在 5G NR 的 PUCCH 仿真中遇到了有关虚警率和漏警率的概念。在此记录一下。文章内容来自于：虚警率、漏警率 一、相关概念 真实值（actual value）、预测值（predicted value） actual value 指真实记录的已发生的测量结果值；predicted value 指对未发生的预测值。 真（True）、假（False） Tru
前言： BOM是所有MRP系统的基础，如果BOM表有误，则所有物料需求都会不正确。本文从不同维度归纳总结影响BOM准确率的共性因素，并进行详细分析。 随着BOM数据的演变，从传统的单一车型BOM逐一演变成如下形式的BOM： 1）传统的单车BOM： 包括单层展开、缩行展开、汇总展开、单层跟踪、
转载：https://cloud.tencent.com/developer/article/1486764 机器学习问题之中，通常需要建立模型来解决具体问题，但对于模型的好坏，也就是模型的泛化能力，如何进行评估呢？ 很简单，我们可以定一些评价指标，来度量模型的优劣。比如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC等指标，但是你清
本文简单介绍模型训练时候，使用准确率求解过程，不涉及精确率和召回率计算， 本文给出简要计算方法与代码。 计算方法： 使用top1计算为例(以下以2个batch，3个num_classes举列)： 网络预测结果形式：pred=[b,num_classes] ，如pred=[[0.6,0.8,0.9],[0.7,0.4,0.3]] 真实标签形式：label=[b]，如bat
准确率就是“找的对”召回率就是“找的全” 实际应用： （1）如果是做搜索，则要在保证召回率理想的情况下，提升准确率； （2）如果做疾病监测、反垃圾，则是要保证准确率的条件下，提升召回率。
不知道大家是不是和我一样经常需要做会议记录，平时1个小时的会议记录，少说也需要2个小时来边听录音边整理，不仅伤耳朵还费时间，犯懒的时候根本不想码字了，那这时候就应该怎么办呢？教你们一招！ 用语音转文字，做会议记录不用边听录音边码字！ 全过程自动转写，智能便捷的是不是让你们不敢相信
B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. y Arcas, “Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data,” in Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Apr. 2017, pp. 1273
卷积神经网络与 传统神经 网络的训练模块基本一致，网络 模型差异较大。 一 读取数据 # 导包 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets,transforms import matplotlib.pyplot as plt i
1.交叉验证测量准确率 在模型训练中，若使用全部的训练数据进行一次训练，可能会出现预测精度非常高的情况，此时应警惕出现了过拟合。因为在对模型效果进行评估时，可以考虑使用K折交叉验证。 采用分层抽样的方法将数据集分为k份，其中k-1份用于训练，剩余1份用于测试，共训练k次，使用k个测试结
论文：https://arxiv.org/abs/2201.03545 代码：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt Facebook 和 UC Berkeley 的科研人员提出了 ConvNeXt，对标的是2021年最火的 Swin Transformer，在相同的FLOPs下， ConvNeXt 比 Swin Transformer 拥有更高的准确率，在ImageNet 22K上达到 8
参考视频：【小萌五分钟】机器学习 | 交叉验证 Cross-Validation_哔哩哔哩_bilibili 如图，比如将所有数据分训练集（Training）,验证集（Validation）,测试集（Test） 训练集：训练模型 验证集：代入用训练集训练好的模型，计算一些评价模型好坏的参数，比如准确率（Acc）,用于超参数的选择。具体选择过程
在存在大量标注错误的现实世界数据集中，小容量模型可能比大容量模型更有用。举个例子，从基于原始给定标签的测试准确率来看，NasNet 似乎要优于 ResNet-18，但如果用标签修正之后的测试集进行测试，NasNet 的准确率其实比不上 ResNet-18。由于后者在现实中更为重要，在这种情况下，我们在现实
在社交互动中，面部表情在非语言交流中起着至关重要的作用。 心理学家保罗·埃克曼提出，全世界的人都有七种情绪表达方式：快乐、悲伤、惊讶、恐惧、愤怒、厌恶和蔑视。 建立更好的人机交互，例如通过图像检测人类情绪，可能是一项艰巨的任务。 面部表情对于社交互动很重要，并且在非语言人机
使用决策树算法进行鸢尾花数据分类（学习笔记） 决策树算法介绍 构建树的过程 从根节点开始，计算所有特征值的信息增益（信息增益比、基尼系数），选择计算结果最大的特征作为根节点。（信息熵增益->ID3，信息熵增益率->C4.5，基尼系数->CART）根据算出的特征建立子节点，执行第一步，直到所有特征的信
摘要： 数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。 引言： 在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measu
下载地址 链接：https://pan.baidu.com/s/1hqtBQf6jRJINx4AgB8S2Tw 提取码：zxkt 第二卷 第三章 理解rank-1&rank-5精度 在讨论高级深度学习主题（例如迁移学习）之前，让我们先退后一步，讨论1级、5级和N级准确率的概念。在阅读深度学习文献时，尤其是
增加层的缺陷： 模型想取得更高的正确率，一种显然的思路就是给模型添加更多的层。随着层数的增加，模型的准确率得到提升，然后过拟合；这时再增加更多的层，准确率会开始下降。在到达一定深度后加入更多层，模型可能产生梯度消失或爆炸问题可以通过更好的初始化权重、添加BN
精度评定中的准确率（Precision）和召回率（Recall） 在模式识别中，我们经常会使用到一些指标对目标识别或者影像分类的结果进行评价。 假设我们需要将一个样本集分类为苹果和非苹果两类，那么分类结果有四种情况： 第一种情况：True Positive，本来就是苹果被分类成苹果； 第二种情况：False Positive
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Co
3D地图软件是一类拥有三维地图的功能，可以让大家在电脑上更加直观的看到国内各地的大街小巷，帮助更好的制定出行路线，让旅游出行更加方便快捷。软件还能够提供当地的海拔、建筑等信息，还有高清的实景图片，满足大家的三维地图需求。 【图新地球】 图新地球桌面端www.tuxingis.com是一
一、引言 分类算法有很多，不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定，在不同的数据集上表现的效果也不同，我们需要根据特定的任务进行算法的选择，如何选择分类，如何评价一个分类算法的好坏，前面关于决策树的介绍，我们主要用的正确率（accuracy）来评价分类算法。 正确
实验结果表明，在不同的任务和数据集上，MobileViT显著优于基于CNN和ViT的网络。 在ImageNet-1k数据集上，MobileViT在大约600万个参数的情况下达到了78.4%的Top-1准确率，对于相同数量的参数，比MobileNetv3和DeiT的准确率分别高出3.2%和6.2%。 在MS-COCO目标检测任务中，在参数数量相近的
老板给了你有一个关于癌症检测的数据集，你构建了二分类器然后计算了准确率为98%，你是否对这个模型满意？为什么？如果还不算理想，接下来该怎么做？ 答：首先模型的主要患有癌症的患者，模型关注的实际是坏样本。其次一般来说癌症的数据集中坏样本比较少，正负样本不平衡。准确率的指的是分类正确
准确率 准确率是从预测结果的角度去考量分类模型的好坏，即在所有预测为第k类的样本中，预测正确的占比 召回率 召回率是从测试样本的角度去考量模型的好坏，即所有第k类的测试样本中，能够被正确预测为第k类的占比
【摘要】：独居老人跌倒已被视为重大公共卫生问题,甚至可能导致死亡。提醒护理人员或家庭成员的跌倒检测系统 (FDS) 有可能挽救老年人的生命。然而，传统的 FDS 涉及可穿戴传感器和专门的硬件安装。本文介绍了一种基于商品WiFi框架的智能家居无源无设备FDS，主要由硬件平台和客户端
