roleta de numeros virtual
mitzvahceremonies.com:2024/12/2 10:13:03
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'I f you get a difficult job ... and you haven't got a way to make it easy, put a 🍏 lazy person on it," un ejecutivo de Chrysler llamado Clarence Bleicher una vez explicó a un comité del Senado de 🍏 EE. UU. sobre la productividad. "Después de 10 días, él habrá encontrado una forma fácil de hacerlo."
Esta cita a menudo 🍏 se atribuye incorrectamente a Walter Chrysler o Bill Gates. Lo sé porque, fundamentalmente, soy un hombre perezoso: si se me deja 🍏 a mí, pasaré felizmente 20 minutos en Investigador de Cotizaciones en lugar de aspirar el salón o, bueno, escribir una 🍏 función sobre productividad.
El problema es que tengo mucho que hacer. Al igual que muchos productividad autodenominados bros, mi horario semanal incluye varias 🍏 sesiones de gimnasio, un hábito de jiujitsu brasileño, practicar el piano, escribir una boletín informativo y cultivar un par de 🍏 proyectos paralelos – pero también tengo un trabajo a tiempo completo y un niño de siete años que preocuparme.
Mientras recopilo 🍏 consejos de productividad como algunas personas recopilan imanes para neveras o figuras Funko Pop!, soy implacable con los consejos que 🍏 realmente sigo. No llevo un diario, no medito ni tomo duchas frías; no tengo 20 aplicaciones de productividad ni un 🍏 temporizador caro. Tengo un puñado de "reglas" y seguirlas funciona ... bastante bien.
Entonces, si estás luchando para encajarlo todo, toma 🍏 algunos consejos de Bleicher, agarra algunas bandas elásticas (sí, en serio) y comienza con la cosa más perezosa pero cambia 🍏 la vida que puedes hacer.
Escribe todo
Sí, todo : listas de compras, citas, trabajos que necesitan ser hechos, formas de entretener 🍏 a un niño aburrido, ideas para esa novela que escribirás si alguna vez tienes la oportunidad, todas las películas y 🍏 programas de televisión que quieres ver y todos los libros que quieres leer.
Dave Allen, el autor de Getting Things Done, 🍏 sugiere hacer esto con un sistema complicado de tarjetas indexadas, pero la tecnología ha avanzado. Ponlo todo en una o 🍏 dos hojas de cálculo grandes con pestañas separadas. Es increíblemente liberador: en lugar de hacer malabares con docenas de ideas 🍏 en tu cabeza, estás externalizando a un documento. También reduce las noches perdidas tratando de encontrar algo que ver a 🍏 través de las plataformas de transmisión múltiples. Pero siempre hago una cosa en un cuaderno físico ...
Deshazte de 🍏 la lista de tareas por hacer por una lista de "primera cosas"
El problema con la mayoría de las listas de 🍏 tareas pendientes es que no tienen en cuenta todo lo que necesitas hacer para hacerlas. "Haz la declaración de impuestos" 🍏 no funciona si no tienes tus recibos en orden; "ordena la solicitud escolar" no funciona si no sabes a quién 🍏 enviar un correo electrónico.
Con una lista de "primera cosas", divides una tarea importante en trozos más pequeños y más pequeños 🍏 hasta que te queda una "primera cosa" que puedes hacer inmediatamente (y preferiblemente en menos de dos minutos). Haz una 🍏 lista de esas cosas cuando te sientes por la mañana y es fácil comenzar a construir momentum para el resto 🍏 del día.
Sugerencia adicional: en lugar de tachar cosas de tu lista, coloca una casilla de verificación junto a cada artículo. 🍏 Toma alrededor de 10 segundos más, pero es más fácil ver lo que has hecho – y es increíblemente satisfactorio.
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Qual é a função mais confiável?
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 numeros virtual 👄 aprendizagem automática
O que é uma Matriz de Confusão?
Antes de mergulharmos na melhor matriz da confusão, vamos primeiro entender o que 👄 é uma matrix confusion. Uma Matéria Confusation (matriz) consiste em roleta de numeros virtual um quadro onde se resume a performance do modelomachine 👄 learning comparando suas previsões com os verdadeiros rótulo- 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 modelosmachine learning. A mais comumente usada da confusion Maq 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+12 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 numeros virtual classificar instância, positivas ou 👄 negativas corretamente; enquanto o éScore F1 fornece medidas equilibradas das duas coisas: precisão É medida pela proporção geral entre as 👄 previsões corretadas fora dos casos anteriores";
Outras Métricas Importantes
Embora a matriz de confusão forneça informações valiosas sobre o desempenho do modelo, 👄 existem outras métricam 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 numeros virtual diferentes limiares. Ajuda avaliar roleta de numeros virtual 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 numeros virtual 👄 diferentes níveis da recordação. Ajuda avaliar capacidade do modelo para equilibrar entre os verdadeiros positivos e falso, 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 melhormatrix confusionada na avaliação dos modelos Machine-Lerner inclui métricas como precisão e memória (record), pontuação 👄 F1 ou exatidão; além disso outras medidas tais com a curva ROC – reta também da chamada precisa - podem 👄 fornecer informações valiosaS sobre seu comportamento em roleta de numeros virtual relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...
Referências
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