关于20组---三重奏的meet的评价

meet这一软件是一款交友软件,新版本完善了以前版本的各种不足,而且能够通过手机号发验证码来创建新账户,功能多样,可以在星球.广场找到自己感兴趣的人,基本满足的交友需求. 但有一点不足之处,就是缺少创意,很多形式都与某一热门软件相像,希望能做出有自己风格的作品.…

软件工程(QLGY2015)第二次作业点评（随机挑选20组点评）

相关博文目录: 第一次作业点评第二次作业点评第三次作业点评说明:随机挑选20组点评,大家可以看看blog名字,github项目名字,看看那种是更好的,可以学习,每个小组都会反应出一些问题,希望能取长补短,改进自己的项目,所有贴出来的各种信息都可以自己做下横向对比,自(主动)学(别人好的地方)哈第一组:取款机项目组员 1121:负责功能代码编写 blog:取款机项目实验报告 code:joanyy/ATM 1125:负责单元测试编写 blog:结对项目:ATM code:tpp53185…

ROC曲线-阈值评价标准

ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性,再以敏感性为纵坐标.(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线下面积越大,诊断准确性越高.在ROC曲线上,最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值. ROC曲线的例子考虑一个二分问题,即将实例分成正…

第一次Sprint冲刺结果评价

组名软件项目名称评价 hzsy 图文转换这款软件最初的目标是扫描书本上文字转换成电子版,而且也可以将语音转换成文字,但在展示时,没有实现完整的功能,只有简单的界面,看不到更深的实质性效果.也没有完成初期的设计目标.目前这种图文转换的核心技术很难开发,也非常不好做,实现起来也不太容易.所以建议还是先从简单做起,识别略微简单的文字,然后再复杂化. JYJe族私人助手基本的界面和功能差不多都已实现,可以帮助人们记录一些经常忘记的事情,还可以设置闹钟来提醒,很不错,…

用R做逻辑回归之汽车贷款违约模型

数据说明本数据是一份汽车贷款违约数据 application_id 申请者ID account_number 账户号 bad_ind 是否违约 vehicle_year 汽车购买时间 vehicle_make 汽车制造商 bankruptcy_ind 曾经破产标识 tot_derog 五年内信用不良事件数量(比如手机欠费消号) tot_tr 全体账户数量 age_oldest_tr 最久…

机器学习之分类器性能指标之ROC曲线、AUC值

分类器性能指标之ROC曲线.AUC值一 roc曲线 1.roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),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(false postive rate FPR)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(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 2针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive…

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC ---好！！！！

from:https://www.douban.com/note/284051363/?type=like 原帖发表在我的博客:http://alexkong.net/2013/06/introduction-to-auc-and-roc/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,对两者的简单介绍见[这里](http://bubblexc.com/y2011/148/).这篇博文…

【转】ROC和AUC介绍以及如何计算AUC

转自:https://www.douban.com/note/284051363/ 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,对两者的简单介绍见[这里](http://bubblexc.com/y2011/148/).这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点,以及更为深入地,讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC. # ROC曲线需要提前说明的是,我们这里只讨论二值分类器.对于分类器…

ROC与AUC

一.ROC曲线 1.ROC曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),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(false postive rate FPR)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(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 2.一个二分类问题,将实例划分为正类和负类,但在实际划分时,会有以下四种情况: 1)若一个…

AUC计算方法总结

一.roc曲线 1.roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),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(false postive rate FPR)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(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 2针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive)或者负类(negative).但是实…

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