题：给一个函数，返回 0 和 1，概率为 p 和 1-p，请你实现一个函数，使得返回 01 概率一样。...思路：连续调用两次基础随机函数，那么有四种结果： 1、00概率为p*p； 2、11概率为（1-p）*(1-p)； 3、10概率为（1-p）*p; 4、01概率为p*(1-p) 可以看到结果...3和结果4是概率相等的。...public class SameProbability { /** * 生成0的概率为p，生成1的概率为1-p。...* * 生成0 1 概率为p(1-p) * 生成1 0概率为(1-p)p * 则相等的 */ public static int getZeroOrOneSameProbability
2021-05-03：给定一个非负整数num， 如何不用循环语句， 返回>=num，并且离num最近的，2的某次方 。 福大大 答案2021-05-03： 32位整数，N=32。...1.非负整数用int表示。时间复杂度是logN。 整数减一后的二进制形式，1右边的数字全部变成1，最后加1就是需要返回的结果。 2.非负整数用float64表示。...当尾数不为0的时候，尾数变成0，阶码+1，这就是需要返回的浮点数的内存结果；当尾数为0的时候，当前浮点数就是需要返回的结果。 代码用golang编写。...129; i++ { fmt.Println(i, tableSizeFor1(i), tableSizeFor2(float64(i))) } } // 已知n是正数 // 返回大于等于
给定一个非负索引 rowIndex，返回「杨辉三角」的第 rowIndex 行。在「杨辉三角」中，每个数是它左上方和右上方的数的和。力扣119。 福大大 答案2021-10-10： 自然智慧即可。
对于错误的预测，它应该返回高值，对于良好的预测，它应该返回低值。 对于像我们的示例这样的二分类，典型的损失函数是binary cross-entropy / log。...▲ 图4：正确分类正类中的点的概率 OK，到目前为止还不错！那负类的点又如何呢？请记住，sigmoid曲线下方的绿色条表示给定点为绿色的概率。那么，给定点为红色的概率是多少呢？...▲ 图5：正确分类负类中的点的概率 放在一起，我们最终得到这样的结果： ? ▲ 图6：所有概率加在一起！ 条形图表示与每个点的对应真实类别相关的预测概率！...事实证明，对于这个目的，采用概率的（负）对数非常适合（由于0.0和1.0之间的值的对数为负，因此我们采用负对数以获得损失的正值）。...下面的图给了我们一个清晰的展示 - 实际的类的预测概率越来越接近于零，则损失指数增长： ? ▲ 图9：不同概率的对数丢失 很公平！让我们取概率的（负）log -这些是每个点相应的损失。
在70个实际的阳性数据点中，您的模型预测64个点为正，6个点为负。在30个实际负点中，它预测3个正点和27个负点。...基于上面的矩阵，我们可以定义一些非常重要的比率： TPR（真正率）=（真正/实际正） TNR（真负利率）=（真负/实际负） FPR（误报率）=（误报/实际负） FNR（假负率）=（假负/实际正数） 对于我们的糖尿病检测模型...非常重要：同样，我们无法比较两个返回概率得分并具有相同准确性的模型。 有某些模型可以像Logistic回归那样给出每个数据点属于特定类的概率。让我们来考虑这种情况： ?...为了理解这一点，让我们看这个例子：当您在百度中查询时，它返回40个页面，但是只有30个相关。但是您的朋友告诉您，该查询共有100个相关页面。...正如您现在所看到的，R²是一种度量，用于将模型与非常简单的均值模型进行比较，该均值模型每次均返回目标值的平均值，而与输入数据无关。
由于类别0为正样本，类别1为负样本和类别1为正样本、类别0为负样本实质上是一样的，所以不需要重复训练。...1、二分类的decison_function 二分类模型中，decision_function返回的数组形状等于样本个数，也就是一个样本返回一个decision_function值。...，且返回结果的数值表示模型预测样本属于positive正样本的可信度。...，否则可信度小于负样本。...2、多分类的decision_function 多分类模型中，decision_function返回的数组形状依据使用的模式是‘ovr’还是‘ovo’而分别返回n_classes个和n_classes
在这个例子中， 转换成 ，再将 u 和 数组匹配，返回结果为第一个大于 u 的元素 index。...实现代码 二项分布生成算法可以通过伯努利试验的故事来实现，即调用 n 次伯努利分布生成函数，返回总的成功次数。...（PMF） 持续模拟动画 负二项分布 负二项分布（Negative Binomial Distribution）是尝试伯努利试验直至成功 r 次的失败次数。...（PMF） 持续模拟动画 负超几何分布 负超几何分布（Negative Hypergeometric Distribution）的意义是从总数为N的集合中，无替换下抽取直至 r 次失败时，成功的次数...有替换 无替换 固定尝试次数 二项 Binomial 超几何 Hypergeometric 固定成功次数 负二项 Negative Binomial 负超几何 Negative Hypergeometric
50%，数据点被分为正类的概率直观上由其到决策边界的距离决定； 以上，对于数据中的噪声，假设噪声点实际为负类，但是被分到正类一侧，如果是感知机，则无法判断，而逻辑回归以概率为基础，如果该噪声点实际被分为正类的概率仅为...52%，那么实际上它属于负类的可能性也很大，即逻辑回归认为数据的产生是有一定随机性的，相比于简单的0或1，概率值更能表现其实际情况； 输出函数 从决策边界可知，感知机的输出∈{+1,-1}，而逻辑回归的输出为...0~1的概率值： 感知机使用sign作为输出函数：sign(wx+b) 逻辑回归使用sigmoid作为概率输出函数：sigmoid(wx+b)，sigmoid=1/(1+e^-z)，这里z=wx+b，可以看到当...： sigmoid函数可以由伯努利、正态分布+贝叶斯全概率公式推导得到； 损失函数 感知机： yi*sign(w*xi+b) ，yi∈{-1,+1}，模型分类正确返回值为+1，错误返回值为-1，对所有样本进行求和即可得到...score值； 逻辑回归： ln(1+e^{-(yi*wxi)}) ，yi∈{-1,+1}，模型分类正确返回值>=0，错误返回值<0，负数绝对值越大，表示错误越严重，对所有样本计算该误差加起来求平均即为逻辑回归的误差函数
但由于大部分曝光的广告没有被用户点击，这些高价值的广告通常多次被标记为负样本，其召回概率也降低，平台的收益也会随之下降。 3）曝光但未点击的广告，并不一定是真正的负样本。...而Ah中每个广告的被选择概率为： 由于||Al||远大于||Ah||，相比于原始的负采样方式，存储和时间复杂度上也是明显有降低的。...具体的，具有高曝光的广告的负样本，基于以下的概率进行抛弃： 上式中第二项的分母是归一化后的曝光频次，分子β为设定好的阈值。广告的曝光频次越高，第二项越小，则抛弃概率更高。...set中所有样本的平均点击概率 5）U中预测点击率小于4）中得到的平均点击概率的样本， 作为比较置信的负样本， 计作RN。...在最终返回的广告列表中，只有头部的广告曝光给了用户，还有很多没有得到曝光，虽然这些样本没有得到曝光，但是是经过召回阶段和排序阶段的广告，有更高的概率与用户的兴趣相匹配。
在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损失函数计算 loss。 ?...reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。...loss和的平均值；sum:返回loss的和。...17 负对数似然损失 NLLLoss 负对数似然损失.
在多分类任务中，经常采用 softmax 激活函数+交叉熵损失函数，因为交叉熵描述了两个概率分布的差异，然而神经网络输出的是向量，并不是概率分布的形式。...所以需要 softmax激活函数将一个向量进行“归一化”成概率分布的形式，再采用交叉熵损失函数计算 loss。...reduction-三个值，none: 不使用约简；mean:返回loss和的平均值；sum:返回loss的和。默认：mean。...loss和的平均值；sum:返回loss的和。...17 负对数似然损失 NLLLoss 负对数似然损失.
假负类：预测是 5 (负类)，但是分类错误。 真正类：预测是 3 (正类)，而且分类正确。...2.3 高查全率的初级模型 在两分类模型中，首先计算出预测样本为正类和负类的概率，然后选取 0.5 作为阈值，概率大于 0.5 的样本作为正类，概率小于 0.5 的样本作为负类。...首先用 predict_proba() 函数获取模型的预测正类负的概率，该模型有两列，第一列是预测负类的概率，第二列是预测正类的概率，我们需要第二列，因此在下面代码中，用 [:,1] 获取第二列作为 y_score...因此机器学习中的分类器不仅能返回类别，而且可以返回类别对应的概率，概率越大，预测该类别的信心越足，那么在交易时不就可以增加头寸大小了么？...头寸大小 = f(预测概率) 而预测该类的概率是任何机器学习的分类模型的副产品，在 scikit-learn 中，用 predict_proba() 可以得到预测概率。
在上面的截图中，我们可以把这个模型想象成一个接受了这两个绿色单词(thou shall)的模型，并返回了一个建议列表(“not”是概率最高的那个): 我们可以把模型想象成： 但实际上...神经语言模型的输出是该模型所知道的所有单词的概率得分，也就是说thou shalt的下一个单词有40%的概率是not，0.1%的概率是aaron等。...就是说我们实际期望的是得到thou的概率为1，得到其他单词的概率为0。 正确的预测值离我们有多远?...为了解决这个问题，我们需要向我们的数据集引入负样本——不是相邻单词的样本。我们的模型需要为这些样本返回0。现在，这是一个模型必须努力解决的挑战——但仍然以极快的速度。...负样本的数量是训练过程的另一个因素。原论文规定5-20为良好的负样本数量。它还指出，当你有足够大的数据集时，2-5似乎就足够了。Gensim的默认值是5个负样本。
三、Precision, Recall和F-score Precision：查准率，即在检索后返回的结果中，真正正确的个数占整个结果的比例。...实际上对于许多学习器在判定二分类问题时是预测出一个对于真值的范围在[0.0, 1.0]之间的概率值，而判定是否为真值则看该概率值是否大于或等于设定的阈值（Threshold）。...1.png 例3 有20个测试样本，“Class”一栏表示每个测试样本真正的标签（p表示正样本，n表示负样本），“Score”表示每个测试样本属于正样本的概率。如下图所示： ?...2.png 接下来，我们从高到低，依次将“Score”值作为阈值threshold，当测试样本属于正样本的概率大于或等于这个threshold时，我们认为它为正样本，否则为负样本。...这句话的意思是：首先AUC值是一个概率值，当你随机挑选一个正样本以及一个负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值。
一、指定阈值 逻辑回归返回的是概率。你可以“原样”使用返回的概率（例如，用户点击此广告的概率为 0.00023），也可以将返回的概率转换成二元值（例如，这封电子邮件是垃圾邮件）。...如果某个逻辑回归模型对某封电子邮件进行预测时返回的概率为 0.9995，则表示该模型预测这封邮件非常可能是垃圾邮件。...曲线下面积的一种解读方式是看作模型将某个随机正类别样本排列在某个随机负类别样本之上的概率。以下面的样本为例，逻辑回归预测从左到右以升序排列： ? 图 6....预测按逻辑回归分数以升序排列 曲线下面积表示随机正类别（绿色）样本位于随机负类别（红色）样本右侧的概率。 曲线下面积的取值范围为 0-1。...例如，有时我们非常需要被良好校准的概率输出，而曲线下面积无法告诉我们这一结果。 并非总是希望分类阈值不变。在假负例与假正例的代价存在较大差异的情况下，尽量减少一种类型的分类错误可能至关重要。
特异性Specificity：真负例的数量超过真负例的数量加上假正例的数量。Spec=TN(TN+FP) (ROC) 曲线：该曲线显示了真正例率和假正例率之间的权衡。代表模型的性能。 ...但是这里不建议使用 model.predict(X_test) 方法，直接返回每个实例的标签，而是直接返回每个分类的概率。...例如sklearn 提供的 model.predict_proba(X_test) 的方法来预测类概率。然后我们就可以编写一个方法，根据决策阈值参数返回每个实例的最终标签。...也称为假负例错误。 错误分类实例的数量决定了模型的好坏。...对于sklearn来说使用model.predict_proba(X_test)方法来获得类概率，如果使用神经网络的化一般都会输出的是每个类的概率，所以我们这里以sklearn为例，使用这个概率值： 计算
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