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摘要：构建了潜流水平芦苇湿地处理富营养化污水,在近2年的研究中考察了芦苇的生长规律,芦苇不同器官对TN和TP的吸收及季节变化,评价了植物吸收对湿地TN和TP的去除作用.结果表明,2个生长年内芦苇的生长规律不同,受第1年芦苇移植的影响,芦苇生长周期滞后,导致植物立枯生物量与活体生物量比例在2...
当TP＞0．1mgL~(-1)时,随TP浓度的升高,非生长季节氨态氮浓度增加较快,硝态氮在生长季节呈增长趋势而在非生长季节有下降的趋势,这主要因为非生长季节超富营养湖泊中的溶氧和温度较生长季节低,而硝化作用对溶氧和温度较敏感所致。
从TP、FP、TN、FN到ROC曲线、missrate、行人检测评估update2018年1月31日22:21:56最初版本是基于行人检测PiotrDollar大佬的论文和代码胡乱写的难免有错严谨的paper请参考：TheRelationshipBetweenPrecision-RecallandROCCurves(ICML2006),ht
以情感(文本)分类为例详解TP,FP,TN,FN,precision,recall的概念-小白进.我今天要非常认真的来写一些这六个概念，我们可以意识到，很多NLP任务的评价指标都涉及到了这些概念。.前段时间我发表的论文用到的评价指标是宏平均和微平均，在这里，我不再介绍宏平均...
以西瓜数据集为例，我们来详细解释一下什么是TP、TN、FP以及FN。一、基础概念TP：被模型预测为正类的正样本TN：被模型预测为负类的负样本FP：被模型预测为正类的负样本FN：被模型预测为负类的正样本二、通俗理解（以西瓜数据集为例）以...
TP、TN、FP、FN主要用来统计两类分类的问题，当然多个类别也可以分别统计。将样本分为正样本（positive）和负样本(negative)。TP、TN、FP、FN中第一个字母表示分类器识别结果是否正确，正确用True的首字母T表示，错误用False的首字母F表示。
从TP、FP、TN、FN到ROC曲线、missrate、行人检测评估update2018年1月31日22:21:56最初版本是基于行人检测PiotrDollar大佬的论文和代码胡乱写的难免
目标检测TP\FP\FN\TN如何理解？FN和TN无意义pangxing6491的博客07-014671、TPTNFPFN的概念TPTNFPFN里面一共出现了4个字母，分别是TFPN。T是True；F是False；P是Positive；N是Negative。T或者F代表的是该样本是否被正确分类。P或者N...
TN：TrueNegative,被判定为负样本，事实上也是负样本。TP：TruePositive,被判定为正样本，事实上也是证样本。这里的正样本和负样本与检索的关系就是：你认为为正样本的应该都出现在检索结果中，而你认为为负样本的应该不出现在检索结果中，但是你认为的和事实上的会有不一样。
假设现在我们论文是要识别垃圾邮件。将邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。好了接下来通过垃圾邮件这个例子说明别人论文中常常出现的评估方法性能的概念名字是什么意思。假如我输入了5个数据到模型，那么模型会有相…
摘要：构建了潜流水平芦苇湿地处理富营养化污水,在近2年的研究中考察了芦苇的生长规律,芦苇不同器官对TN和TP的吸收及季节变化,评价了植物吸收对湿地TN和TP的去除作用.结果表明,2个生长年内芦苇的生长规律不同,受第1年芦苇移植的影响,芦苇生长周期滞后,导致植物立枯生物量与活体生物量比例在2...
当TP＞0．1mgL~(-1)时,随TP浓度的升高,非生长季节氨态氮浓度增加较快,硝态氮在生长季节呈增长趋势而在非生长季节有下降的趋势,这主要因为非生长季节超富营养湖泊中的溶氧和温度较生长季节低,而硝化作用对溶氧和温度较敏感所致。
从TP、FP、TN、FN到ROC曲线、missrate、行人检测评估update2018年1月31日22:21:56最初版本是基于行人检测PiotrDollar大佬的论文和代码胡乱写的难免有错严谨的paper请参考：TheRelationshipBetweenPrecision-RecallandROCCurves(ICML2006),ht
以情感(文本)分类为例详解TP,FP,TN,FN,precision,recall的概念-小白进.我今天要非常认真的来写一些这六个概念，我们可以意识到，很多NLP任务的评价指标都涉及到了这些概念。.前段时间我发表的论文用到的评价指标是宏平均和微平均，在这里，我不再介绍宏平均...
以西瓜数据集为例，我们来详细解释一下什么是TP、TN、FP以及FN。一、基础概念TP：被模型预测为正类的正样本TN：被模型预测为负类的负样本FP：被模型预测为正类的负样本FN：被模型预测为负类的正样本二、通俗理解（以西瓜数据集为例）以...
TP、TN、FP、FN主要用来统计两类分类的问题，当然多个类别也可以分别统计。将样本分为正样本（positive）和负样本(negative)。TP、TN、FP、FN中第一个字母表示分类器识别结果是否正确，正确用True的首字母T表示，错误用False的首字母F表示。
从TP、FP、TN、FN到ROC曲线、missrate、行人检测评估update2018年1月31日22:21:56最初版本是基于行人检测PiotrDollar大佬的论文和代码胡乱写的难免
目标检测TP\FP\FN\TN如何理解？FN和TN无意义pangxing6491的博客07-014671、TPTNFPFN的概念TPTNFPFN里面一共出现了4个字母，分别是TFPN。T是True；F是False；P是Positive；N是Negative。T或者F代表的是该样本是否被正确分类。P或者N...
TN：TrueNegative,被判定为负样本，事实上也是负样本。TP：TruePositive,被判定为正样本，事实上也是证样本。这里的正样本和负样本与检索的关系就是：你认为为正样本的应该都出现在检索结果中，而你认为为负样本的应该不出现在检索结果中，但是你认为的和事实上的会有不一样。
假设现在我们论文是要识别垃圾邮件。将邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。好了接下来通过垃圾邮件这个例子说明别人论文中常常出现的评估方法性能的概念名字是什么意思。假如我输入了5个数据到模型，那么模型会有相…
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