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2021年10月8日 · 理解推荐系统中的MAP指标，首先我们需要明确Precision这个指标，即精确度。. Precision和Recall的公式如下所示，Precision代表了预测为正的样本中，有多少是真正的正样本 [1]。. 在推荐系统场景下，我们可以定义正样本为相关的商品，因此Precision就代表了，推荐的 n ...
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recall=1时的precision的数值，等于正样本所占的比例。. 所以AP，average precision，就是这个曲线下的面积，这里average，等于是对recall取平均。. 而mean average precision的mean，是对所有类别取平均（每一个类当做一次二分类任务）。. 现在的图像分类论文基本都是用mAP作为 ...
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13 个回答. 很多答主已经解释得很清楚了 ++操作就是中序遍历. 但是别看遍历一次二叉树的复杂度是O (N) (理论系数是2) 一旦拿二叉树遍历跟vector的遍历来比较 性能就大大降低了. 你测试一下就知道 对于几万甚至数十万数百万规模的数据 性能相差达到十几倍. 因为 ...
2014年7月16日 · map的iterator除非指向元素被删除，否则永远不会失效。unordered_map的iterator在对unordered_map修改时有时会失效。因为3，所以对map的遍历可以和修改map在一定程度上并行（一定程度上的不一致通常可以接受），而对unordered_map的遍历必须防止修改
2015年3月23日 · 从红黑树的实现将，erase 的复杂程度=查询到log2（N）+删除的调整的log2（N），但一般情况调整树形用不了那么长时间。. 所以一般而言，erase慢于insert，但也不应该慢多少。. 至于楼主的erase为啥慢，你用debug版本测试合适吗。. Windows的debug做的内存检测（特别是 ...
