剛開(kāi)始接觸這兩個(gè)概念的時(shí)候總搞混切黔，時(shí)間一長(zhǎng)就記不清了砸脊。實(shí)際上非常簡(jiǎn)單具篇，精確率是針對(duì)我們預(yù)測(cè)結(jié)果而言的纬霞，它表示的是預(yù)測(cè)為正的樣本中有多少是真正的正樣本。那么預(yù)測(cè)為正就有兩種可能...
IP屬地：浙江
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準(zhǔn)確率（precision）與召回率(recall) -
當(dāng)然是坑
Pycharm Pro 2020.3.3激活（附工具）
## 1.專業(yè)版和社區(qū)版的區(qū)別 專業(yè)版：提供更專業(yè)的開(kāi)發(fā)工具驱显，可以安裝更專業(yè)的控件诗芜，可進(jìn)行專業(yè)的python web開(kāi)發(fā)、HTML埃疫、JavaScript伏恐，支持SQL語(yǔ)言等； ...
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批歸一化(Batch Normalization)批歸一化是現(xiàn)在越來(lái)越多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用的方法栓霜，其具有加快訓(xùn)練速度翠桦、防止過(guò)擬合等優(yōu)點(diǎn)，尤其在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中效果非常好「炻現(xiàn)將BN的學(xué)習(xí)整理一篇文章備忘销凑。 1.為什么要采用BN？ 隨...
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Python+GBDT算法實(shí)戰(zhàn)——預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)100%準(zhǔn)確率原文地址：https://finthon.com/python-gbdt-prediction/-- 全文閱讀3分鐘 -- 在本文中仅炊，你將學(xué)習(xí)到以下內(nèi)容： GBDT算法實(shí)現(xiàn) ...
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6.2 項(xiàng)目管理 - 項(xiàng)目與團(tuán)隊(duì)管理
最終的產(chǎn)品需求評(píng)審?fù)ㄟ^(guò)斗幼，除了繼續(xù)下一階段的產(chǎn)品工作，最重要的事情就是跟進(jìn)需求評(píng)審后的開(kāi)發(fā)抚垄、測(cè)試蜕窿、上線了。這部分就是純粹的項(xiàng)目和團(tuán)隊(duì)管理的把控了呆馁，是時(shí)候展示你的個(gè)人魅力啦 項(xiàng)目...
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在Keras中導(dǎo)入測(cè)試數(shù)據(jù)的方法
在對(duì)Keras框架的學(xué)習(xí)中桐经，一個(gè)很大的難點(diǎn)就是數(shù)據(jù)的導(dǎo)入，尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)不能一次放入內(nèi)存的時(shí)候浙滤，應(yīng)該如何導(dǎo)入的問(wèn)題次询。在Keras的官網(wǎng)，沒(méi)有章節(jié)特意講這個(gè)內(nèi)容瓷叫，而專門(mén)去找資料屯吊，...
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GBDT：梯度提升決策樹(shù)綜述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一種...
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為什么AUC是尺度不變的
Why AUC is scale-invariant? 作者：@SilviaLikesRecs (twitter) 背 景 今天讀到一篇公司內(nèi)部的技術(shù)博客摹菠，提到廣告CTR預(yù)估...
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Kafka史上最詳細(xì)原理總結(jié)上
Kafka史上最詳細(xì)原理總結(jié)分為上下兩部分盒卸，承上啟下 Kafka史上最詳細(xì)原理總結(jié)上 Kafka史上最詳細(xì)原理總結(jié)下 Kafka Kafka是最初由Linkedin公司開(kāi)發(fā)，...
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柳江口隋煬帝 你在哪次氨？ 我在你的運(yùn)河蔽介！ 柳江口。 陽(yáng)光暖暖的，我在你的腹中虹蓄。 感受少女清純的臉龐犀呼，你的運(yùn)河里沒(méi)有我的愛(ài)情！ 我在光陰里老去薇组，欲望陡峭了我的思想外臂。 用水，用魚(yú)律胀，用楊...
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