数据模型如何论好坏 |0x00 数据模型的选择 最常见提到的有四种：范式、维度、DataVault、Anchor。在传统行业中，范式很流行，在互联网行业中，维度很流行，另外两种就“只闻其名,不见其人”了。 如果论这四种方法&#xff…

我们一般从可维护性、可读性、可扩展性、可测试性、可复用性、简洁性来评价代码的质量。 可维护性 所谓维护无外乎就是修改bug、修改老的代码、添加新的代码之类的工作。代码易维护指的是在不破坏原有代码设计、不引入新的bug的前提下，能够快速的修改或者添加代码…

如何评价一个网站的好坏 判断一个东西的好坏，我们要从它的专业和非专业来看。 对于判断评价网站的好坏来讲，我们要从技术方面和用户体验： 网站的整体策划 首先在做网站之前给要做的网站一个明确的定位，给网站定位后明确建站目的是…

如何评价一个算法的好坏？ 如果单从执行效率上进行评估，可能会想到这么一种方案 比较不同算法对同一组输入的执行处理时间这种方案也叫做：事后统计法 下面例举斐波那契数列的例子 我们知道类似于 0 1 1 2 3 5 8…这样的数列叫斐波那契数列…

机器学习中如何评价模型的好坏 Week 2 主要学习机器学习中的基础知识 Targets for this week： 数据拆分：训练数据集&测试数据集评价分类结果：精准度、混淆矩阵、精准率、召回率、F1 Score、ROC曲线等评价回归结果：MSE、RMSE、MAE、R Squared Let’ s go !数据拆分 在…

目录 一、前言 二、时间复杂度 三、空间复杂度 一、前言 算法是解决一类问题准确而完整的描述，它是程序设计的灵魂。如何衡量一个算法的好坏呢？是不是实现的代码越简洁算法越好呢？ 算法在编写成可执行程序运行时，需要耗费时间…

模型评价指标是用于量化和衡量机器学习模型性能的标准或度量。 1. 混淆矩阵 混淆矩阵是一个二维表格，如上表所示，用于比较模型的预测结果与实际结果之间的关系，特别适用于分类问题。混淆矩阵详尽地列出了四种不同分类结果的数量，…

2019-11-23 18:32:55 序言 评价一个算法的好坏，我认为关键是看能不能解决问题。如果算法能很好地解决实际的问题，那么我认为就是好算法。 比如预测的算法，关键是看预测的准确率，即预测值与实际值之间的接近程度，而不…