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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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GAMES 图形学系列笔记(四)
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。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019(三百一十六)
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。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019(一百一十六)
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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