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ROC学习笔记
ROC学习笔记
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RAID磁盘阵列学习笔记
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一、概述 RAID(Redundant Array of Independent Disk)，从字面意思讲的是基于独立磁盘的具有冗余的磁盘阵列，其核心思想是将多块独立磁盘按不同方式组成一个逻辑磁盘，以此来提高其存储容量、提高性能或者提供数据备份的功能。按其组合的方式不同而分成不同级别的RAID。 RAID分为软件RAID和硬件RAID两类，在比较流行的操作系统中已经集成了软RAID功能，如常用的W
3. 识别系统的ROC曲线.pdf
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胡兆基机器学习课的笔记，非常精彩，利于学习消化理解
Excel 画 ROC 详细步骤
浏览：127
5星 · 资源好评率100%
Excel 画 ROC 详细步骤，欢迎指导与交流。Excel 画 ROC 详细步骤。
ROC分析技术在机器学习中的应用.pdf
浏览：91
ROC分析技术在机器学习中的应用.pdf
liquidSVM：支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类著名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的一种实现，其主要特征是：完全集成的超参数选择，小型和大型数据集上的极高速度，专家的完全灵活性以及包括多种不同的学习场景：多类分类，ROC，和Neyman-Pearson学习以及最小二乘，分位数和预期回归
浏览：119
一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有
scikit-learn-tutorial：初学者的Scikit-learn教程。 如何进行分类，回归。 如何衡量机器学习模型的表演准确性，偏见，召回率，ROC
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Scikit学习教程 一组用于scikit学习自学习的示例。 工作正在进行中... 本教程正在创建中。 还没结束 如何衡量模型性能 标准指标精度，召回率，F1指标- 该示例显示了如何计算基本分类器度量值，例如精度，召回率，f1 文件： 精确召回曲线 示例说明了如何在理想的随机情况下解释精确调用曲线。 如果两个模型的曲线看起来相似该怎么办。 文件： 开发环境 python> 3.6 吹牛
机器学习-深度学习-常见评估方法-混淆矩阵、正确率、精确率、召回率、F值、预测概率、ROC曲线和AUC 均方误差、决定系数
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5星 · 资源好评率100%
大家好，这个资源是关于机器学习_深度学习 的常见评估方法，例如混淆矩阵、正确率、精确率、召回率、F值、预测概率、ROC曲线和AUC | 均方误差、决定系数、SVR | 超参数的设置 | 模型的过拟合与防止等方法，包含完整的实例代码。该内容已经在博客中记录，建议结合专栏【Python从入门到人工智能】学习，效果会更好！
ROC4ML:用于机器学习算法的简单 ROC（接收器操作特性）分析和可视化工具
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ROC4ML 用于机器学习算法的简单 ROC（接收器操作特性）分析和可视化工具箱。 依赖 [Numpy] [Matplotlib] [Seaborn] 用法 第一步：准备数据（机器学习模型产生的分数，以及数据集的标签。我在data_score和data_label中放了一个demo。） 第 2 步：编辑 ROC4ML_config.py 第 3 步：运行 plot_roc_all.p
机器学习笔记（吴恩达视频翻译）
浏览：184
吴恩达机器学习视频的翻译，值得看一下，写的很详细。
详解node child_process模块学习笔记
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NodeJs是一个单进程的语言，不能像Java那样可以创建多线程来并发执行。当然在大部分情况下，NodeJs是不需要并发执行的，因为它是事件驱动性永不阻塞。但单进程也有个问题就是不能充分利用CPU的多核机制，根据前人的...
sklearn评估：简化机器学习模型评估：绘图，表格，HTML报告，实验跟踪和Jupyter笔记本分析
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斯克莱恩评估 机器学习模型评估变得容易：绘图，表格，HTML报告，实验跟踪和Jupyter笔记本分析。 支持Python 3.6及更高版本。 安装 pip install sklearn-...（混淆矩阵，特征重要性，精度调用，ROC） 报告生成（ ）
机器学习互动可视化：机器学习模型评估指标的交互式可视化
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5星 · 资源好评率100%
用户可以玩弄类不平衡，模型强度或截止值之类的参数，并观察对ROC / AUC或精度/精度/召回率等度量的影响。 现在可以和现场直播。 从此复制了一些代码。 部署： ： 去做 关于机器学习模型评估的更全面的自述文件...
机器学习基础概念：查准率、查全率、ROC、混淆矩阵、F1-Score 机器学习实战：分类器
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机器学习：基础概念查准率、查全率F1-Score、ROC、混淆矩阵机器学习实战：分类器性能考核方法：使用交叉验证测量精度性能考核方法：混淆矩阵精度和召回率ROC曲线训练一个随机森林分类器，并计算ROC和ROC AUC分数 查准率、查全率 对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例TP、假正例FP、真反例TN、假反例FN四种，令TP、FP、TN、FN分别表示其对应的样例
做机器学习，再别把IoU，ROI 和 ROC，AUC 搞混了 ！聊聊目标检测，医疗领域的那些评价函数 .html
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机器学习 深度学习 pytorch tensorflow
使用机器学习和 ROC 曲线进行决策-研究论文
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接收器操作特征 (ROC) 曲线表示在二元分类问题中发现的统计信息，是机器学习和数据科学中的一个关键概念。 本文研究了 ROC 曲线的统计特性及其对模型选择的影响。 我们分析了不同激励异质性和信息不对称模型对人类决策与 ROC 曲线之间关系的影响。 我们的理论讨论是在中国卫生部提供的河南省育龄夫妇孕前检查的大量妊娠结果和医生诊断数据的背景下进行的。
python 零基础学习篇第9节 SPSS高级-86 ROC分析.ev4 .mp4
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python 零基础学习篇
kaggle-titanic:适用于Kaggle Titanic竞赛的Jupyter笔记本
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我将经历设计最佳模型以预测生存的过程： 对问题的理解数据探索清理数据特征工程选型模型的超参数优化模型测试我在Kaggle竞赛中补充了机器学习问题的这些常见元素，重点是以下内容： 使用混淆矩阵，ROC曲线和曲线下...
GSMLBook:在 jupyter 中使用 sklearn 的基本机器学习算法的秘诀-开源
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二元分类的ROC曲线和度量； 非线性回归（包括梯度下降介绍）； 分类和回归树； 随机森林； 神经网络; 概率方法（KNN、朴素贝叶斯、QDA、LDA）； 用 PCA 降维； 支持向量机； 并使用 K-Means、分层和 DBScan 进行...
examples:一个用于托管笔记本，管道，批处理计分和在基岩上部署示例的存储库
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训练多类别分类机器学习模型 记录多类别分类的指标 通过对所有类别进行微平均来记录ROC，PR和混淆矩阵 自定义功能分布的日志记录 多类别分类的对数预测 多类的对数模型解释性和公平性 使用基岩快车进行多类分类的...
DataAnalysis-DataScience:数据分析师项目
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数据分析师/数据科学...评估：（准确性，精确度，召回率，f1，报告，ROC AUC和具有最佳阈值的精确召回曲线） 可视化区域和数据 （即将进行的管道和交叉验证） 最大似然估计： ：自己的数据实验，其中对高速公路上的
PROJECT-Churn-Classification
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该存储库使用机器学习方法处理客户流失分类问题。 数据集包含有关银行客户的详细信息： 姓 信用评分 地理 性别 年龄 任期 平衡 产品数量 HasCrCard IsActiveMember 预估工资 退出（目标变量） 项目摘要：（从...
ml-stat-util：基于自举的统计函数，用于计算置信区间和p值，比较机器学习模型和人类读者
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机器学习统计实用程序Docker设置，例如Jupyter Notebook docker build -t stat-util .docker run --rm -p 8889:8889 -v `pwd`:/workspace stat-util用例examples.ipynb笔记本中提供了所有用例的代码。以95％置信区间...
Amazon:Kaggle亚马逊竞赛
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我用这个笔记本向匹兹堡Python用户聚会小组介绍了scitkit学习和随机森林算法的实用介绍。 关于数据：目标是根据分类的职位描述数据预测员工的资源访问权限。 评分标准为AUC（ROC曲线下的面积）。 只有9个分类输入...
Playa_Events:燃烧人事件数据和事件分类的探索性数据分析
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我发现机器学习可以显着提高性能（通过F1分数和ROC-AUC衡量） 就可行的见解而言： 有充分的证据表明，与原始数据相反，不能将事件分类为互斥类型，并且应该为用户提供选择多个事件类型的选项 由于用户指定全天事件...
Rain-Prediction:预测明天是否会下雨的项目
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在这些模型中，catboost的表现非常出色给出的AUC得分和ROC得分都远胜于其他的89。 这里由于我的系统兼容性非常低。 所以我还没有完成超参数调整。 但是强烈建议您尽可能这样做。 网站链接： 测试值 下雨天： 晴天：...
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不同指标的监督学习 ##在此笔记本中，我尝试涵盖与分类回归和时间序列数据分类有关的所有度量标准，准确度，精度，F1得分混淆矩阵，二进制的ROC和AUC对数损失以及多标签分类回归度量标准，RMSE R2，误差，均值，...
随机森林图像matlab代码-Machine-Learning-in-Medical-Imaging--Exercises:TUM_MLMI_
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该存储库包含为慕尼黑工业大学（SS16）的实践课程“医学成像中的机器学习”编写的代码，涵盖各种机器学习主题： Jupyter笔记本： ：主成分分析（PCA），K均值 ：Logistic回归，精确召回，ROC，交叉验证 ：支持向量机...
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