测试专项笔记(一): 通过算法能力接口返回的检测结果完成相关指标的计算（目标检测）
一、任务描述 通过给定的算法接口，对算法的输出（置信度、检测框、告警、类别等）进行数据处理，结合原标签完成TP、FP、FN、TN、准确率、召回率的指标测试。 二、指标分析 2.1 TP/FP/FN/TN TP（True Positives，真正例）：表示模型正确预测为正类的样本数量，也就是将正例正确分类为正例的数量。 FP（False Positives，假正例）：表示模型错误预测为正类的样本数....
基于Python的k-means聚类分析算法的实现与应用，可以用在电商评论、招聘信息等各个领域的文本聚类及指标聚类，效果很好
以微博考研话题为例 思路步骤： 数据清洗： 使用pandas读取数据文件，并进行数据清洗和预处理，包括去除重复值、数据替换等。 数据处理实现： 数据处理的过程如下： 数据清洗主要包括去重和数据转换两个步骤。 首先，通过使用drop_duplicates函数对原始数据进行去重操作。在代码中，根据内容这一列进行去重，并将去重后的结果重新赋值给新的DataFrame。这样可以确保每条内容...
【调度算法】服务组合优选问题的指标选择与评估
服务组合“优化”与“优选” 看文献时不时看到这俩词，有的是优化，有的是优选，本来没往这方面想还没觉得有啥，完全是突然冒出的念头，然后就给绕进去了（淦），所以先让我把这俩玩意辨一辨不然我睡不着。 谷歌翻译把“服务组合优化”翻译成“Service portfolio/composition optimization”（portfolio和composition两...
算法金 | 一文彻底理解机器学习 ROC-AUC 指标
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 在机器学习和数据科学的江湖中，评估模型的好坏是非常关键的一环。而 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和 AUC（Area Under Curve）正是评估分类模型性能的重要工具。 这个知识点在面试中也很频繁的出现。...
【操作系统】调度算法的评价指标和三种调度算法
一、调度算法的评价指标 1.1 CPU利用率 由于早期的CPU造价极其昂贵，因此人们会希望让CPU尽可能多地工作 CPU利用率：指CPU“忙碌”的时间占总时间的比例。 利用率 = 忙碌的时间 / 总时间 Eg:某计算机只支持单道程序，某个作业刚开始需要在CPU上运行5秒再用打印机打印输出5秒，之后再执行5秒，才能结束。在此过程中，CPU利...
基于最小二乘正弦拟合算法的信号校正matlab仿真,校正幅度,频率以及时钟误差,输出SNDR,SFDR,ENOB指标
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 在信号处理领域，正弦信号是一种常见且重要的信号形式。然而，在实际应用中，由于各种噪声和失真的影响，正弦信号的幅度、频率和相位可能会发生偏差。为了准确地恢复和分析这些信号，需要采用有效的校正算法。最小二乘正弦拟合算法是一种常用的方法，它可以通过最小化误差的平方和来估计正弦信号的参数。将详细介绍该算法的原理...
【Python机器学习】分类算法任务、分类模型评价指标详解（图文解释）
分类任务设样本集S={s_1,s_2,…,s_m}包含m个样本，样本s_i=(x_i,y_i)包括一个实例x_i和一个标签y_i，实例由n维特征向量表示，即x_i=(x_i^(1),x_i^(2),…,x_i^(n))。在学习过程，分类任务将样本集中的知识提炼出来，形成模型。完成分类任务的模型有决策函数模型、概率模型和神经网络模型三类。决策函数分类模型建立了从实例特征向量到类别标签的映射Y=f(....
机器学习基础知识——基本原理、常用算法与评估指标
引言从第一篇文章的概述到机器学习：在上一篇文章中，我们对人工智能进行了全面的概述，从人工智能的定义、历史、基本概念、应用领域，到社会影响等方面进行了探讨。人工智能作为一个广泛的领域，涵盖了多个子领域，其中之一便是机器学习。在本篇文章中，我们将更加深入地探讨机器学习的基本原理、常用算法以及评估指标。希望通过这篇文章，读者能够对机器学习有更清晰的认识，为学习和应用机器学习技术打下坚实的基础。机器学习....
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