GitHub之benchm-ml：benchm-ml的简介(基于二分类数据集来评估常用机器学习算法性能的基准测试项目)、评估指标(可扩展性/速度/准确性)、意义之详细攻略导读：benchm-ml项目是对常用的开源机器学习框架(如R包，Pythonsklearn，H2O，xgboost，Spark等)在二类分类任务上的性能进行基准测试，测试项目包括运行速度、内存占用和预测准确率等指标。>>测试任务使用的是一个航空数据资源，数据量级为1w、10w、100w、1000w条样本。特征数量大约为1000个。>>测试的机器学习算法包括线性模型、随机森林、提升树和深度神经网络。>>各算法在不同框架中的实现进
1、分别表示什么 TP（truepositive）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果也为正；FP（falsepositive）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果却为正；FN（falsenegative）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果却为负；TN（truenegative）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果也为负.acc准确率准确率表示预测正确的样本数占总样本数的比例。auc(areaunderthecurve)auc不像acc有准确的中文名称准确率，它是areaunderthecurve首字母的缩写从auc的全称里面可以得知它是曲线下的面积，，那么在
前言、官方文档、MongoTemplate中的概念前言2023/3/14我是作者，原文最先发布在博客园(2022/12/09)，今天把它复制以下到CSDN。是的我是作者。最近在做基于SpringBoot的MongoDB的聚合管道操作，JSON语句不难写，但是理清楚逻辑、顺序很麻烦，而且在Java（Springboot）上操作聚合管道，部分操作符的使用不清楚，加之网上可以参考的示例很零散，很多不够直观全面。所以在翻阅了官方文档和一些个人分享的技术文章后，自己做了测试验证，汇总了这篇笔记，分享一下基于SpringBoot的MongoDB的聚合管道操作。主要是聚焦于理解MongoDBTemplate
目录回归模型评估的两个方面1.预测值的拟合程度2.预测值的准确度以糖尿病数据集的回归模型为计算示例-计算各指标1.决定系数R21.1R2求解方式一----从metrics调用r2_socre1.2R2求解方式二----从模型调用score1.3R2求解方式二----交叉验证调用scoring=r22.校准决定系数Adjusted-R23.均方误差MSE（MeanSquareError）4.均方根误差RMSE（RootMeanSquareError）5.平均绝对误差MAE（MeanAbsoluteError）6.平均绝对百分比误差MAPE（MeanAbsolutePercentageError）
在今年3月，Ordinals凭空问世，定义了一套在比特币网络运行的序数协议，使得Token和NFT能在比特币网络上实现并稳定运行，拉来了比特币铭文市场的新序幕。而在此后，在包括BRC20等在内的一系列应用的出现，比特币生态呈现一片繁荣的景象。我们看到，ORDI、PEPE、OXBT...等一众比特币铭文概念代币面向市场，其中ORDI、PEPE都在短时间内达到千倍涨幅，最早期参与者的甚至达到万倍涨幅，制造了一大批暴富神话，比特币铭文概念也随之爆火。当然，作为非图灵完备的生态，比特币底层本身的效率问题以及成本问题也愈发凸显，同时比特币的挖矿机制与UTXO机制较为复杂，进一步导致铭文的使用门槛变得较高
一、适用场景1、MSTP消除环路：通过阻塞冗余链路消除网络中可能存在的网络通信环路，网络中若存在环路不切割则会导致广播风暴，网络瘫痪。2、MSTP链路冗余备份：当前活动的路径发生故障时，激活冗余备份链路，恢复网络连通性。3、MSTP实现不同实例负载均衡+主备备份：多生成树MSTP可把冗余链路利用起来，不同的生成树跑不同的vlan业务数据。4、VRRP虚拟路由冗余协议实现设备的主备+vlan的负载均衡：当主设备故障时，备用设备激活成为主设备，主设备恢复后，经过一定时间可再次抢占为主设备，实现网络设备的负载均衡+设备故障冗余。5、DHCP服务简化手工配置ip：给用户终端分配ip地址，同时将虚拟的i
【文本生成评价指标】BLEU原理及代码示例py【文本生成评价指标】METEOR原理及代码示例py【文本生成评价指标】DISTINCT原理及代码示例py【文本生成评价指标】文本生成客观评价指标总结py1.ROUGE原理在自然语言处理中，ROUGE是一种广泛使用的自动文本评估指标，用于比较生成文本和参考文本之间的相似度。ROUGE可以看做是BLEU的改进版，专注于召回率而非精度。换句话说，它会查看有多少个参考译句中的n元词组出现在了输出之中。ROUGE大致分为四种（常用的是前两种）：ROUGE-N（将BLEU的精确率优化为召回率）ROUGE-L（将BLEU的n-gram优化为公共子序列）ROUGE
1.ES聚合查询流程ES的聚合查询类似于SQL的GROUP BY，一般查询过程分为两个步骤：分组组内聚合分组：对查询的数据首先进行一轮分组，可以设置分组条件，例如：新生入学，把所有的学生按专业分班，这个分班的过程就是对学生进行了分组。组内聚合：即对组内的数据进行统计，例如：计算总数、求平均值等等，接上面的例子，学生都按专业分班了，那么就可以统计每个班的学生总数，这个统计每个班学生总数的计算，就是组内聚合计算。2.相关概念1）桶：满足特定条件的文档的集合，ES使用桶代表一组相同特征的数据。对数据分组后，得到一组组的数据，就是一个个的桶。2）指标：对文档进行统计计算方式，又叫指标聚合。桶内聚合，即
从各地区统计公报、各地区统计年鉴整理了69个省市的新能源汽车产量数据，并提供了包含原始数据的各个来源。数据显示，中国各地区的新能源汽车产量存在着明显的区域差异。该数据可为各研究人员提供重要参考，有助于制定地方产业发展规划和市场战略。另外，对于全国新能源汽车产业的发展、市场格局的形成也具有一定意义。一、数据介绍数据名称：中国各地区-新能源汽车产量(2015-2022年)数据年份：2015-2022年样本数量：71条数据格式：面板数据数据来源：地区统计公报、地方统计年鉴二、指标说明共计13个指标：行政区划代码、地区、指标、单位、2015、2016、2017、2018、2019、2020、2021、
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
