混淆矩阵简介 在本文中，我将解释什么是混淆矩阵以及如何使用它来检查机器学习分类算法的性能。如果您想了解有关混淆矩阵的更多信息，我将在本文的最后展示一些参考资料。 什么是混淆矩阵？ 混淆矩阵是一个有价值的表格，用于通过将预测结果与测试数据集的实际结果进行比较来检查机器学习
来自Amazon，google，Meta, Microsoft等的面试问题，问题很多所以对问题进行了分类整理，本文包含基础知识和数据分析相关问题 基础知识 1、什么是数据科学?列出监督学习和非监督学习的区别。 数据科学是各种工具、算法和机器学习方法的混合，其目标是从原始数据中发现隐藏的模式。这与统计
联合概率P(A∩B) 两个事件一起（或依次）发生的概率。 例如：掷硬币的概率是 ¹⁄₂ = 50%，翻转 2 个公平硬币的概率是 ¹⁄₂ × ¹⁄₂ = ¹⁄₄ = 25%（这也可以理解为 50% 的 50%） P(A ∩ B) = P(A) ⋅ P(B) 对于 2 个硬币，样本空间将是 4 {HH,HT,TH,TT}，如果第一个硬币是 H，那么剩余的结
之前给大家写过一个临床预测模型：R数据分析：跟随top期刊手把手教你做一个临床预测模型，里面其实都是比较基础的模型判别能力discrimination的一些指标，那么今天就再进一步，给大家分享一些和临床决策实际相关的指标，主要是校准calibration和决策曲线Decision curve analysis。 校准曲线
我们都听过基于比较的排序复杂度下限是 \(\mathcal{O}(N\log N)\) 的，那么下限是怎么求的？ 我们知道长度为 \(n\) 的排列有 \(n!\) 个，这就是总信息量。每次排序，只会返回 \(>\) 或 \(<\) 只有两种情况。所以如果策略得当，进行 \(k\) 次比较最多可以区分 \(2^k\) 钟情况。排序需要满足
上海单日新增阳性数仍超过峰值20%的区有2个，分别为：静安24%，黄浦22%。其余各区均已低于峰值的20%。5月5日概况：1，上海共新增本土阳性4088例为峰值以来新低，新增社会面阳性23例连续回落。2，新增阳性最多的黄埔区新增740例，为峰值以来新低。浦东新增666例，为峰值以来新低。3，仅宝山小幅反弹，其
截至2022年4月14日，上海官方发布的阳性病例超过28万例，但拐点仍未出现。过去一周，连续七天超过2万例单日新增，且开始出现重症。 我曾在3月28日封控前乐观估计，拐点将在4月5日解封之后的3天之内出现，也就是4月8号左右，但今天已经4月14号了，新增阳性病例居高不下，不得不承认是我过于乐观了
马上要入职了，公司要求入职体检，然后我休养了三天到医院去体检。 体检的医院选择了成都市XX区XX医院（这里我就不说具体是哪家医院了），一大早还没睡醒就去医院体检了，抽了血化验了血常规、肝功、艾滋梅毒。然后等着量血压，结果量了两次都不正常，可能是刚睡醒然后加上天气冷的缘故，找了个犄角
先看原题: 某地区居民的肝癌发病率为0.0004 ,现用甲胎蛋白法进行普查。医学研究表明,化验结是有错检的可能的。已知患有肝癌的人其化验结果99%呈阳性, 而没患肝癌的人其化验结果99.9% 呈阴性。现某人的检查结果呈阳性,问他真的患有肝癌的概率是多少? 先说答案，一个人化验结果呈阳性
引言 本题为2020年蓝桥杯的题，接下来我们将运用python将其解决。 问题描述 最近存在A病，最近在 A 国蔓延，为了尽快控制病毒，A 国准备给大量民众进病毒检测。然而，用于检测的试剂盒紧缺。为了解决这一困难，科学家想了一个办法：合并检测。即将从多个人（k个）采集的标本放到同一个试剂盒中进行
图像分割的通用指标：Dice系数、灵敏度（Sen.）、特异率（Spec.） 其中TP为检测到的感染区域真阳性，FP为正常区域但检测异常的假阳性，FN为感染区域但检测为正常的假阴性，TN正常区域真阴性。
概率是度量某件事发生可能性的数量指标，概率的度量范围在0~1之间 对立事件：如果一个事件，A’包含所有A不包含的可能性，那么我们称A’和A是互为对立事件。既：P(A)+P(A’)= 1 互斥事件：如何A和B为互斥事件，那么A和B没有任何交集，既：P（A ∩ B）= 0表示事件A和事件B同时发生的概率为0 独立事
如何使用Vue作用域插槽？ 随便举个简单的例子，方便理解作用域插槽的使用~ 场景&需求： 现有一个新冠病毒核酸检测名单，结果呈阳性（新冠病毒感染者）的列表要加粗标红并且添加一个“标记”按钮 listCom.vue： <template> <div> <h1>核酸检测结果</h1> <ul> <slot v
用python实现 假定某种疾病很稀少，每200万人只有一人患病。还假定有一种化验很有效，如果一个人患此疾病， 则化验结果为阳性的可能性为99.7%。然而，这种化验并不完美，在健康人身上的化验 结果为阳性得可能性是3/10000。那么假如一个患者其化验结果为阳性其患有此病的概率有多大？
题目： 新冠疫情由新冠病毒引起，最近在 A 国蔓延，为了尽快控制疫情，A 国准 备给大量民众进病毒核酸检测。然而，用于检测的试剂盒紧缺。 为了解决这一困难，科学家想了一个办法：合并检测。即将从多个人（k 个）采集的标本放到同一个试剂盒中进行检测。如果结果为阴性，则说明这 k 个人都是阴
集成学习-Task6 度量模型性能的指标与贝叶斯优化调参概念介绍常用的评价指标贝叶斯超参数调优 度量模型性能的指标与贝叶斯优化调参 概念介绍 度量分类模型的指标和回归的指标有很大的差异，首先是因为分类问题本身的因变量是离散变量，因此像定义回归的指标那样，单单衡量预
第一部分 概述 化学发光 (ChemiLuminescence，简称为 CL) 分析法是分子发光光谱分析法中的一类，它主要是依据化学检测体系中待测物浓度与体系的化学发光强度在一定条件下呈线性定量关系的原理，利用仪器对体系化学发光强度的检测，而确定待测物含量的一种痕量分析方法。化学发光与其它
一、技术原理 1. 标记原理 哺乳动物生物发光，一般是将 Firefly luciferase 基因（由 554 个氨基酸构成，约 50KD）即荧光素酶基因整合到预期观察的细胞染色体 DNA 上以表达荧光素酶，培养出能稳定表达荧光素酶的细胞株，当细胞分裂、转移、分化时, 荧光素酶也会得到持续稳定的表达。基因、
原理：小鼠活体成像是科学研究和药物研发的常用方法。进行此实验的前提是必须要有能稳定表达发光基因的细胞。常用的发光基因包括萤火虫萤光素酶（firefly luciferase，Fluc）、绿色荧光蛋白（GFP）、红色荧光蛋白（tdTomato）。本部分汇集了几种常用的稳定转染了Fluc的癌细胞系，并从Fluc、GFP、t
目录 混淆矩阵 正确率 精确率 召回率 灵敏度 伪阳性率 特异度 P-R曲线： F1-值 ROC曲线 AUC面积 均方误差 均方根误差 平均绝对误差 混淆矩阵 实际值\预测值 预测值 Positive Negative 实际值 Positive TP FN Negative FP TN TP： 真阳性，即实际为阳性，预测为阳性
后续会慢慢补充1、Faster R-CNN：他会花费更多的时间在检测方面，但是在小的项目中可以得到更为精确的结果。2、False Positive”通常指假阳性，就是把一个健康人诊断为病人。3、敏感度（sensitivity）：又称真阳性率，即患者被诊断为阳性的概率，计算公式是：真阳性／（真阳性＋假阴性）×100％，此值越大，说明诊
5 Experimental Setup 说明 选择80%的药物对 作为训练集，剩下两个10%分别作为验证集和测试集 选择80%的副作用（边）来训练模型，10%的drug 对来选择模型参数。 同时，会以 additional 向量 xxx 的形式 把其他所需的信息（比如药物自身的side effect）集成到模型中去 为了避免产生环同时
1) 精确度( precision )：TP / ( TP+FP ) = TP / P 2) 召回率（recall）：TP / (TP + FN ) = TP / T 3) 真阳性率（True positive rate）：TPR = TP / ( TP+FN ) = TP / T （敏感性 sensitivity） 4) 假阳性率（False positive rate）：FPR = FP / ( FP + TN ) = FP / F （特异性：specifici
