表曼哈顿距离，当 p = 2 时代表欧式距离，当 p = ∞ 时代表切比雪夫距离
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