BINKLINGSAIlearning第一册版权本书开源仓库地址为https://github.com/binklings/AI-Learning官网网址http://ai.binklings.com/BINKLINGSAIlearning©2023-2024islicensedunderCCBY-NC-SA4.0.Toviewacopyofthislicense,visithttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/注：、Bilibili、CSDN、（Youtube、知乎）上的BINKLINGS都是作者账号。关于作者官网：BINKLING
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分类模型评估中，通过各类损失（loss）函数的分析，可以衡量模型预测结果与真实值之间的差异。不同的损失函数可用于不同类型的分类问题，以便更好地评估模型的性能。本篇将介绍分类模型评估中常用的几种损失计算方法。1.汉明损失Hammingloss（汉明损失）是一种衡量分类模型预测错误率的指标。它直接衡量了模型预测错误的样本比例，因此更直观地反映出模型的预测精度，而且，它对不平衡数据比较敏感，也适用于多分类的问题，不仅限于二分类问题。1.1.计算公式\(L(y,\hat{y})=\frac{1}{n*m}\sum_{i=0}^{n-1}\sum_{j=0}^{m-1}1(\hat{y}_{i,j}\n
文章目录1.在Linux上使用Docker安装JSONCrack2.安装Cpolar内网穿透工具3.配置JSONCrack界面公网地址4.远程访问JSONCrack界面5.固定JSONCrack公网地址JSONCrack是一款免费的开源数据可视化应用程序，能够将JSON、YAML、XML、CSV等数据格式可视化为交互式图表。凭借其直观且用户友好的界面，JSONCrack可以轻松探索、分析和理解即使是最复杂的数据结构。使用JSONCrack并结合cpolar内网穿透工具还能实现团队在公网上进行远程协作，能更好的提高工作效率！1.在Linux上使用Docker安装JSONCrack下载JSONCr
1.Codingquestion1 DivisibleByTenCreateafunctionnameddivisible_by_ten()thattakesalistofnumbersnamednumsasaparameter.Returnthecountofhowmanynumbersinthelistaredivisibleby10.defdivisible_by_ten(nums):count=0fornumberinnums:if(number%10==0):count+=1returncountprint(divisible_by_ten([20,25,30,35,40]))
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文章：Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems背景原因解决方案工作贡献成果预备知识联邦学习投毒攻击投毒攻击分类数据投毒和模型投毒攻击同态加密系统模型威胁模型核心系统算法局部计算局部梯度归一化判断梯度权重聚合算法会议来源：IEEETRANSACTIONSONINFORMATIONFORENSICSANDSECURITY,VOL.17,2022背景原因1.分布式机器学习在海量数据上实现了更大模型的训练，但仍然容易受到安全和隐私泄露的影响2.保护隐私的联邦学习方案之一是使用同态加密方案(如Paill
分类模型的评估和回归模型的评估侧重点不一样，回归模型一般针对连续型的数据，而分类模型一般针对的是离散的数据。所以，评估分类模型时，评估指标与回归模型也很不一样，比如，分类模型的评估指标通常包括准确率、精确率、召回率和F1分数等等。而回归模型的评估指标通常包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等等，不过，这些指标衡量的都是预测值与真实值之间的数值差异。关于回归模型的评估，可以参考之前的文章，本篇开始，主要讨论分类模型的评估。1.准确率分数准确率分数（accuracyscore）代表了模型正确分类的样本比例，它能够直观地反映出模型在分类任务上的准确度。不过，在处理不
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