auc三维图第63页

如何理解西瓜书中AUC和Lrank

首先AUC的定义就是ROC曲线的面积。这是西瓜书上给的定义式子很容易看出是微积分的思想。为什么说AOC越大ROC越理想呢？首先思考一下ROC的定义是什么，从定义入手一切都很简单。

飞翔的老鹰·2020-08-13 22:32

AUCell：在单细胞转录组中识别细胞对“基因集”的响应

使用AUCell识别单细胞rna数据中具有活性“基因集”(i.e.genesignatures)的细胞。

周运来就是我·2020-08-13 20:36

多分类算法的评估指标

在以往的分类问题求解当中，我们遇到的问题多为二分类问题，我们常用的评估指标有accuracy,precision,recall_score,f1-score,roc_auc_score等。

taon1607·2020-08-13 19:47

Python计算AUC

labels=[]prob=[]foriinrange(n):a=input().split()labels.append(int(a[0]))prob.append(float(a[1]))defcalAUC

三分明月落·2020-08-13 17:14

矩阵树定理

证明Binet-Cauchy定理矩阵树定理的实质，就是2个矩阵：1.拉普拉斯矩阵L简单来说就是度减邻：（度数矩阵减去邻接矩阵）2.关联矩阵B简单来说就是像一个表格：第j条边第i个点i是j的第一个端点？

Freopen·2020-08-13 17:44

游戏引擎架构读书笔记（一）第一章导论

游戏引擎包含以下系统：渲染引擎（即“渲染器”，含二维图像引擎和三维图像引擎）、物理引擎、碰撞检测系统、音效、脚本引擎、电脑动画、人工智能、网络引擎以及场景管理。

桑来93·2020-08-13 16:16

关于java 生成pdf

freemarkeriText渲染html模板导出PDFmaven依赖org.freemarkerfreemarker${freemarker.version}org.xhtmlrendererflying-saucer-pdf

qq5f34df6f95ebf·2020-08-13 14:20

Ubuntu服务器安装pycharm2018.3.5及汉化、两键启动

通过百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1Auc09btso1Xys4reGV-0ow提取码:6666下载其中的文件。

随性拂尘倾心·2020-08-13 14:58

jackson-cve-2017-7525

com.sun.org.apache.xalan.internal.xsltc.trax.TemplatesImpl",{"transletBytecodes":["yv66vgAAADMAKAoABAAUCQ

haha13l4·2020-08-13 14:39

使用鼠标自由旋转三维图形的算法和思路

转自www.eternity3.com.cn考虑鼠标移动在一个半球面而不是普通的平面，如图所示。鼠标移动时，不是简单从屏幕上的A点移动到B点，而是在球O上沿着弧AB移动到了B点。也就是说，向量OA沿着圆O旋转到了向量OB。我们便可以将我们的图形也按照同样的方式进行旋转。因此我们需要知道的是旋转的角度和旋转的法向量。步骤：1．计算鼠标在半球面上的坐标我们可以通过鼠标在屏幕的平面坐标计算鼠标在半球面上

fengerfafa·2020-08-13 14:21

Python实用的技能：利用Python画ROC曲线和AUC值计算

@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号程序员学府前言ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binaryclassifier

adrrry·2020-08-13 12:12

VScode file not found 等无法引用本地包问题

解决方案如下:在lauch.json中，修改"env":{}为"env":{"PYTHONPATH":"${workspaceRoot}"}如下:{//UseIntelliSensetolearnaboutpossibleattributes

yscoder·2020-08-13 11:28

resin4 配置（二）

一、Resin简介Resin是CAUCHO公司的产品，是一个非常流行的支持servlets和jsp的引擎，速度非常快。Resin本身包含了一个支持HTTP/1.1的WEB服务器。

拾光记忆不微伤·2020-08-12 17:27

iOS开发脚踏实地学习day17-彩票

1.iOS8不能显示登录画面，设置lauchimagehttp://www.woowen.com/swift/2014/12/12/ios8%E8%AE%BE%E7%BD%AELaunch%20Image

skxwh736·2020-08-12 15:07

Dice系数,F1-score,ROC-AUC的含义，PR曲线含义

1.Dice系数Dice距离主要是用来计算两个集合的相似性的(也可以度量字符串的相似性).计算公式如下:2.F1scoreF1分数是用来衡量二分类模型精确度的一种指标,同时考虑到分类模型的准确率和召回率.可看做是准确率和召回率的一种加权平均.在已知精确率和召回率的情况下求得的一种平均的结果.3.各种指标的含义precision:预测为对的当中,原本是对的比例(越大越好,1为理想状态)recall:

qxq_sunshine·2020-08-12 14:35

天池竞赛O2O优惠券使用预测+XGboost做法,AUC为0.5379

作为初入算法竞赛的计算机大菜鸡,想把自己这次的历程分享下来,用来记录自己在竞赛中的进步.从2月份开始看天池竞赛代码,到现在将近两个月算是基本入门,知道是怎么个比赛流程,一路上自己摸爬滚打,中间过程挺艰辛的,很多次因为一个bug卡好几天,也没人帮着解决,效率挺低的.好了,言归正传,分享下自己最近才做的一个O2O竞赛.从一个在天池新人赛报名之后，就先到技术圈去学习了下，看到一个100行代码入门天池O2

yuekangwei·2020-08-12 14:31

风控模型指标详解

目录：1.P-R曲线2.ROC,AUCP-R曲线和ROC曲线的区别3.WOE.IV值4.K-S值KS曲线与ROC曲线的区别5.PSI,CSIPSICSIPSI和CSI的区别6.Lift曲线1.P-R曲线

Labryant·2020-08-12 11:26

学习曲线learning curve和AUC值

引入1.什么是过拟合？相当于泛化性差的概念，见知乎https://www.zhihu.com/question/322462562.可能是什么导致了过拟合？（1）建模样本选取有误，如样本数量太少，选样方法错误，样本标签错误等，导致选取的样本数据不足以代表预定的分类规则；（2）样本噪音干扰过大，使得机器将部分噪音认为是特征从而扰乱了预设的分类规则；（3）假设的模型无法合理存在，或者说是假设成立的条件

蔓越莓小饼干·2020-08-12 11:13

【opencv】边缘提取或通过二值图片提取对应的三维图像（python）

简述原图二值图（经过膨化处理）提取出来的图片代码实现importcv2img=cv2.imread('corgi.jpg')data=(150,150)imgCanny=cv2.Canny(img,*data)#创建矩形结构g=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(5,7))#膨化处理img_dilate=cv2.dilate(imgCanny,g)s

肥宅_Sean·2020-08-12 10:27

【深度之眼——机器学习在IoT机器中的应用】笔记和思考

【深度之眼——机器学习在IoT机器中的应用】概念介绍实例应用预测性维护预测方法分类算法评估混淆矩阵AUC不平衡数据的处理方法归纳总结课程来自深度之眼，有兴趣的小伙伴下面是连接其实我觉得标题有点牵强附会，

only one °·2020-08-12 10:20

游戏编程

因为自己主要对三维图形引擎,人工智能算法

Supernova-Wu·2020-08-12 10:11

Linux kernel 4.20 BPF 整数溢出漏洞分析

基于linux-4.20-rc3版本代码：https://elixir.bootlin.com/linux/v4.20-rc3/source这里主要参考P4nda师傅、钞sir师傅和bsauce师傅写的漏洞分析报

HBh25Y·2020-08-12 01:14

SpringBoot+MyBatis使用PageHelper分页

：pagehelper:reasonable:truesupport-methods-arguments:trueparams:count=countSqlParam：@DatapublicclassAuctionParam

大舀子·2020-08-12 00:42

上周（2005-10-31 00:00:00 到2005-11-07 00:00:00）得分榜

用户帐号昵称总得分得技术分得分问题数jxufewbt我的目标是5星33072986310vivianfdlpw30473013139goodboyws深夜不眠者2512249692net_lover孟子E章2374236979saucer

蝈蝈俊·2020-08-11 21:08

VSCode使用过程中遇到的问题

然后发现我的cpp文件是单独放在一个文件夹下的之后将test.cpp直接放在外面如果遇到如preLaunchTask"g++.exebuildactivefile"后存在错误的提示，直接将lauch.json

chagelo·2020-08-11 20:19

ansys中使用多核处理器

使用方法1或2.方法1：(1).在ansysproductlancher里面lauch标签页选中parallelperformanceforansys.(2).然后在求解前执行如下命令：finish/config

yueliang2100·2020-08-11 19:45

vtk求三维图像两点之间的距离

#include"stdafx.h"#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include//PointPickerInteractorStyleclassPointPickerInteractor

春末的南方城市·2020-08-11 19:05

分类和回归的评价指标

AUC：ROC曲线下的面积，越接近1代表分类效果

weixin_41012399·2020-08-11 19:01

中了adobe勒索病毒怎么办？后缀[[email protected]].adobe恢复成功

现在流行的勒索病毒后缀有：adobe、phobos、ETH、x3m、ITLOCK、VC、COM、AOL、CMG、p3rf0rm4、auchentoshan、x3mhrmcmg、lock/、iphered

weixin_33725722·2020-08-11 18:37

分类评价指标和回归评价指标及python实现

目录目录1、概念1.1、前提2、评价指标（性能度量）2.1、分类评价指标2.1.1值指标-Accuracy、Precision、Recall、F值2.1.2相关曲线-P-R曲线、ROC曲线及AUC值2.2

子耶·2020-08-11 17:26

图解Texlive2008的安装和XeTeX的简单中文排版

解决kile以及AUCTeX等安装的依赖问题，可以看第三页42楼。9.04上kile的dummy包在第六页79楼。第七页的91楼上有lov

yuyin86·2020-08-11 15:17

分类模型性能评估指标

机器学习模型会产生的性能评估指标主要有：准确率、错误率、灵敏度、特效度、精确率、召回率、F-Measure、AUC、ROC曲线背景针对一个二分类问题，将实例分成正类(positive)或者负类(negative

TIAN_R·2020-08-11 15:28

空间直线段和三角形相交算法

三维空间当中，直线和三角形的相交算法是计算机三维图形学当中，碰撞检测和选择操作的最基本的算法DirectXSDK当中PICK例子，提供了原始代码，对于这段代码有不同的理解这里是用仿射坐标系分解的方式解释它基本知识空间平面方程

xosen·2020-08-11 15:55

【笔记】《WebGL编程指南》学习-第5章颜色与纹理(1-将非坐标传入顶点着色器）)

然而，三维图形不仅仅只有顶点坐标信息，还可能有一些其他的信息，包括颜色定点的尺寸（大小）等。

努力的V崽兽·2020-08-11 14:45

【笔记】《WebGL编程指南》学习-第2章WebGL入门(3-画一个点-版本1）)

着色器提供了灵活且强大的绘制二维或三维图形的方法，所有WebGL程序必须使用它。着色器不仅强大，而且更复杂，仅仅通过一条简单的绘图命令是不能操作它的HelloPoint1.htmlHelloP

努力的V崽兽·2020-08-11 14:45

NDCG、AUC介绍

__鸿·2020-08-11 04:00

已知空间坐标和坐标所对应的属性（高程，温度等），利用Python的numpy和matplotlib绘制等值线图，三维表面图

已知空间坐标和所对应的属性值，例如高程，温度等，绘制等值线图和三维图，网上的很多代码都是用规则的模拟数据，那么对于任意坐标的绘图代码如下。

溯溪07·2020-08-11 03:29

机器学习面试整理

文章目录机器学习面试总结基础困惑度:AUC是什么：sigmod函数GELUs交叉熵损失函数先验、后验、似然Bias和Variance区别梯度爆炸和梯度消失问题线性回归模型梯度下降算法梯度下降算法对比L-BFGS

相知无悔·2020-08-11 02:17

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本如何被错分的事实。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

糖葫芦君·2020-08-11 01:31

VTK修炼之道78：交互与拾取_点拾取

另外，在某些三维图形的编辑软件中，经常需要编辑其中的一个点、一个面片或者一个局部区域，这也需要通过拾取功能来完成。

沈子恒·2020-08-10 21:27

JDK8 stream groupBY

JDK8的stream中的groupBy还是有点作用的,其他的只是简洁代码@Testpublicvoidgroup(){ABC[]types=newABC[]{ABC.KEY,ABC.AUCTION,ABC.FASTSELLER

shengyao15·2020-08-10 21:55

基于jupyter notebook的python编程-----MNIST数据集的的定义及相关处理学习

3、接下来，我们需要创建一个测试集二、训练一个二分类器三、性能考核1、使用交叉验证测量精度2、混淆矩阵3、精度和召回率4、精度/召回率权衡5、ROC曲线6、训练一个随机森林分类器，并计算ROC和ROCAUC

陈一月的编程岁月·2020-08-10 20:52

【图像处理】小谈体绘制可视化

我过去三年的三维图像处理工作，涉及到了不少领域。为了提升处理速度，我大力学习C++和并行化；为了快速调试查看结果，我学习了计算机三维可视化，把面绘制和体绘制都研究了一遍。

artzers·2020-08-10 18:41

基于OpenGL的Android系统视频转换功能实现

OpenGL为程序开发人员定义了一个跨平台的图形硬件编程接口，可用于三维图像（二维亦可），功能非常强大，适用于从普通PC到大型图型工作站等计算机。它采用LGPL或者GPL许可证。在行业领域中被广泛接纳

只为个人兴趣·2020-08-10 17:59

AUC计算方法总结

一、roc曲线1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperatingcharacteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。横轴：负正类率(falsepostiverateFPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Specificity)纵轴：真正类率(truepostiverateTPR)灵敏度，Sensitivity(正类覆盖率)2针对一个二

dazhi_100·2020-08-10 16:39

ROC和AUC最详细解读

本着科普类文章最基本的原则，由浅入深的讲解ROC和AUC.混淆矩阵ROC曲线AUC优势混淆矩阵混淆矩阵是衡量二分类模型最简单、最直观的方法。

敏儿enjoy·2020-08-10 15:11

Android开发笔记（一百五十四）OpenGL的画笔工具GL10

上一篇文章介绍了OpenGL绘制三维图形的流程，其实没有传说中的那么玄乎，只要放平常心把它当作一个普通控件就好了，接下来继续介绍OpenGL具体的绘图操作，这项工作得靠三维图形的画笔GL10来完成了。

aqi00·2020-08-10 15:45

[计算机图形学06]OpenGL和DirectX

这两者实际上就是图像应用编程接口，这些接口用于渲染二维或三维图形。可以说，这些接口充当了上层应用程序和底层GPU的沟通桥梁。

freemanzZZ·2020-08-10 15:31

android OpenGL开发使用JPCT-AE引擎显示3D立方体

在了解JPCT之前得了解什么是opengl，opengl是一个跨语言，跨平台的3D图形编程接口，OpenGLES(OpenGLforEmbeddedSystems)是OpenGL三维图形API的子集，针对手机

SakuraMashiro·2020-08-10 14:53

现代3D图形编程学习-关于本书（译）

关于这本书三维图像处理硬件很快成为了必不可少的组件。很多操作系统能够直接使用三维图像硬件，有些甚至要求需要有3D渲染能力的硬件。同时对于日益增加的手机系统，3D图像硬件，也成为了它们的必备特征。

R15010198466·2020-08-10 14:54

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