正负样本不平衡的解决办法？评价指标的参考价值？
参考回答：
上下采样法。
好的指标：ROC和AUC、F值、G-Mean；不好的指标：Precision、Recall
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我想评估和比较我的社区检测算法在R中的结果。我的算法不允许重叠，并且有一些节点没有被处理。例如，对于Zachary空手道俱乐部，我有1个节点未处理。我发现了很多指标（NMI、ARI、模块化（Q）、纯度、排名指数…），我不知道哪一个是最好的。目前，我正在使用模块化、纯度和排名指数。 这些选择的评估指标是否足够？ 例如，对于秩指数是RI（P，R）=（a d）/（a b c d），其中a、b、c和d是根
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本文向大家介绍Inception Score 评价指标介绍相关面试题，主要包含被问及Inception Score 评价指标介绍时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 定义： 推导出上式的意义： 故要使得生成图像的inception score高，就需要 1.最大化H(y);也就是对于输入的样本，通过inception_v3模型后的类别要均衡，衡量模式坍塌。 2.最小化H(y|x)
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用户的评价类型可以分为显式评价和隐式评价。显式评价指的是用户明确地给出对物品的评价，最常见的例子是Pandora和YouTube上的“喜欢”和“不喜欢”按钮： 以及亚马逊的星级系统： 隐式评价 所谓隐式评价，就是我们不让用户明确给出对物品的评价，而是通过观察他们的行为来获得偏好信息。示例之一是记录用户在纽约时报网上的点击记录。 经过几周的观察之后，我们就可以为用户刻画出一个合理的模型了——她不喜欢
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我试图使用Kubernetes来明确定义配置和部署，我也喜欢Kubernetes的pod调度机制。目前，只有2个应用程序在3个节点上的2个副本上运行。但是谷歌的Kubernetes引擎的负载平衡器对于像我们这样的小应用程序来说非常昂贵（至少目前如此），同时我不愿意改为在容器上托管单个实例的解决方案，也不愿意在Docker swarm等上部署应用程序。 使用节点的IP似乎是一种黑客行为，我认为这可能
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import { Rater } from 'feui'; components: { [Rater.name]: Rater } 代码演示 基础用法 <fe-cell title="设置默认" inline-desc="总共5星如果不改变的话"> <fe-rater v-model="data3" slot="value"></fe-rater> </fe-cell>
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我在Java工作，我必须评估作为字符串给出的数学表达式。例如： 将导致 我尝试了“Java评估图书馆”，但没有找到帮助。请告诉我怎样解决这种问题。我可以使用数据结构堆栈或队列来计算这样表达式，但我必须考虑运算符的优先级，因为乘法是在减法、加法之前完成的。什么数据结构最适合这种情况，记住时间复杂性。