E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
ROC
路由器开发知识汇总
QNXroutegetWindowsIP=0.0.0.01路由器
RoC
1.1基本概念路由器
RoC
(RouteronaChip)一般都会集成多口以太网switch。
SEP5010
·
2023-10-26 22:04
Connectivity
MT7628K
RT3052F
【机器学习合集】优化目标与评估指标合集 ->(个人学习记录笔记)
softmax损失的理解与改进Hinge损失1.3回归任务损失L1/L2距离L1/L2距离的改进Huberloss2.评测指标2.1分类任务中评测指标准确率(查准率)/召回率(查全率)/精确度/PR曲线
ROC
slience_me
·
2023-10-26 18:23
机器学习
机器学习
深度学习
人工智能
Station P2(
ROC
-RK3568-PC) 裸机开发5_RKUBoot TPL
完整编译u-boot-next-dev:./make.shrk35682>&1>log.txt生成两个主要的文件是:RKLoader:rk356x_spl_loader_v1.08.111.binUootFITImage:uboot.img两个都是有特定格式的混合文件。RKLoader的生成,是下面的指令:E:\Dev\EE\Rockchip\u-boot-next-dev\make.sh:fun
华锋2022
·
2023-10-26 17:05
Station
裸机开发
arm开发
嵌入式硬件
单片机
arm
Station P2(
ROC
-RK3568-PC) 裸机开发2_编译官方Uboot
参考官方文档:Rockchip_Developer_Guide_UBoot_Nextdev_CN.pdf也可以直接下载u-boot-next-dev源码https://github.com/rockchip-linux/u-boot官方推荐的gcc版本:--------------------https://releases.linaro.org/components/toolchain/bina
华锋2022
·
2023-10-26 17:34
Station
裸机开发
linux
运维
服务器
ROC
和AUC介绍以及如何计算AUC
1.首先介绍下一些参数指标混淆矩阵混淆矩阵简图精确率(Precision):Precision真阳性率(TruePositiveRate,TPR),灵敏度(Sensitivity),召回率(Recall):TPR、Recall真阴性率(TrueNegativeRate,TNR),特异度(Specificity):TNR假阴性率(FalseNegaticeRate,FNR),漏诊率(=1-灵敏度):
Edison_Tu
·
2023-10-26 10:43
机器学习之
ROC
与AUC
文章目录定义
ROC
曲线:AUC(AreaUndertheROCCurve):定义
ROC
(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线和AUC(AreaUndertheROCCurve
我是小水水啊
·
2023-10-26 05:21
机器学习
机器学习
人工智能
机器学习-模型评估与选择
文章目录评估方法留出法交叉验证自助法性能的衡量回归问题分类问题查准率、查全率与F1
ROC
与AUC在机器学习中,我们通常面临两个主要问题:欠拟合和过拟合。
我是小水水啊
·
2023-10-25 07:09
机器学习
机器学习
人工智能
《机器学习实战》学习记录-ch3
3章分类3.1MNIST数据集3.2训练二元分类器3.2.1随机梯度下降SGD3.3性能测量3.3.1使用交叉验证测量准确率3.3.2混淆矩阵3.3.3精度和召回率3.3.4精度/召回率权衡3.3.5
ROC
Cyan青
·
2023-10-24 20:09
Machine
Learning
机器学习
人工智能
python
实践DDD模拟电商系统总结
系统实现(一)项目结构(二)提交订单功能实现(三)领域层实现聚合聚合根、实体、值对象(四)Repository层实现CQRS模式缓存实现UnitOfWork模式数据并发更新控制(五)领域事件实现针对项目源码
roc
-emall
张彦峰ZYF
·
2023-10-22 08:02
领域驱动设计
系统架构等思考
系统架构
2021-11-03 GSEA与
ROC
现在在做LUAD预后,但是发觉样本太少,在犹豫是否需要重新来过现在在学习GSEAGSEA:基因集富集分析,,我的初始印象只有一个图,但是其余的什么都不知道所以需要重新学习一下这个到底是什么意思?是否真的是数理统计知识不够,还是自己的学习方法有误,这么久只是知道一个概念了解思想,原理,然后实战及总结思想是什么?假设你对某一个基因功能感兴趣,一个是野生型,一个是敲除型,然后比较差异得到差异基因后做GS
一去二三
·
2023-10-21 16:33
机器学习-
ROC
曲线:技术解析与实战应用
目录一、引言
ROC
曲线简介二、
ROC
曲线的历史背景二战雷达信号检测在医学和机器学习中的应用横跨多个领域的普及三、数学基础TruePositiveRate(TPR)与FalsePositiveRate(FPR
TechLead KrisChang
·
2023-10-21 15:07
人工智能
机器学习
人工智能
金融机器学习方法:决策树与随机森林
2.2随机森林的优点与缺点3.决策树与随机森林的联系与区别4.案例分析4.1使用决策树和随机森林预测4.2绘制
ROC
曲线决策树和随机森林都是监督学习的算法,常用于分类和回归任务。
抱抱宝
·
2023-10-20 13:31
金融量化分析
机器学习
金融
决策树
python
机器学习-各类学习器评价指标
在利用机器学习方法对问题作出决策和预测后,我们需要对结果进行评价,此时我们应选择合适的评价指标,不同的学习器相应的指标体系也有差异:分类模型:准确率、
ROC
-AUC
ckSpark
·
2023-10-20 07:39
python学习
评价指标
分类模型
回归模型
聚类模型
11. 机器学习 - 评价指标2
文章目录混淆矩阵F-scoreAUC-
ROC
更多内容:茶桁的AI秘籍Hi,你好。我是茶桁。上一节课,咱们讲到了评测指标,并且在文章的最后提到了一个矩阵,我们就从这里开始。
茶桁
·
2023-10-20 07:35
茶桁的AI秘籍
-
核心基础
机器学习
人工智能
高斯白噪声中CW,LFM脉冲检测,定量画
ROC
曲线
高斯白噪声中CW脉冲检测,matlab定量画
ROC
曲线?
瀛台夜雪
·
2023-10-17 10:59
matlab
matlab
数字信号处理
机器学习 - 混淆矩阵:技术与实战全方位解析
TP,TN,FP,FN解释TruePositive(TP)TrueNegative(TN)FalsePositive(FP)FalseNegative(FN)常见评价指标三、数学原理条件概率与贝叶斯定理
ROC
TechLead KrisChang
·
2023-10-16 14:14
人工智能
机器学习
人工智能
机器学习 模型的评估与选择 代码及思路详解
3.1.3、均方根误差(RMSE)3.1.4、R方系数3.2、分类问题的性能度量3.2.1、错误率和精度3.2.2、混淆矩阵(二分类度量指标)3.2.3、F1-score3.2.4、PR曲线3.2.5、
ROC
无敌小霸王782
·
2023-10-15 15:00
机器学习
模型评估与选择
机器学习
人工智能
python
rust web框架rocket指南——概要
我们把生命周期总结为一下几个步骤:路由
Roc
江河弦音
·
2023-10-15 00:56
2020-01-05 批量做
ROC
曲线
library(pROC)par(mfrow=c(2,5))#两行五列group_number=as.factor(ifelse(group=="cancer",1,0))#一定要设置成factor,记住不要随便更改group的顺序,必须保持与基因在样本中的表达数据中,样本列名的顺序一致,否则结果有误。##一定要将表达信息转成numeric。unisample_merge_select[i,]指第
海阔天空周
·
2023-10-14 11:16
TCGA+biomarker——Calibration curve
1)区分度:采用指标C-index和
ROC
曲线来评价区分度,一般文章都是二选一。
Clariom
·
2023-10-13 21:31
天眼查最新方式工商信息爬取(公开信息)
/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-"""@author:
Roc
-xb"""importrequestsimportjsonimportc
Roc-xb
·
2023-10-13 14:25
python
数据采集
在Linux部署RocketMQ可视控制台Dashboard
安装echo"从GitHub下载源码包">/dev/nullwget-P~/soft/rocketmqhttps://github.com/apache/
roc
我有八千部下
·
2023-10-13 02:33
运维
消息队列
linux
消息队列
机器学习 - 训练集、验证集、测试集
机器学习模型评估指标-
ROC
曲线和AUC值机器学习算法-随机森林初探(1)机器学习算法-随机森林之理论概述随机森林与其他机器学习方法不同的是存在OOB,相当于自带多套训练集和测试集,自己内部就可以通过OOB
生信宝典
·
2023-10-11 13:02
算法
决策树
机器学习
人工智能
深度学习
数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义(转载)
转载地址:数据科学中的10个重要概念和图表的含义1、偏差-方差权衡2、基尼不纯度与熵3、精度与召回曲线4、
ROC
曲线5、弯头曲线(K-Means)6、ScreePlot(PCA)7、线性和逻辑回归曲线8
小菜鸟上学校
·
2023-10-11 10:50
数据科学
机器学习
python
人工智能
机器学习评价指标
ROC
中 macro,micro 的区别
所以,根据概率矩阵P和标签矩阵L中对应的每一列,可以计算出各个阈值下的假正例率(FPR)和真正例率(TPR),从而绘制出一条
ROC
曲线。这样总共可以绘制出n条
ROC
曲线。
JL_Jessie
·
2023-10-11 01:18
机器学习
【模型评价指标】分析模型评价常用指标
AMI评价法(互信息)、V-measure评分、FMI评价法、轮廓系数等常用的分类模型评价指标:准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值(F1Value)、
ROC
Koma_zhe
·
2023-10-11 01:41
人工智能相关
#
理论及基础知识
python
模型评估指标
混淆矩阵于是,我们定义两个变量所以FPR较小趋于0(在所有真实负样本中,基本没有预测为正的样本),TRP较大趋于1(在所有真实正样本中,基本全都是预测为正的样本)
ROC
在二分类(0,1)的模型中,一般我们最后的输出是一个概率值
小小白2333
·
2023-10-11 01:34
推荐算法
算法
机器学习
深度学习
蚂蚁金服面试凉经
一面自我介绍,项目介绍,(印象比较深刻的项目)图像质量评价方面的评价指标专业性的问题,主要是机器学习方面的,
ROC
计算公式,过拟合与欠拟合原因与解决办法,Relu优缺点,L1和L2正则化区别,优劣;归一化的方法
qq_23304241
·
2023-10-10 06:41
面试
面试经验谈
RK3288 android7.1 修改双屏异触usb tp触摸方向
二,修改方法:1.device/
roc
Y多了个想法
·
2023-10-09 17:16
RockChip平台
相关问题调试记录
Android相关知识学习
iot
android
经验分享
rk3288
idc
usb触摸
tp
python画出
roc
曲线 auc计算逻辑_
ROC
及AUC计算方法及原理
1.非均衡分类问题在大多数情况下不同类别的分类代价并不相等,即将样本分类为正例或反例的代价是不能相提并论的。例如在垃圾邮件过滤中,我们希望重要的邮件永远不要被误判为垃圾邮件,还有在癌症检测中,宁愿误判也不漏判。在这种情况下,仅仅使用分类错误率来度量是不充分的,这样的度量错误掩盖了样例如何被错分的事实。所以,在分类中,当某个类别的重要性高于其他类别时,可以使用Precison和Recall多个比分类
thasash
·
2023-10-09 14:42
python画出roc曲线
auc计算逻辑
理解AUC-
ROC
文章目录前言1.混淆矩阵2.TPR,FPR3.
ROC
4.AUC参考链接前言整理了一下资料,辅助理解一下这个模型评测指标。参考链接见文末。
Xav Zewen
·
2023-10-09 14:42
机器学习
深度学习
人工智能
决策树
auc
python画出
roc
曲线 auc计算逻辑_利用Python画
ROC
曲线和AUC值计算,rocauc
利用Python画
ROC
曲线和AUC值计算,rocauc前言
ROC
(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binaryclassifier
weixin_39615643
·
2023-10-09 14:42
python画出roc曲线
auc计算逻辑
ROC
和AUC
ROC
曲线的横坐标为假阳性率(FalsePostiveRate,FPR);纵坐标为真阳性率(TruePositiveRate,TPR).FPR和TPR的计算方法分别为FPR=FP/NTPR=TP/P上式中
futurewq
·
2023-10-09 14:12
面试
机器学习
评价指标
AUC
ROC
AUC,
ROC
我看到的最透彻的讲解
所以根据定义:我们最直观的有两种计算AUC的方法1:绘制
ROC
曲线,
ROC
曲线下面的面积就是AUC的值2:假设总共有(m+n)个样本,其中正样本m个,负样本n个,总共有m*n个样本对,计数,正样本预测为正样本的概率值大于负样本预测为正样本的概率值记为
三世
·
2023-10-09 14:39
图像处理
算法
机器学习
人工智能
AUC
ROC
排序-指标解读-
roc
/auc
“
ROC
起先应用于军事领域,据说在第二次世界大战期间,
ROC
曲线最先是由战线前沿的电子工程师和雷达工程师联合发明的。
flying_1314
·
2023-10-09 14:38
推荐算法
深度学习那些问
推荐算法
排序算法
auc
roc
gauc
正样本、负样本、
ROC
、AUC
正样本、负样本正样本和负样本通常与二分类问题相关联正样本:与真值对应的目标类别来说该样本为正样本。(正样本是在二分类问题中我们要寻找的目标类别)负样本:与真值不对应的其他所有目标类别来说该样本为负样本。(负样本是不属于目标类别的类别)例如:图片二分类任务(比如判断1张图片是否为猫)。如果样本对应的标签为1,则该样本为正样本(positivesample)。如果样本对应的标签为0,则该样本为负样本(
PS Ma
·
2023-10-09 14:06
机器学习基础
人工智能
模式识别随堂笔记(2)ᝰ统计决策方法
、复习条件概率三、贝叶斯分类四、贝叶斯决策1.最小错误率贝叶斯决策2.最小风险贝叶斯决策>>>贝叶斯决策(贝叶斯公式,最小风险贝叶斯,最小错误贝叶斯)五、两类错误率、Neyman-Pearson决策与
ROC
HCJKK
·
2023-10-07 22:17
模式识别
人工智能
机器学习
origin画
ROC
曲线
ROC
曲线的全称是受试者工作特征(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线,是非常重要和常见的统计分析方法。如果已经计算好FPR和TPR,可以直接使用最简单的图绘制。
菜鸟学习成长记
·
2023-10-07 14:56
数据分析
深度学习
分类
ROC
origin
GEE ——绘制二元分类的特征 (
ROC
) 曲线、计算曲线下面积 (AUC)
简介:一个示例GEE脚本,用于绘制二元分类的接收者操作特征(
ROC
)曲线、计算曲线下面积(AUC)并找到最接近完美分类的截止点。
此星光明
·
2023-10-06 22:03
gee土地分类专栏
分类
数据挖掘
人工智能
roc
auc
gee
土地分类
使用Python进行逻辑回归建立评分卡的完整示例代码,包括数据预处理、分箱、特征工程、共线性剔除、模型评估和信用评分规则制定的过程
importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,
roc
_auc_scorefromstat
田晖扬
·
2023-10-06 15:05
风控建模
python
逻辑回归
逻辑回归评分卡
基础知识点(1)逻辑回归表达式(2)sigmoid函数的导数损失函数(Cross-entropy,交叉熵损失函数)交叉熵求导准确率计算评估指标二、导入库和数据集导入库读取数据三、分析与训练四、模型评价
ROC
育林
·
2023-10-06 14:55
逻辑回归
算法
机器学习
详解机器视觉性能指标相关概念——混淆矩阵、IoU、
ROC
曲线、mAP等
目录0.前言1.图像分类性能指标1.1混淆矩阵(ConfusionMatrix)1.2准确率(Precision)1.3召回率(Recall)1.4F1值(F1score)1.5
ROC
曲线(接收者工作特征曲线
使者大牙
·
2023-10-05 19:02
人工智能
计算机视觉
生存分析中连续型自变量截断值的确定方法
1.背景知识对于结果变量为二分类资料的数据,连续型自变量截断值的确定一般通过
ROC
分析,我们通常选用约登指数(敏感度+特异度-1)最大的点为最佳截断值(cut-off值)点,这些都是常用的统计学方法,可以参考笔者与胡志德博士主编
oncology咕噜
·
2023-10-02 17:52
西瓜书
1.模型评估与选择1.1
ROC
与AUCROC的横轴为真正例率TPR,纵轴为假正例率FPR定义为:,
ROC
曲线的画法为:给定个正例和个反例。
恰似一碗咸鱼粥
·
2023-10-01 05:53
机器学习中的分类问题:如何选择和理解性能衡量标准
常用的分类问题衡量标准混淆矩阵-精确率-召回率PR曲线和
ROC
曲线PR曲线
ROC
曲线PRvs.
ROC
根据情境选择适当的性能度量引言当涉及到机器学习和数据科学中的分类问题时,评估模型的性能至关重要。
小馒头学python
·
2023-09-26 14:04
机器学习
机器学习
分类
人工智能
python
一起啃西瓜书
一起啃西瓜书(二):模型评估与选择经验误差和过拟合:错误率,精度,误差;评估方法:留出法,交叉验证法,自助法,调参与最终模型;性能优度:均方误差,错误率和精度,查准率、查全率、F1,混淆矩阵,PR曲线,
ROC
你欲何为R
·
2023-09-26 13:17
机器学习
数据分析
机器学习
常见Property属性
系统:Android10.0设备:FireFlyRK3399(
ROC
-RK3399-PC-PLUS)前言一,常见property属性通过getprop命令可以获取系统中大部分的属性,为啥说是大部分,因为还有一些因为
慵懒的巴哥
·
2023-09-23 23:45
#
基础知识
车载系统
数据分类评价指标
查准率(Precision)特异性平衡的准确率(BlancedAccuracy)F-Measure(F)G-MeanMatthewsCorrelationCoefficient(MCC)曲线类评估指标
ROC
狮心丶
·
2023-09-22 01:55
疑难杂症
分类
机器学习
算法
分类问题评价指标
ConfuseMatrix)2.准确率(Accuracy)3.精确率(Precision)4.召回率(Recall)5.F1-Score6.P-R曲线(Precision-RecallCurve)平衡点(BEP)7.
ROC
ZZ_Panda
·
2023-09-22 01:22
评价指标
分类
机器学习
人工智能
AUC(Area Under Curve)
AUC有两种,
ROC
-AUC,PR-AUCROC由TPR,FPR画出PR由P和R画出注意TPR==R适用场景类别相对来说较均衡时,可以使用
ROC
-AUC,当类别极其不均衡时使用PR-AUC较好假设我们有一个二分类问题
坠金
·
2023-09-21 17:16
八股
机器学习
机器学习
深度学习
人工智能
上一页
1
2
3
4
5
6
7
8
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他