Top-5 分类错误率 平常我们在看一些深度学习图像分类的文献资料的时候，经常提到ImageNet Top-5 错误率降到了5%。它是什么意思呢？ ImageNet 项目 首先先说一下ImageNet 项目吧！ ImageNet 项目是一个用于物体对象识别检索大型视觉数据库。截止2016年，ImageNet 已经对超过一千万个图像的url进行手动注释，标记图像的类别。在至少一百万张图像

在看一些深度学习图像分类文献的时候，经常提到ImageNet Top-5错误率降到了15%。它是什么意思呢？ top1就是你预测的label取最后概率向量里面

周一，国际商业机器公司（IBM）发布了首台量子计算机，它拥有1000多个量子比特（相当于普通计算机中的数字比特）。但该公司表示，现在它将转变思路，专注于提高机器的抗错能力，而不是扩大机器的规模。 在2023年IBM量子峰会上，IBM技术小组研究负责人达里奥·吉尔 (Dario Gil) 表示，IBM将推出一些项目，这些项目表明量子计算与现有技术结合使用时的威力 多年来，

官方文档：https://www.nsnam.org/docs/models/html/wifi-design.html#default-table-based-error-model-validation ns-3根据接收到的帧的信噪比（SNR）以及可能重叠在时间上的任何干扰帧，来进行包的错误或成功决策；即SINR。在ns-3中，包错误率（PER）与SINR的关系由ns3::ErrorRate

API接口给程序员带来了许多好处。以下是其中一些主要的好处： 提高开发效率：通过API接口，程序员可以避免重复编写代码，直接使用其他应用程序或服务提供的接口和数据，从而极大地提高了开发效率。减少错误率：使用API接口可以避免手动输入数据时容易出现的错误，因为数据的获取和传递都是自动完成的，从而减少了因手动输入或复制数据而出现错误的概率。保证数据一致性：API接口可以保证数据的一致性，确保数据

文章目录 代价敏感错误率实现代价曲线例子 代价敏感错误率 指在分类问题中，不同类别的错误分类所造成的代价不同。在某些应用场景下，不同类别的错误分类可能会产生不同的代价。例如，在医学诊断中，将疾病患者错误地分类为健康人可能会带来严重的后果，而将健康人错误地分类为疾病患者的后果可能相对较轻。 传统的分类算法通常假设所有的错误分类代价是相同的，但在实际应用中，这种情况并不常见。代价敏

《机器学习》西瓜书课后习题3.4——python解交叉验证和留一法的对率回归错误率 《机器学习》西瓜书P69 3.3 选择两个UCI数据集，比较10折交叉验证法和留一法所估计出的对率回归的错误率 数据集：鸢尾花数据集 数据集属性信息： 1.萼片长度（以厘米计） 2.萼片宽度（以厘米计） 3.花瓣长度（以厘米计） 4.花瓣宽度（以厘米计） 5.类别： 数据集处理说明：该数据集中鸢尾