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Dia de Celebração de Campeões na Casa Branca

Foi um dia de campeonato de basquete na Casa Branca.

O presidente Joe 🌛 Biden, assim como presidentes anteriores, recebeu centenas de campeões roleta de 1 a 5 títulos na mansão presidencial ao longo dos anos, mas as 🌛 visitas de terça-feira se sentiram um pouco diferentes.

Raramente um presidente teve privilégio de tal discurso público sobre roupa interior 🌛 supersticiosa.

Entre o University of Connecticut homens basquete treinador chefe Dan Hurley.

O Hurley de 51 anos, que dirigiu os 🌛 Huskies a dois títulos consecutivos roleta de 1 a 5 abril e trouxe seu lado vitorioso para o Salão Leste, não é tímido sobre 🌛 roleta de 1 a 5roupa interior sortuda com estampas de dragões.

A esposa de Hurley, Andrea, anteriormente contou à roleta de 1 a 5 's Coy 🌛 Wire que começou tudo isso comprando calças boxer com dragões estampados nele porque Hurley é apenas um "garoto de 12 🌛 anos de idade no coração e gosta de super-heróis e essas coisas".

Na terça-feira, Hurley estava animado para seu retorno 🌛 a 1600 Pennsylvania Avenue e claramente bem com a discussão de roupa interior: "Em todos os lugares aos quais vamos, 🌛 dizemos essa coisa. Em todos os locais aos quais entramos e é, 'Os campeões estão aqui!'

Aware do famoso briefs 🌛 de Hurley com dragões míticos, Biden disse, "Eu achei que você começou com dragões?"

"Bem, não é apenas os dragões", 🌛 Hurley respondeu.

"Eu tenho tubarões, eu tenho lobos. Eu monto a mão quente. E na verdade, não apenas faço os 🌛 dragões jogarem os jogos, eu realmente tenho os dragões agora como recompensa - para os dragões."

O treinador então apontou 🌛 para a cintura e disse: "Eles estão lá agora."

Aqueles presentes riram junto com o presidente.

Após revelar o que 🌛 outros não podiam ver, Hurley admitiu que estava nervoso, apesar de ter estado nessa posição antes.

"Eu achei que isso 🌛 seria mais fácil no ano 2. 'Oh, homem, eu já fui à Casa Branca antes.'

"Isso é assustador como a 🌛 merda", o técnico do UConn concedeu.

Biden riu novamente quando Hurley cobriuroleta de 1 a 5boca roleta de 1 a 5 brincadeira.

Ambiente mais contemplativo mais 🌛 cedo no dia quando o time de basquete feminino da Carolina do Sul foi homenageado.

A treinadora chefe Dawn Staley, 🌛 que liderou as Gamecocks a uma temporada invicta e campeonato nacional, expressou gratidão acrescentando uma perspectiva histórica à visita de 🌛 volta à Casa Branca.

"Eu sinto que isso é um momento de aprendizado para minha equipe. Estou lembrado da jornada 🌛 do nosso estado, nossa casa estadual, Carolina do Sul", Staley disse.

"Não muito tempo atrás, a bandeira confederada foi derrubada 🌛 do nosso Capitólio estadual - um símbolo que representava divisão e exclusão. Esse momento não foi apenas sobre um símbolo 🌛 sendo removido.

"Foi sobre pessoas

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Algoritmo de papel mais confiável é um ponto importante na área da ciência dos dados e machine learning. A escola do melhor desempenho pode ter impacto significativo no processo inicial, eficiência nos modelos em roleta de 1 a 5 aprendizagem automática

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Antes de mergulharmos na melhor matriz da confusão, vamos primeiro entender o que é uma matrix confusion. Uma Matrix Confusation (matriz) consiste em roleta de 1 a 5 um quadro onde se resume a performance do modelo machine learning comparando suas previsões com os verdadeiros rótulos reais e quatro entradas: true positive(TP), True Negativos/TN).

• Verdadeiros Positivos (TP): Número de instâncias positivas que são corretamente previstas como positiva.
• Verdadeiros Negativos (TN): O número de instâncias negativas que são corretamente previstas como negativa.
• Falsos Positivos (FP): Número de instâncias negativas que são mal classificadas como positivas.
• Falsos negativos (FN): O número de casos positivos que são mal classificados como negativo.

Melhor Matriz de Confusão para Avaliar Modelos Machine Learning

Agora que sabemos o quê é uma matriz de confusão, vamos discutir a melhor matrix para avaliar modelos machine learning. A mais comumente usada da confusion matrix são as seguintes quatro métricas:

• Precisão: TP / (TF + FFP)
• Recall: TP / (PT + FN)
• F1-score: 2 * (Precisão de Recall) //( Precision + Recording )
• Precisão: (TP + TN) /(TT+Tn +2 FP+1F NM )

Estas métricas fornecem uma avaliação abrangente do desempenho de um modelo machine learning. Precisão e recall são úteis para avaliar a capacidade da modelagem em roleta de 1 a 5 classificar instâncias positivas ou negativas corretamente, enquanto o escore F1 fornece medidas equilibradas das duas coisas: precisão é medida pela proporção geral entre as previsões corretas fora dos casos anteriores;

Outras Métricas Importantes

Embora a matriz de confusão forneça informações valiosas sobre o desempenho do modelo, existem outras métricas importantes que devem ser consideradas ao avaliar seu comportamento:

• Curva de Característica Operacional do Receptor (ROC): Esta curva traça a Taxa Positiva Verdadeira contra o Falso Valor positivo em roleta de 1 a 5 diferentes limiares. Ajuda avaliar roleta de 1 a 5 capacidade para distinguir entre instâncias positivas e negativas
• Curva de Precisão-Recall: Esta curva traça a Taxa Verdadeira Positiva contra o Falso positivo em roleta de 1 a 5 diferentes níveis da recordação. Ajuda avaliar capacidade do modelo para equilibrar entre os verdadeiros positivos e falsos negativos
• Função de perda: A escolha da função pode afetar significativamente o desempenho do modelo. Funções comuns para problemas na classificação incluem a Perda log, perdas dobradiças e divergência KL displaystyle kl_kr

Em conclusão, uma matriz de confusão é um instrumento crucial para avaliar o desempenho do modelo machine learning. A melhor matrix confusionada na avaliação dos modelos Machine-Learning inclui métricas como precisão e memória (record), pontuação F1 ou exatidão; além disso outras medidas tais com a curva ROC – curvas da chamada precisa - podem fornecer informações valiosas sobre seu comportamento em roleta de 1 a 5 relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...

Referências

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