Présentation de l'article：La différence entre le coefficient Kappa et TF-IDF : 1. Champ d'application ; 2. Méthode de calcul ; 3. Focus ; 5. Traitement des données déséquilibrées ; Introduction détaillée : 1. Domaines d'application, le coefficient Kappa est principalement utilisé pour l'évaluation des performances dans les problèmes de classification, tandis que TF-IDF est principalement utilisé pour l'extraction de mots clés et le calcul de poids dans la recherche d'informations et l'exploration de texte 2. Méthode de calcul, calcul du coefficient Kappa basé ; sur la matrice de confusion, une valeur comprise entre -1 et 1 est obtenue grâce à une série d'étapes de calcul, etc.

2023-12-26 commentaire 0  1137

Présentation de l'article：Kappa est une lettre grecque utilisée pour représenter le coefficient kappa ou le nombre kappa, souvent utilisé dans divers domaines scientifiques et techniques, notamment en météorologie, en statistiques et en apprentissage automatique. Le coefficient Kappa est un indicateur statistique très utile qui peut être utilisé pour évaluer les performances d'un modèle de classification. Il prend non seulement en compte l’exactitude des prédictions du modèle, mais la compare également aux suppositions aléatoires, qui ont une bonne interprétabilité. En utilisant le coefficient Kappa, vous pouvez mieux comprendre l'effet de classification du modèle et prendre de meilleures décisions dans les applications pratiques.

2023-12-26 commentaire 0  6623

Présentation de l'article：Étant donné une valeur entière positive, disons « val », et la tâche consiste à imprimer la valeur du coefficient binomial B (n, k) où, n et k représentent n'importe quelle valeur comprise entre 0 et afficher le résultat.

2023-08-26 commentaire 0  1525

Présentation de l'article：Comment utiliser la touche de raccourci du facteur d'échelle CAO : sélectionnez d'abord le fichier et recherchez le bouton [Options] ; puis sélectionnez Mesure et sélectionnez l'option [Facteur d'échelle], puis cliquez sur l'option de sortie et enfin, recherchez le facteur d'échelle dans la multi-page ; panneau d'impression.

2021-01-19 commentaire 0  45104

Présentation de l'article：Grâce à la série d'études précédente, vous avez découvert les constantes et les variables PHP, alors connaissez-vous la relation et la différence entre les constantes et les variables PHP ? Ne vous inquiétez pas, examinons la relation et la différence entre les constantes et les variables PHP.

2017-04-27 commentaire 0  5240

Présentation de l'article：Comment définir le facteur d'échelle CAO : sélectionnez d'abord l'onglet [Annotation] dans la barre d'outils, puis déroulez pour sélectionner [Gérer le style de dimension], puis sélectionnez la commande [Modifier] et sélectionnez enfin [Unité principale] dans la boîte d'animation ; définissez le [Facteur d'échelle] ] et cliquez sur la commande [OK].

2021-02-03 commentaire 0  43181

Présentation de l'article：La relation entre les constantes PHP et les variables : il n'y a pas de signe dollar ($) devant les constantes ; les constantes ne peuvent être définies qu'à l'aide de la fonction définir(), les instructions d'affectation ne peuvent pas être définies et accessibles n'importe où, quelles que soient les règles de la variable ; portée ; constantes une fois. Une définition ne peut pas être redéfinie ou indéfinie.

2019-09-03 commentaire 0  2265

Présentation de l'article：Dans les modèles algorithmiques, les relations parasites sont des corrélations apparentes entre des variables pour lesquelles aucune véritable relation causale n’existe réellement. Cette relation fallacieuse peut conduire à des erreurs de modèle, affectant la précision et la fiabilité. Par conséquent, lors de la construction d’un modèle, il faut soigneusement considérer la relation entre les variables et éviter de se laisser tromper par des corrélations superficielles. Ce n’est qu’en construisant un véritable modèle causal que l’on pourra obtenir des résultats plus précis et plus fiables. De fausses relations se produisent généralement dans les situations suivantes : 1. Une corrélation accidentelle peut apparaître entre deux variables, mais cette corrélation n'a pas de véritable relation causale. Une corrélation entre deux variables n’implique pas une relation causale entre elles. 2. Facteurs de confusion Lorsqu'il existe une fausse relation entre deux variables, un facteur de confusion est généralement impliqué.

2024-01-22 commentaire 0  1280

Présentation de l'article：Démarrez Excel, ouvrez le tableau, entrez la formule dans la cellule derrière le coefficient de corrélation : =CORREL($B$2:$B$13,C2:C13) et appuyez sur Entrée pour obtenir le résultat 0,75114738. Je vais vous expliquer la signification du résultat. à vous plus tard. Remplissez les cellules à droite et effectuez les calculs de données suivants. Description de la formule Correl(matrice 1, matrice 2) : renvoie le coefficient de corrélation entre les deux ensembles de tableaux. Le coefficient de corrélation peut être utilisé pour déterminer la relation entre les deux attributs. Renvoie le coefficient de corrélation entre la température moyenne et la climatisation. Grâce à ce coefficient de corrélation, la relation entre la température et la climatisation est analysée. Cela signifie que plus le coefficient de corrélation est proche de 0, moins les deux sont pertinents. Par exemple, le coefficient de corrélation entre la TV et la température est calculé pour être le plus proche de 0, ce qui indique que la TV n'est généralement pas affectée par la température.

2024-04-17 commentaire 0  1014

Présentation de l'article：Étant donné un entier positif « N ». Nous devons trouver le terme de coefficient le plus grand parmi tous les coefficients binomiaux. La séquence de coefficients binomiaux est nC0, nC1, nC2, …, nCr, …, nCn-2, nCn-1, nCn pour trouver la valeur maximale de nCr. nCr=n!/r!*(n-r)!Input-N=4Output-Maximum coefficient-6Explanation-4C0=1,4C1=4,4C2=6,4C3=4,4C4=1 Par conséquent, dans ce cas ci-dessous, le le coefficient maximum est de 6. Entrée - N=5 Sortie - Coefficient maximum - 10 Explication - 5C0=1,5C1=5,5C2=10,5C3=10,5C4=5,5C5=1 Donc, dans ce cas, le coefficient maximum est de 10. Les méthodes utilisées dans le programme suivant sont les suivantes :

2023-09-12 commentaire 0  1430

Présentation de l'article：Introduction à la résolution des dépendances de types de fonctions : les types de fonctions sont utilisés pour définir des fonctions qui acceptent et renvoient d'autres fonctions. Une dépendance existe entre un type de fonction que A reçoit ou renvoie le type B. Les méthodes d'analyse incluent l'analyse manuelle, l'utilisation d'outils (tels que goimports) et l'analyse statique (telle que govet). Cas pratique : ProcessNumbers dépend de CalculateSum et FindMax.

2024-04-28 commentaire 0  617

Présentation de l'article：Le coefficient Kappa est une statistique qui mesure la précision de la classification et est souvent utilisé pour traiter des ensembles de données déséquilibrés. Il évalue l'exactitude du modèle en comparant les résultats prédits du modèle avec les résultats réels de la classification, en accordant une attention particulière à la capacité du modèle à prédire des exemples positifs et négatifs. Le coefficient Kappa est un indice important d'évaluation des performances de classification, particulièrement adapté au traitement d'ensembles de données déséquilibrés. Il peut prendre en compte différents types d’erreurs et fournir une évaluation plus complète des performances.

2023-12-26 commentaire 0  2247

Présentation de l'article：La relation existante : 1. Le complément d'un nombre négatif est l'inversion de tous les bits du code d'origine sauf le bit de signe, puis le bit le plus bas est ajouté par 1. Le complément d'un nombre positif est le même que son ; code original ; 3. Le complément d'un nombre négatif peut être obtenu par positif. Il est obtenu en comptant le code original +1.

2023-12-22 commentaire 0  1915

Présentation de l'article：Dans ce tutoriel, nous allons apprendre à trouver les coefficients binomiaux de deux entiers à l'aide de JavaScript. Avant d'en savoir plus sur le coefficient binomial, nous devons savoir ce qu'est le coefficient binomial et à quoi il fait référence. Que sont les coefficients binomiaux ? Les coefficients binomiaux sont des entiers positifs qui apparaissent comme des coefficients dans le théorème binomial. Le coefficient binomial C(n,k) peut être défini comme le coefficient de x^k dans le développement de (1+x)^n. Les coefficients binomiaux de deux nombres n et k représentent le nombre de combinaisons de r éléments pouvant être choisis parmi un ensemble de n éléments. Par exemple, nous pouvons dire que si vous souhaitez sélectionner 3 boules parmi un ensemble de 5, le nombre de façons de le faire serait C(5,2). La formule du coefficient binomial de C(n,k) est -C(n,k)=n!/(n

2023-09-03 commentaire 0  899

Présentation de l'article：Fonction de perte personnalisée dans Keras : implémentation du coefficient d'erreur de désDans cet article, nous explorerons comment créer une fonction de perte personnalisée dans Keras, en nous concentrant sur le coefficient d'erreur de dés. Nous apprendrons à implémenter un coefficient paramétré et à envelopper

2024-10-19 commentaire 0  308

Présentation de l'article：Réponse : L'injection de dépendances et les conteneurs de services dans PHP aident à gérer les dépendances de manière flexible et à améliorer la testabilité du code. Injection de dépendances : faites passer les dépendances via le conteneur pour éviter la création directe au sein de la fonction, améliorant ainsi la flexibilité. Conteneur de services : stocke les instances de dépendance pour un accès facile dans le programme, améliorant encore le couplage lâche. Cas pratique : l'exemple d'application démontre l'application pratique de l'injection de dépendances et des conteneurs de services, injectant des dépendances dans le contrôleur, reflétant les avantages du couplage lâche.

2024-04-27 commentaire 0  1098

Présentation de l'article：Les dépendances des appels de fonction en PHP sont cruciales pour éviter les dépendances circulaires et les comportements inattendus. Il existe deux types de dépendances : directes et indirectes. Les graphiques de dépendances peuvent visualiser les dépendances fonctionnelles. Le bon ordre d'exécution peut être assuré en gérant les dépendances à l'aide de techniques telles que les interfaces, l'injection de dépendances et le chargement paresseux. En pratique, nous pouvons utiliser l'injection de dépendances pour gérer les dépendances de la fonction de calcul du total des commandes dans une application de commerce électronique, obtenant ainsi un couplage lâche et des tests faciles.

2024-04-16 commentaire 0  993

Présentation de l'article：La gestion des packages de fonctions Java et leurs dépendances sont cruciales dans le cloud computing pour garantir le bon fonctionnement des fonctions. Utilisez Maven pour gérer les dépendances. Configurez Maven pour résoudre les dépendances de l'entrepôt distant lors des tests locaux. Les étapes de déploiement de fonctions avec des dépendances varient en fonction du fournisseur de cloud. L'exemple suivant montre un exemple de code pour le déploiement de fonctions à l'aide de dépendances Maven dans CloudFunctions. pour envoyer des messages de journal, ce code démontre les avantages de l'utilisation des dépendances lors du développement local et de l'exécution de fonctions Java dans le cloud.

2024-04-25 commentaire 0  764

Présentation de l'article：HTML textarea cols,rows属性和宽度高度关系研究

2016-06-24 commentaire 0  1324

Présentation de l'article：Le coefficient de Jaccard est une statistique utilisée pour mesurer la similarité entre deux ensembles. Il est défini en calculant la taille d’intersection de deux ensembles divisée par la taille d’union des deux ensembles. En d’autres termes, le coefficient de Jaccard mesure la similitude de deux ensembles en fonction du nombre d’éléments qu’ils ont en commun. L'indice est largement utilisé dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique. Le coefficient Jaccard est largement utilisé dans diverses applications telles que l'exploration de texte, l'analyse d'images et les systèmes de recommandation. De plus, c’est également l’un des indicateurs couramment utilisés pour évaluer les performances des algorithmes d’apprentissage automatique. Le coefficient de Jaccard va de 0 à 1, où 0 signifie que les deux ensembles sont complètement disjoints et 1 signifie que les deux ensembles sont exactement identiques. Le rôle du coefficient de Jaccard dans la science des données et l'apprentissage automatique

2024-01-23 commentaire 0  1003