Levius

摘要： 这次来讲讲尼曼皮尔森决策（Neyman-Pearson），两类错误率和ROC曲线 在一些情况下，要求将一类的错误率控制在一个常数，满足此前提的情况下要求另一个错误率尽可能小，而与总的错误代价无关 这便是Neyman-pearson决策 关于求解过程，一般使用Lagrange乘子法 转化为另一类问题： 阅读全文

摘要： 以上为储备知识 全概率的定义，在这里是离散的情况，在连续情形下需用积分形式代替求和形式 贝叶斯决策： 意义为总是将某样本分到可能性最大的类中，用类条件概率密度乘以先验概率，得到该样本的类概率密度，比较类概率密度作为判据 在这种情况下，错误率一定是最小的，可以证明，在此略过 还有给错误加上代价的情形， 阅读全文

摘要： 恢复内容开始 话不多说，这是我在查阅了各种博客和各种百度之后写出的比较精简的一个爬虫，爬取内容也很简单 功能是爬取网站http://quotes.toscrape.com/中的quote 代码详解 得到具体需要爬取内容的url地址，‘qwe’用来标记页码的位置，用于字符串替换，可以一用其他与原网页不 阅读全文