MS5611 转换时间和精度的关系

连接来源:http://mp.weixin.qq.com/s/rXX0Edo8jU3kjUUfJhnyGw 倾向于使用准确率,是因为熟悉它的定义,而不是因为它是评估模型的最佳工具!  精度(查准率)和召回率(查全率)等指标对衡量机器学习的模型性能是非常基本的,特别是在不平衡分布数据集的案例中,在周志华教授的「西瓜书」中就特别详细地介绍了这些概念. 什么是分布不平衡的数据集? 倘若某人声称创建了一个能够识别登上飞机的恐怖分子的模型,并且准确率(accuracy)高达 99%.你相信吗?好了,有这么

http://www.cnblogs.com/justfortaste/p/4119722.html 5.6.4以后时间类型(TIME,DATETIME,TIMESTAMP)支持微秒 DATETIME范围 : '1000-01-01 00:00:00.000000' to '9999-12-31 23:59:59.999999' TIMESTAMP范围:  '1970-01-01 00:00:01.000000' to'2038-01-19 03:14:07.999999' TIME 范围:  

1.默认状态下.matlab显示精度是short型,而默认的计算精度是double型.而且显示精度与计算精度没有关系. 2. 一仅仅失明的猫的问题:注意方法! 3.给数组预分配空间是主要的高效编程准则之中的一个.假设不预先分配内存详细的动态扩充数组内存的实现方式例如以下: 假设预分配空间,则仅仅将新加入的值放入连续的内存中,而不会将整个数组又一次分配空间. 4.matlab也能够使用window命令,仅仅须要在系统命令前加.或者dos:比如! shutdown -s 会关闭电脑.这样能够想到.我

0.前言 本文以multiwii为引子,重点介绍使用multiwii来完成多轴飞行器飞控的工作. 1.介绍 multiwii是任天堂公司针对wii游戏机的一个体感项目,主要应用于任天堂的wii游戏机遥控器手柄.用于检测玩家的动作,从而完成游戏互动.后来开源. multiwii作为一个最初用于检测遥控器姿态的项目,后被用于研究多轴飞行器\云台等.目前有大量的玩家和学着在对这个项目进行着贡献. 具体内容请自行科普: http://www.multiwii.com/ http://multiwii.o

大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈,自媒体.媒体.机构转载务必申请授权,后台留言“机构名称+转载”,申请过授权的不必再次申请,只要按约定转载即可. 作者:Jason Brownlee 译者:Claire 于丽君 璐璐畅 校对:孙强 罗双英 在研究机器学习中,理论在其整个自上而下方法中试用于哪里呢? 在传统的机器学习教学中,丰富的数学理论知识对于理解机器学习是至关重要的,我的机器学习教学方法通常是教你如何端对端解决问题以及传输结构. 所以此方法哪里要用到理论知识了呢? 在此帖中你将了解我们是如何理

Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes论文笔记(2015.03.24) 一.基本思路 作者利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对大量样本进行训练,提取Deep hidden identity feature(DeepID)特征,然后利用这些特征进行人脸验证(Face Verification).在LFW(Labeled Faces in the Wild)库上

%:取余的时候,如果有小数,然后不是整数倍,有可能得到的不是预期的结果.原因:与运算精度有关系 例子:13.1%5   得到3.0999...6,而不是3.1 6.2%3.1 得到0,没有问题 ==判断:值类型的数据,判断的是值是否相等.引用类型的,判断的是引用是否相同.java和c#里始终判断的是引用是否相同,nan和任何值都不相等,哪怕它本身 ===判断:在==的基础上,加入了类型判断,类型完全一样才有可能为true >判断:当运算符一边的运算对象是值类型,另一边非数值时,先转换成值类型,然

在实现提取水印的过程中,遇到了一些问题 首先还是根据论文中的思路来梳理一下整个提取流程 读入两个模型,一个原始模型ori_mesh, 一个水印模型wm_mesh. 将两个模型对齐(即放在同一个坐标系下) 分别计算两个模型的频谱系数,记ori_mesh频谱系数为Rs, Rt, Ru, 记wm_mesh的频谱系数为wRs, wRt, wRu. 根据下式计算Qj 再根据下式计算出嵌入水印的符号,这里相当于得到的是嵌入的水印b',只是记为了aj 最后根据下式得出原始水印序列b ? 根据上述步骤,我一开始

VC维在有限的训练样本情况下,当样本数 n 固定时.此时学习机器的 VC 维越高学习机器的复杂性越高. VC 维反映了函数集的学习能力,VC 维越大则学习机器越复杂(容量越大). 所谓的结构风险最小化就是在保证分类精度(经验风险)的同一时候,减少学习机器的 VC 维,能够使学习机器在整个样本集上的期望风险得到控制. 经验风险和实际风险之间的关系,注意引入这个原因是什么? 由于训练误差再小也就是在这个训练集合上,实际的推广能力不行就会引起过拟合问题. 所以说要引入置信范围也就是经验误差和实际期望误