1 简介 之前接触过一段时间聚类算法，这里记录一下在聚类中常用的评价指标，并给出相应的代码。假设我们对10个对象进行聚类，这10个对象的原始标签为[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3]，那么预测标签[1, 2, 0, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 0]和[2, 3, 1, 3, 3, 3, 0, 0, 0, 1]得到的指标应该一样(对
参考：https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/debug-application-cluster/resource-metrics-pipeline/ 资源使用指标，例如容器 CPU 和内存使用率，可通过 Metrics API 在 Kubernetes 中获得。 这些指标可以直接被用户访问，比如使用 kubectl top 命令行，或者被集群中的控制器 （例如 Horizo
目录0.前言1.说明1.1metrics和labels(度量指标名称和标签)1.2样本1.3Notation(符号)1.4度量指标类型1.5Counter(计数器)1.6Gauge(测量器)1.7Histogram(柱状图)1.8Summary2.任务与实例2.1自动化生成的标签和时间序列 0.前言 本文来自Prometheus官网手册和Prometheus简介 1.说明 Pro
普罗米修斯和BMC的对比 相同点 采集数据的主要流程如下： Prometheus server 定期从静态配置的主机或服务发现的 targets 拉取数据（zookeeper，consul，DNS SRV Lookup等方式） BMC同样定期收集数据，由IS主动上传至IM，进行进一步的数据处理并存储至IM的库。当新拉取的数据大于配置内存缓
Prometheus 如何监控服务？ 如果要想监控，前提是能获取被监控端指标数据，并且这个数据格式必须遵循Prometheus数据模型，这样才能识别和采集，一般使用exporter提供监控指标数据。 exporter列表：https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters
我一直认为，每一种思维模式就像是数据分析的每一根骨头，当每一根骨头组合成一副完整骨架的时候，数据思维才真正搭建完成，有了‘骨架’此次的分析才能真正的立足落地，这时再去给它填上血肉，找到自己所需的算法、模块、方法，最终顺利完成一整个数据分析。 作为新手数据分析师或数据运
大家好，我是神韵，是一个技术&生活博主。出文章目的主要是两个，一是好记忆不如烂笔头，记录总结中提高自己。二是希望我的文章可以帮到大家。欢迎来点赞打卡，你们的行动将是我无限的动力。 本篇主题是：什么是单元测试 文章背景： 通常我们都会被要求到写单元测试，并且达到60%～90%范围
在 Skywalking RocketBot 上添加监控图表 效果图 该图的一些配置信息如下： 标题为： JVM Thread State Count (Java Service) 指标为： read all values in the duration instance_jvm_thread_new_thread_count,instance_jvm_thread_runnable_thread_count,instance_jvm_thread_bloc
文章目录 前言一、模糊综合评价（1）基本思想（2）具体步骤变异系数法 （3）模糊综合评价模型的优点 二、模糊合成1.基本思想2.常见算子3.获得综合评价结果4. 获取评价矩阵R 前言 模糊分布法：确定隶属度的常用方法。 模糊分布法将隶属函数看成一种 模糊分布，首先根据问题性质选取适当
更多通达信指标 欢迎关注 每天更新 长城:=EMA(EMA(C,18),5);烽火台:=ATAN((长城/REF(长城,1)-1)*100)*180/3.1416;前哨:=MA(烽火台,5); 初始信号:=HHV(V,3)<HHV(V,34) AND C>=3 AND (REF(O,1)>EMA(EMA(EMA(C,3),3),5)*0.985 AND C<EMA(EMA(EMA(C,3),3),5)*0.987 AND L<=EMA
FP、FN、TP、TN TP: true positive, 预测是阳性，实际也是正例。 TN: true negative, 预测是阴性，实际也是负例。 FP: false positive, 预测是阳性，实际是负例。 FN: false negative, 预测是阴性，实际是正例。 准确率 准确率(Accuracy): 模型判断正确的数据 (TP+TN) 占总数据的
文章目录 TOPSIS简介步骤第一步 将原始矩阵正向化第二步 正向化矩阵标准化第三步 计算得分并归一化 带权重的TOPSIS TOPSIS简介 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)可翻译为逼近理想解排序法，国内常简称为优劣解距离法。TOPSI
0 概述 为了衡量一个机器学习模型的好坏，需要给定一个测试集，用模型对测试集中的每个样本进行预测，并根据预测结果计算评价分数。对于分类问题，常见的评价指标有准确率、精确率、召回率和F值等。给定测试集\(\tau =\left \{ \left ( \pmb{x}^{(1)},y^{(1)} \right ),...,\left ( \pmb
一 构成综合评价问题的五个要素 1 （1）评价对象 （2）评价指标 （3）权重系数 （4）综合评价模型 （5）评价者 2 综合评价的流程 二 评价指标的规范化处理 1.评价指标类型的一致化 2.评价指标的无量纲化 （极值差法计算简
第 8 章 指标监控与报警 常见的监控指标有，cpu使用率，内使用率，GC，磁盘IO，网络流量，网络延迟，请求速度，请求排队，链接数，用户态与内核态的上下文切换等。 指标监控和报警主要分为以下6个方面： 1.采集指标数据 2.存储指标数据 3.分析指标数据 4.展示指标数据 5.监控指标数据
最新版 通达信缠论软件安装包 之前安装过的联系我 更新 更新 更新 ..... 软件+指标包+股票池+指标模板+条件选股 安装永久使用 缠论主图 新版加了更多的指标模板 股票池 选股器 新版增加了更多的 精品指标 股票池 加了更多 精品 选股公式
前天，小熊妹的同事发过来一张图，问：“小熊小熊，你能从这个图里看出啥问题吗？”（如下图） 小熊妹当时就震惊了！从这张图，我们可以直观、清晰、明确的看出：“这位同学，你不会做数据图呀!”两个人比身高，不应该背靠背吗，为啥要叠罗汉呢……
文华财经缠论指标公式特色指标波动率指标分析系统博易大师指标公式源码 VAR1A:=MA(100*(CLOSE-LLV(CLOSE,34))/(HHV(HIGH,34)-LLV(LOW,34)),5)-20; VAR2A:=2*ABS(VAR1A); 上升浪: IF(VAR1A>0,VAR1A,0),COLORRED, LINESTICK; 下跌浪: IF(VAR1A<0,VAR2A,0),COLOR00FF00,LINESTI
11.5模糊综合褐灰色关联分析评价 0 综合评价 0.0概述 通常是多种指标综合在一起 根据指标的重要性加权处理 我们用分数来代表优劣么不是具体含义的统计指标 Question：哪一个是最好的飞机？ 每一个人因为评价的指标不同，可能评价不同。所以我们要设计一个方法，让大家得出的结果一
概述：对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作
WGCLOUD，是国人开源的一款运维监控系统，轻巧实用，具备高性能、自动化等特点，对新手来讲，几乎没有什么学习成本，上手可用，部署方便。 这是一张wgcloud运行的数据通信图 WGCLOUD的server端采用springboot开发，agent使用go开发，因此agent性能超高，几乎不占用资源。server运行也超稳定。 server
1. precision、recall、f1 约定： TP: 预测结果中正确的标签个数 这三个评价方式都是针对具体的某一类而言的，如果有多个类别，则需要为这多个类别分别计算precision,recall,f1 的值 1.1 precision p =
什么是 OKR？ 首先，关于OKR的一些背景，简单来说，它们是目标和关键结果——英特尔的安迪格罗夫在 1970 年代创建，最初被称为“iMBO”。后来由 Grove 教给 John Doerr，他将我们今天所知的术语正式化为“OKR”。约翰·杜尔（John Doerr）——因其纽约时报畅销书“衡量什么重要”而广为人知
您是否遇到过这种情况，企业已经导入CRM系统一段时间，各个部门都用了起来，工作效率肉眼所见地上升。但是，离预期的业绩突飞猛进，仿佛、好像、总觉得差了些什么。哪里出了问题？如何改善？ 其实，您的CRM系统应用程度停留在浅表，可能是应用效果欠缺的重要原因。深度应用CRM系统，会促进企业更好
文章目录 （一）概率论数理统计中的概念 * （1）随机分布 （2）统计分布 （二）统计分析的常见指标 * （1）均值，方差，标准差，中位数，众数 （2）总量指标 （3）相对指标 （4）平均指标 （5）变异指标 （三）统计分析的特点 （四）统计分析的基本步骤 （四）数据统计分析pandas工具使用（共12节入门教程） * pandas学习笔记（一）：
