P-R曲线与模型评估问题研究

现阶段深度学习作为一种实现机器学习的技术,在分析模型问题和评估模型的方法上基本一致。文章从评估模型的角度,以混淆矩阵为基础,通过常用的Accuracy,Precision以及Recall等衡量模型的预测能力。研究结合深度学习近几年的竞赛任务分析样本均衡与非均衡下几种评估模型方法的差异,从几种评估指标之间的联系讨论P-R曲线评估模型之间的相关性,以及P-R曲线在目标检测任务中作为评估模型方法的合理性。

巧用数形结合 妙解物理问题——例谈串联电路中可变电阻的电功率问题

理论推导串联电路中可变电阻的电功率的函数表达式,利用几何画板软件绘制串联电路中可变电阻的电功率P-I、P-U、P-R函数曲线,分析曲线的规律和特点,找出各曲线的特殊点坐标及对应的物理意义,对比不同曲线间特殊点之间的联系,总结解题的技巧和规律,并进行中考真题的实例检验.

降雨型滑坡灾害的约简和逻辑回归预测模型

为实现秦巴山区域降雨诱发的滑坡灾害预警,收集处理不同时段滑坡灾害发生点最近区域站大量降雨数据,形成降雨特征滑坡灾害样本数据集;定义降雨型滑坡灾害知识表达系统,利用知识约简和预测结果反馈方法,选取影响滑坡灾害的降雨特征,进而确定发生滑坡灾害的诱发因子;改进逻辑回归方法,提高模型泛化能力,建立约简逻辑回归预测模型,并与不确定朴素贝叶斯模型和遗传神经网络模型对比。结果表明：约简逻辑回归预测模型能有效处理海量高维降雨数据,且预测准确率较高。