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Arqueólogos amadores desenterram esqueletos humanos incompletos na antiga residência de Hermann Göring roleta truques Wolf's Lair

Cinco esqueletos humanos, todos sem ⭕️ mãos e pés, foram descobertos por arqueólogos amadores sob a antiga residência de Hermann Göring roleta truques Wolf's Lair, a antiga ⭕️ sede militar de Hitler na atual Polônia.

Os restos mortais, suspeitos de serem de uma família, foram encontrados durante ⭕️ uma escavação no local perto da cidade nordeste de Kętrzyn,onde os líderes nazistas passaram longos períodos da segunda guerra mundial. ⭕️

Mistérios rodeiam a descoberta chocante

A identidade das vítimas, as circunstâncias do enterro e se Göring sabia da presença dos ⭕️ ossos enquanto morava na casa ainda são enigmas.

O edifício de tijolos imponente, localizado roleta truques uma parte florestal de ⭕️ solo pantanoso na antiga Wolfsschanze, foi amplamente pesquisado antes que uma equipe de entusiastas da história da Alemanha e da ⭕️ Polônia a abordasse.

Oktavian Bartoszewski, editor da revista Relikte der Geschichte, disse que a equipe da Fundacja Latebra, baseada ⭕️ roleta truques Gdańsk, trabalhava no local há anos e geralmente encontrava itens domésticos comuns, como louças e ferramentas.

Com o ⭕️ crescimento do turismo negro, a Fundacja Latebra é uma das poucas organizações com permissão explícita para realizar pesquisas arqueológicas no ⭕️ local, que atraí milhares de visitantes todo ano.

Equipe "completamente chocada" com a descoberta

Bartoszewski relatou que a equipe descobriu ⭕️ um crânio de aproximadamente 10 cm de profundidade enquanto procurava pisos de madeira enterrados na residência, que foi destruída por ⭕️ fogo roleta truques 1945. A equipe imediatamente notificou a polícia local.

Após uma inspeção detalhada, os céticos começaram a surgir. ⭕️ Nenhuma roupa ou outro objeto pessoal foi encontrado com os esqueletos, o que significa que os corpos provavelmente foram despidos ⭕️ antes de serem enterrados. Enquanto é possível que os ossos das mãos e dos pés tenham simplesmente se desintegrado, não ⭕️ se pode descartar a possibilidade de terem sido amputados propositalmente.

É especulado se Göring sabia da presença dos esqueletos ⭕️ abaixo de seu quarto, ou se eles foram enterrados lá após a guerra. Procuradores poloneses estão investigando o caso.

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Algoritmo de papel mais confiável é um ponto importante na área da ciência dos dados e machine learning. A escola do melhor desempenho pode ter impacto significativo no processo inicial, eficiência nos modelos em roleta truques aprendizagem automática

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Antes de mergulharmos na melhor matriz da confusão, vamos primeiro entender o que é uma matrix confusion. Uma Matrix Confusation (matriz) consiste em roleta truques um quadro onde se resume a performance do modelo machine learning comparando suas previsões com os verdadeiros rótulos reais e quatro entradas: true positive(TP), True Negativos/TN).

• Verdadeiros Positivos (TP): Número de instâncias positivas que são corretamente previstas como positiva.
• Verdadeiros Negativos (TN): O número de instâncias negativas que são corretamente previstas como negativa.
• Falsos Positivos (FP): Número de instâncias negativas que são mal classificadas como positivas.
• Falsos negativos (FN): O número de casos positivos que são mal classificados como negativo.

Melhor Matriz de Confusão para Avaliar Modelos Machine Learning

Agora que sabemos o quê é uma matriz de confusão, vamos discutir a melhor matrix para avaliar modelos machine learning. A mais comumente usada da confusion matrix são as seguintes quatro métricas:

• Precisão: TP / (TF + FFP)
• Recall: TP / (PT + FN)
• F1-score: 2 * (Precisão de Recall) //( Precision + Recording )
• Precisão: (TP + TN) /(TT+Tn +2 FP+1F NM )

Estas métricas fornecem uma avaliação abrangente do desempenho de um modelo machine learning. Precisão e recall são úteis para avaliar a capacidade da modelagem em roleta truques classificar instâncias positivas ou negativas corretamente, enquanto o escore F1 fornece medidas equilibradas das duas coisas: precisão é medida pela proporção geral entre as previsões corretas fora dos casos anteriores;

Outras Métricas Importantes

Embora a matriz de confusão forneça informações valiosas sobre o desempenho do modelo, existem outras métricas importantes que devem ser consideradas ao avaliar seu comportamento:

• Curva de Característica Operacional do Receptor (ROC): Esta curva traça a Taxa Positiva Verdadeira contra o Falso Valor positivo em roleta truques diferentes limiares. Ajuda avaliar roleta truques capacidade para distinguir entre instâncias positivas e negativas
• Curva de Precisão-Recall: Esta curva traça a Taxa Verdadeira Positiva contra o Falso positivo em roleta truques diferentes níveis da recordação. Ajuda avaliar capacidade do modelo para equilibrar entre os verdadeiros positivos e falsos negativos
• Função de perda: A escolha da função pode afetar significativamente o desempenho do modelo. Funções comuns para problemas na classificação incluem a Perda log, perdas dobradiças e divergência KL displaystyle kl_kr

Em conclusão, uma matriz de confusão é um instrumento crucial para avaliar o desempenho do modelo machine learning. A melhor matrix confusionada na avaliação dos modelos Machine-Learning inclui métricas como precisão e memória (record), pontuação F1 ou exatidão; além disso outras medidas tais com a curva ROC – curvas da chamada precisa - podem fornecer informações valiosas sobre seu comportamento em roleta truques relação ao rendimento das máquinas que utilizam esse tipo...

Referências

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