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negatives相关知识

混淆矩阵Confusion Matrix
True Positive:真阳性（把阳性的判6为阳性）TPFalse Negatives :假阴性（把阳性判为阴性）FNFalse Positive :假阳性（把阴性的判为阳性）FPTrue Negatives:真阴性（把阴性的判为阴性）TN例子：类型1和类型2错误有时在一些文档中，你会看到把假阳性和假阴性称为类型1和类型2错误。这是定义： 类型1错误（第一类错误或假阳性）：在医学诊断例子中，这是我们误诊一个健康人为病人类型2错误（第二类错误或假阴性）：在医学诊断例子中，这是我们漏诊一个病人为健康人准确率 Accuracy = (TP+TF)/(TP+TF+FP+FN)准确率 = （真阳性+真阴性）/(真阳性+真阴性+假阳性+假阴性) from sklearn.metrics import accuracy_score 然而 ，准确率不是永远都好用，因为当数据偏斜分布时，它可能会完全错过一些点。精度(P)
目标检测YOLO、SSD、RetinaNet、Faster RCNN、Mask RCNN(1)
Necessary Prerequisite1. 准确率判断分对的正反例样本数 / 样本总数用于评估模型的全局准确程度，因为包含的信息有限，一般不用于评估模型的性能2. 精确率与召回率image一些相关的定义。假设现在有这样一个测试集，测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成，假设你的分类系统最终的目的是：能取出测试集中所有飞机的图片，而不是大雁的图片。True positives : 正样本被正确识别为正样本，飞机的图片被正确的识别成了飞机。True negatives: 负样本被正确识别为负样本，大雁的图片没有被识别出来，系统正确地认为它们是大雁。False positives: 假的正样本，即负样本被错误识别为正样本，大雁的图片被错误地识别成了飞机。False negatives: 假的负样本，即正样本被错误识别为负样本，飞机的图片没有被识别出来，系统错误地认为它们是大雁。Precision其实就是在识别出来的图片中，True positives所占的比率。也就是本假设中，所有被识别出来的飞机中，真正
Javascript入门篇之常用互动方法
1.用Javascript输出内容（document.write）第一种:输出内容用""括起，直接输出""号内的内容。第二种:通过变量，输出内容。这时不用加""号。第三种:输出多项内容，内容之间用+号连接。第四种:输出HTML标签，并起作用，标签使用""括起来。 2.JavaScript提示对话框（alert 消息对话框）语法:alert(字符串或变量); 与document.write类似。消息对话框是按顺序弹出的，不按“确定”按钮就不能进行其他操作。消息对话框通常可以用于调试程序。 3.JavaScript选择对话框（confirm 消息对
nginx学习- 开篇，搭建调试环境
搭建调试环境首先还是搭个调试环境，下好了nginx代码以后，查看目录。localhost:nginx-master jjchen$ tree -L 1. ├── Makefile ├── auto├── conf ├── contrib ├── docs ├── misc ├── objs └── src直接编译bash auto/configure make程序就编译好了，可执行程序生成在objs/nginx。代码在src中，我们用ide将代码导入，我这里是xcode。此处直接导入代码，没有处理编译错误，不能直接debug运行了，我们直接用附加程序的方式来调试。注意先附加到进程，后启动程序。进入objs目录，启动nginx程序，这里用了root权限，不然一些日志文件创建不了。sudo ./nginx -c ../conf/ngin.conf开始跟