Красивая концепция ложноположительного и ложноотрицательного результата В нашей обычной повседневной жизни результаты любого теста, сканирования на вирусы или любой другой деятельности не всегда верны. Когда вы видите изображение выше, становится ясно, что тестирование не удается. Мужчину тестируют на беременность, а беременную женщину констатируют расстройством желудка. Так вот, подобные события случаются в обычной жизни, потому что наши системы тестирования имеют определенные..

Сведение к минимуму конкретных случаев в двоичной классификации, таких как ложноотрицательные или ложные срабатывания, становится все более важным, поскольку мы внедряем больше машинного обучения в текущие продукты. Одной из таких областей является здравоохранение, где минимизация ложных отрицательных результатов намного больше, чем минимизация ложных срабатываний, когда машинное обучение используется для диагностики пациентов. Точно так же и в отделе криминалистики ложные срабатывания..

Эта статья предназначена для людей, интересующихся машинным обучением, но не обладающих знаниями в области машинного обучения. Мы объясним процесс использования машинного обучения для обнаружения малярии в клетках крови. Малярия — это заболевание крови, вызываемое паразитом, переносимым определенным видом комаров. Чтобы диагностировать малярию, клетки крови должны быть взяты в мазок и исследованы микроскопистами. Это обследование частично состоит из подсчета клеток крови с..

Довольно часто мне приходится проверять, не является ли переменная ни null , ни undefined . Я вижу, что многие люди делают это следующим образом: if (myVar) { // myVar is not null or undefined } Однако теоретически вы можете получить ложноотрицательный результат, потому что myVar может быть равно false или 0 . Я делаю эти проверки следующим образом: if (typeof myVar !== 'undefined' && myVar!== null) { // myVar is not null or undefined } Что довольно многословно...