难呀，难，请PB版的高高手指教

提前十分钟 2004-02-26 11:12:59

在window中引用IE 的Ole控件，在打开一个网页时，如何得到打开网页后的返回值，救救我吧

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所以我们上周的这个games204的课程，暂停了一周对，所以就非常欢迎大家这个本周回来啊，那首先给大家说一下这个抱歉，由于我现在是在人在香港，所以在海外的IP，境外IP其实是这个哔哩哔哩的直播。会有一些问题需要通过国内的代理，所以可能会有一些延迟，或者是一些嗯这个不稳定的地方，还希望大家多多包涵，那今天我们可能给大家讲一下，这个display的一些东西，因为之前几周的课程啊，孙启迪教授。

在大学，我听说过数据探索。在真正的乐趣开始之前，这是一个乏味的初步步骤。您汇总数据集，绘制一些图表，并检查模型的假设。很简单，但不是很有用，对吧？在这一点上，我能够回到井字游戏的挑战。网络在工作，代理在学习。我可以很容易地看到它挑选出哪些动作是有效的，哪些是无效的，当我检查它如何玩时，很明显它学会了如何赢——它连续三次的尝试非常明显，我很高兴——但不是太多。尽管它学到了什么，但很明显他没有注意到他的对手在做什么，也没有努力尝试阻止他的对手连续三次。

在本文中，我们已经为模型性能评估中使用的度量奠定了基础:混淆矩阵。事实上，混淆矩阵显示了分类模型的性能:有多少正面和负面事件被正确或错误地预测。这些计数是计算更一般的类统计度量的基础。在这里，我们报告了最常用的指标:灵敏度和特异性、召回率和精确度以及 F 值。混淆矩阵和类统计量已被定义为二项式分类问题。然而，我们已经展示了它们如何能够被容易地扩展以解决多项式分类问题。— — -正如最初发表在KNIME 博客红牛。

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