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目錄 R語言使用car包的scatterplotMatrix函數(shù)可視化散點(diǎn)圖矩陣（包含多個(gè)變量的散點(diǎn)圖）、可視化變量之間的相關(guān)性、自定義設(shè)置regLine參數(shù)配置線性回歸線的顏色、線條寬度（粗細(xì)） 仿真數(shù)據(jù)
Confusion matrix using numpy.bincount. np.bincount 用于統(tǒng)計(jì)一個(gè)非負(fù)數(shù)組中元素的出現(xiàn)次數(shù)。函數(shù)格式如下： 通常默認(rèn)數(shù)組 x x
使用R語言的apply函數(shù)和mean函數(shù)計(jì)算矩陣每列數(shù)據(jù)的均值 在R語言中，apply函數(shù)是一個(gè)非常有用的函數(shù)，它可以對矩陣或數(shù)據(jù)框的行或列進(jìn)行操作。而mean函數(shù)則是用來計(jì)算向量或矩陣的均值。結(jié)合這兩個(gè)函數(shù)，我們可以很方便地計(jì)算矩陣每列數(shù)據(jù)的均值。 下面我們來演示一下如
1. 使用函數(shù)計(jì)算兩點(diǎn)間的距離：給定平面任意兩點(diǎn)坐標(biāo)(x1,y1)和(x2,y2)，求這兩點(diǎn)之間的距離(保留2位)小數(shù)。要求定義和調(diào)用dist(x1,y1,x2,y2)計(jì)算兩點(diǎn)間的距離。坐標(biāo)中兩點(diǎn)坐標(biāo)之間的距離公式如下： 2. 請編寫函數(shù)fun，它的功能是計(jì)算并輸出給定整數(shù)n的所有因子（不包括1與自身）
在 Go 中，任何一個(gè)目錄都可以被視為一個(gè)包。創(chuàng)建自定義包的基本步驟是： 新建一個(gè)目錄，用于存放包的源文件。 在新建的目錄中編寫 Go 代碼，代碼的第一行應(yīng)該是? package 包名 。 使用? import ?語句在其他地方導(dǎo)入和使用這個(gè)包。 接下來，我們詳細(xì)看一下如何創(chuàng)建和使用
confusionchart()函數(shù)用于創(chuàng)建分類問題的混淆矩陣圖 目錄 confusionchart()函數(shù)用法： 描述： 示例1(通過trueLabels和predictedLabels創(chuàng)建混淆矩陣圖）： ?示例2（通過現(xiàn)有的混淆矩陣創(chuàng)建混淆矩陣圖）： ?示例3（按精度或召回率排序類）： confusionchart()函數(shù)用法： 描述： confusionchart（t
混淆矩陣是評估模型結(jié)果的一種指標(biāo) 用來判斷分類模型的好壞 ?預(yù)測對了 為對角線? 還可以通過矩陣的上下角發(fā)現(xiàn)哪些容易出錯(cuò) 從這個(gè) 矩陣出發(fā) 可以得到 acc ！=?precision recall? 特異度？ ? ?目標(biāo)檢測01筆記AP mAP recall precision是什么 查全率是什么 查準(zhǔn)率是什么 什么是準(zhǔn)確率
歸納編程學(xué)習(xí)的感悟， 記錄奮斗路上的點(diǎn)滴， 希望能幫到一樣刻苦的你！ 如有不足歡迎指正！ 共同學(xué)習(xí)交流！ ??歡迎各位→點(diǎn)贊 ??+ 收藏? + 留言??? ? ? ? 比別人多一點(diǎn)努力，你就會(huì)多一份成績！ ????????階乘是基斯頓·卡曼（Christian Kramp，1760～1826）于 1808 年發(fā)
直接看代碼 執(zhí)行結(jié)果： 可以看到 i的值一直是沒有變的， j 是int類型下 sizeof占用的大小為 4個(gè)字節(jié)，不是i的 2+2的大小，即使我修改i的值為3 j的大小也是4.
