机器学习机器学习分类1、递进关系：深度学习–>机器学习–>人工智能 2、机器学习任务分为两大类方法： （1）有监督的学习：利用经验数据，学习表示事物的模型，关注利用模型预测未来（数据）。包括：分类问题：对事物所属类型的判别，类别数量是已知的。如：鸟类型识别、垃圾邮件分类回归问题：预测的目标是连续变量。它是基于连续性数据的预测建模分析技术。如：根据父母身高预测孩子身高；根据近几年的房价预
# 分类模型计算AUC值
在机器学习中，分类模型是一种用于预测离散标签的模型。在评估分类模型的性能时，我们通常使用AUC（Area Under the Curve）值作为度量标准。AUC值可以测量分类模型在不同阈值下的真阳性率（True Positive Rate）和假阳性率（False Positive Rate）之间的关系。
本文将介绍如何使用Python计算分类模型的AUC值，并提供一个
原创
2024-01-19 03:55:23
125阅读
AUC（Area under curve）是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积。另一种解释是：随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。
在有M个正样本,N个负样本的数据集里，利用公式求解：\[AUC=\frac{\sum_{i \in positiveClass} rank_i-\f
转载
2023-05-30 19:13:48
147阅读
1，简介 k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某
目录Python和ML基础前言1.闭包1.1 基本概念1.2 作业2.sqrt(2)2.1 传统方法2.2 梯度下降法2.3 牛顿法3.拓展3.1 常用函数的导数3.2 链式法则3.3 作业总结 Python和ML基础前言手写AI推出的全新保姆级从零手写自动驾驶CV课程，。记录下个人学习笔记，仅供自己参考。 本次课程主要学习闭包(即返回函数的函数)、导数的相关概念以及利用导数求解sqrt(2)
转载
2024-08-05 19:43:00
29阅读
auc介绍：AUC即ROC曲线下的面积，假设是一个二分类的问题，我们如果使用逻辑回归，需要设定一个阈值做分类，AUC的计算方法同时考虑了分类器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的情况下，依然能够对分类器作出合理的评价roc曲线的横坐标和纵坐标分别是True Positive Rate（真阳率）、False Positive（伪阳率）；TPRate的意义是所有真实类别为1的样本中，预测类别为1的
转载
2023-08-11 22:52:56
465阅读
假设我们开始import numpy as npfrom sklearn import metrics现在我们设置真实的y和预测分数：y = np.array([0, 0, 1, 1])scores = np.array([0.1, 0.4, 0.35, 0.8])(注意,y已经从你的问题向下移了1.这是无关紧要的：无论是预测1,2或0,1都可以获得完全相同的结果(fpr,tpr,阈值等),但是一
转载
2023-08-25 02:22:47
135阅读
#利用下列函数方便实现自动化操作
import os
import pyperclip
import pyautogui
from keyboard import is_pressed
from time import sleep
import cv2
def accRecog(recogImgPath, do=pyautogui.click, method=cv2.TM_CCOEFF_NORM
转载
2023-09-22 14:05:47
0阅读
摘要：本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像阈值化处理操作，包括二进制阈值化、反二进制阈值化、截断阈值化、反阈值化为0、阈值化为0。
一. 阈值化（注：该部分参考作者的论文《基于苗族服饰的图像锐化和边缘提取技术研究》）图像的二值化或阈值化（Binarization）旨在提取图像中的目标物体，将背景以及噪声区分开来。通常会设定一个阈值T，通过T将图像的像素划分为两类：大于T的像
转载
2023-10-13 12:51:23
71阅读
一 背景 首先举个例子： 正样
原创
2017-07-03 10:50:35
1399阅读
每次在我们做模型的时候都会为模型的好坏而发愁，那么有没有什么办法可以有效的提高模型的评分呢？今天我刚好学习到这里，那么我就记下来（主要防止自己忘记，哈哈哈！） 1 import sklearn
2 import numpy as np
3 import matplotlib
4 from matplotlib import pyplot as plt
5 import panda
转载
2023-10-08 18:58:37
102阅读
AUC（Area under curve）是机器学习常用的二分类评测手段，直接含义是ROC曲线下的面积，如下图： 要理解这张图的含义，得先理解下面这个表： 表中列代表预测分类，行代表实际分类： 实际1，预测1：真正类（tp） 实际1，预测0：假负类（fn） 实际0，预测1：假正类（fp） 实际0，预测0：真负类（tn） 真实负样本总数=n=fp+tn 真实正样本总数=p=tp+fn
转载
2023-08-30 09:22:42
230阅读
前言ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC介绍AUC(Area Under Curve)是机器学习二分类模型中非常常用的评估指标，相比于F1-Score对项目的不平衡有更大
转载
2023-09-26 17:21:49
76阅读
可变参数在Python函数中，还可以定义可变参数。顾名思义，可变参数就是传入的参数个数是可变的。我们以数学题为例子，给定一组数字a，b，c……，请计算a2 + b2 + c2 + ……。要定义出这个函数，我们必须确定输入的参数。由于参数个数不确定，我们首先想到可以把a，b，c……作为一个list或tuple传进来，这样，函数可以定义如下：def calc(numbers):
sum = 0
for
转载
2024-04-25 15:05:16
57阅读
基础篇word2vec被问到的点1、word2vec的词向量是怎么更新的？ 在训练语言模型时，得到了词向量这个副产品；梯度上升更新权重，词向量同理，目标函数对x求导，用x的梯度来更新词向量。2、word2vec的输入维度是什么样的？|v|*d3、word2vec的影藏层是什么样子的？ &nbs
python分段函数如何编写？_后端开发python编写分段函数的方法：首先绘制分段函数【y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)】；然后使用Matplotlib绘制分段函数；最后绘制三角波形即可。前言ROC(Receiver Operating Characteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣。这篇文章将
转载
2023-08-30 08:39:42
162阅读
前言 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。这篇文章将先简单的介绍ROC和AUC，而后用实例演示如何python作出ROC曲线图以及计算AUC。AUC介绍中国新闻综合网站想要评估训练模型的好坏就得自己搞一个AUC计算模块，本文在查询资料时发现libsvm-tools有一个非常通
转载
2023-09-05 10:13:07
258阅读
源代码: Lib/sunau.pysunau 模拟提供了一个处理 Sun AU 声音格式的便利接口。请注意此模块与 aifc 和 wave 是兼容接口的。音频文件由标头和数据组成。标头的字段为：域目录magic word四个字节 .sndheader size标头的大小，包括信息，以字节为单位。
转载
2023-11-07 13:18:37
62阅读
AUC计算 1. 根据定义Aera Under Curve，计算面积。样本有限，所以得到的AUC曲线一般是个阶梯状，所以计算这些阶梯的面积即可。先按score排个序，然后从头遍历一遍，把每个score作为划分阈值，可以得到对应的TPR和FPR，计算出底下的面积。更直观的计算方法，参考《百面机器学习》：这种直接计算面积的方法比较麻烦，一般使用下面的等价方法进行计算。2. AUC
转载
2024-01-03 16:45:05
34阅读
分类模型-auc-roc曲线真阳性率：假阳性率：参考博客：https://blog.csdn.net/u0
原创
2022-07-18 14:52:53
333阅读
