打字是当今职场人士的一项基本技能，速度的快慢一定程度可以帮助你提高做事效率，撰写报告，编写ppt等职场必须的场景，对于一个新手来说，如何提高自己的打字速度不只是靠练，还需要掌握一些基本的打字方法，这样才能事半功倍去提高打字的速度和准确率。 正常情况下，通用的电脑键盘的键位是有排列标准的，如果配合上一 ...
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2019-09-28 14:22:47
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分类准确度的问题 假如有一个癌症预测系统，输入体检信息，可以判断是否有癌症，准确度为99.9%，这个系统是好还是坏？ 如果癌症产生的概率本来就只有0.1%，那么即使不采用此预测系统，对于任何输入的体检信息，都预测所有人都是健康的，即可达到99.9%的准确率。如果癌症产生的概率本来就只有0.01%，预 ...
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2019-09-22 19:31:46
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0x00 引言 工欲善其事必先利其器，作为一名底层代码搬砖工人熟练使用CTRL CV能大量节省其咖啡用量(大雾)，要想成为一名合格的程序员，最大化使用键盘效率是必不可少的。在编程思路清晰的前提下，键盘使用效率可以通过熟练掌握键盘布局，提高打字准确率，使用快捷键以及IDE来提高。 0x01 提高打字准 ...
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2019-09-18 18:00:54
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Abstract MobileNet 用于 移动或嵌入式应用，其主要方法是通过引入2个超参以在延迟和准确率上做trade off，是一个轻量级结构。可用于object detection, fine grain classification,face attributes and large sca ...
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2019-09-14 20:52:13
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今日完成 完成了对于虚拟样本的实验。 即以不同虚拟样本占比为横坐标，比较loss和准确度是否有提升。 结果：毫无规律可言。 在网上继续寻找论文。 所幸其上两篇文章里的准确率都不高，甚至可以说是非常的低，给了我非常大的信息和鼓舞。 明日目标 继续做实验，复验神经网络的泛化能力是否足够，今天似乎已经发现 ...
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2019-09-12 21:35:19
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分类与预测模型对训练集进行预测而得出的准确率并不能很好地反映预测模型未来的性能，为了有效判断一个预测模型的性能表现，需要一组没有参与预测模型建立的数据集，并在该数据集上评价预测模型的准确率，这组独立的数据集叫做测试集。模型预测效果评价，通常用相对/绝对误差、平均绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝 ...
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编程语言 时间：
2019-09-04 00:14:07
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最近做了一些分类模型，所以打算对分类模型常用的评价指标做一些记录，说一下自己的理解。使用何种评价指标，完全取决于应用场景及数据分析人员关注点，不同评价指标之间并没有优劣之分，只是各指标侧重反映的信息不同。为了便于后续的说明，先建立一个二分类的混淆矩阵 ，以下各参数的说明都是针对二元分类 1.准确率 ...
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2019-09-02 17:41:15
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7.1 分类模型评估 1、二分类 混淆矩阵中对角线的元素代表正确分类的数量； 非对角线元素代表错误分类的数量。 所以最为理想的模型（拿测试集来看），应该是一个对角阵。若无法得到对角阵，对角线上的数字之和如果占统治地位也是可以的。 片面的追求查准率可能会降低召回率 2、多分类 recall参数中的av ...
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2019-09-01 19:02:14
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分类结果混淆矩阵（confusion matrix）： 1.准确率--accuracy 定义：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。计算方法： 2.精确率--precision（P）定义：被判定为正例（反例）的样本中，真正的正例样本（反例样本）的比例。计算方法： 3.召回率-- ...
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2019-09-01 01:31:12
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今日完成 今天是做的demonstration 这一周主要做的是超参数(hyper parameter)搜寻，神经网络架构(architecture)调整，损失函数(loss function)调整 使用的架构是两层隐层，每层隐层十个节点 拟合效果不好，loss function下不去，最低只能到6 ...
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2019-08-30 19:11:40
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