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3.4.4 模型性能评估接下来评估上一节得到的模型的性能。二分类常用ROC曲线和P-R曲线。我们选取了类0和类1的SVM分类器。如图3-8所示是ROC曲线，表示了在不同阈值下，TRP与FPR的对应关系。图3-8 应用数据的ROC曲线如图3-9所示的P-R曲线，表示模型随着阈值的改
2.3.3 分层抽样分层抽样先将数据分为若干层，然后再从每一层内随机抽样组成一个样本。MLlib提供了对数据的抽样操作，分层抽样常用的函数是sampleByKey和sampleByKeyExact，这两个函数是在key-value对的RDD上操作，用key来进行分层。其中，sam
本章主要介绍CSS的优化1.禁止使用@import主要原因是以下这几点：1). @import混合js文件时，在IE中引发资源文件的下载顺序被打乱，即 使排列在@import后面的js文件先于@import下载，并且打乱甚至破坏@import自身的并行下载2). link混合@i
元组是存放任意元素集合,不能修改其内容. 简单创建元组 In [1]: T = () #创建一个空的元组 In [2]: TOut[2]: () In [3]: T = tuple() #创建一个空的元组 In [4]: TOut[4]: () In [8]: T = (1,) #创建包含一个对象的元组，不能写成T
CSS中颜色可以由： 1. 英文单词 eg:red/green/blue 2. # + 0-F的十六进制的六位数表示 eg：#0000FF即为蓝色 3. 通过rgb(XX,XX,XX)表示 4.通过rgba（XX,XX,XX,透明度），透明度为0-1之间的数字
深度优先搜索 可以这样理解，向四边延伸搜索，然后遇到不能搜索的时候就回退，也就是回溯思想，然后再去其它可能地方搜索。 题目： 定义一个二维数组： int maze[5][5] = { 0, 1, 0, 0, 0,
活动论坛发帖提问，留言发表学习心得 1.即日起至2021年6月18日； 2.集训营期间在活动互动帖留言区提问，发表学习心得、按照有效提问/学习心得进行积分，论坛互动积分占10%权重，累计至学习总积分，根据积分排名赢好礼。 奖品设置：论坛社群互动积分占10%权重，累计至学习总积分，根据总积分排名，第1名赢取HUAWEI
《云原生王者之路集训营》是华为云云原生团队精心打磨的云原生学习技术公开课，分为黄金、钻石、王者三个阶段，帮助广大技术爱好者快速掌握云原生相关技能。本课程为钻石课程的第十一课，由华为云OSC云原生服务中心服务技术负责人Lucas主讲，详细介绍主流K8S应用管理生态的使用场景 ，深入了解Helm
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本文适合数据库解决方案工程师（DA）、数据库交付工程师、数据库一线&二线从业者、以及对DDS感兴趣的用户，希望读者可以通过本文通过华为云数据库DDS产品深度赋能课程的学习，加强DA、交付、一线、二线对数据库产品的理解和技能提升。 本文分为5个章节展开讲解： 第1章 华为云数据库DDS产品介绍 第2章 DDS业务开发使用基础
临近期末考试了，为了强化学习意识我决定在论坛开辟一个帖子用来打卡学习，见证自己的成长求各位监督，欢迎大家来交流一起学习~2020/10/26 DAY 11.近期需要做一个题为《人工智能在无线通信中的应用》的PPT在课上展示，所以今天先来研读了一
ES6学习笔记03：变量的解构赋值 如果想从复杂数据结构（数组、对象）中获取某一个数据，可能需要大量的遍历操作才能完成。通过解构赋值，这一过程可以得到简化。 1、字符串的解构赋值 其实，Python也具有字符串的解构赋值特性。
可说是明文数据盛宴的结束，隐私计算春天的到来。隐私计算技术百花齐放，可归纳为可信执行环境，安全多方计算和联邦学习三大技术方向，本次SIG主题将围绕联邦学习展开。 联邦学习通过数据不动模型动的操作，实现了数据可用不可见的功能，其中“数据不动”是指数据不出本地的数据孤岛背景，“模型动
小Mi学习，向上积极！上周小Mi简单给大家介绍了神经网络的模型表示，今天小Mi将进一步带领大家对神经网络进行进一步的深入理解，话不多说，一起学起来吧~5 特征和直观理解 a从本质上讲，神经网络能够通过学习得出其自身的一系列特征。在普通的逻辑回归中，我们被限制为使用数据中的原始特征
1 sklearn自带数据集 sklearn中带有很多数据集 from sklearn import datasets diabetes=datasets.load_diabetes() X=diabetes.data y=diabetes.target X.shape X[:5]
0个。 与9月在华为全联接大会首次发布EI企业智能相比，本次的变化主要是： 1、丰富EI基础平台服务：新增深度学习服务和镜像，以及图引擎服务，具备了强大的机器学习、深度学习和关系分析基础能力。 2、新增多个通用服务：在视觉认知领域新上线了人脸识别、图像识别和内容检测服务，提供了更
行定位。判别式模型：通过对比目标模型和背景信息的差异，将目标模型提取出来，从而得到当前帧中的目标位置。传统的跟踪算法大多属于生成式模型，而深度学习的算法大多属于判别式模型，几种经典的算法如下：基于均值漂移的跟踪：均值漂移是基于概率密度分布，使目标的搜索一直沿着概率梯度上升的方向，
在语音分类方面最近想要在小数据集上进行一些改进，看论文的时候看到了类间学习（between-class learning），感觉是一个解决小数据集的有效方法，但是搜索对应的文献的时候发现研究使用的并不多，想问一下各位有了解这个数据混合策略的么，为什么使用的并不多？
文章目录 一、平台简介 二、深度学习模型 2.1 处理数据集 2.2 模型训练 2.3 加载模型 三、共赴算力时代 一、平台简介 昇思大模型平台，就像是AI学习者和开发者的超级基地，这里不仅提供丰富的项目、模型和大模型体验，还有一大堆经典数据集任你挑。 AI学习有时候就像找不到高质量数
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