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R 曲线拐点
】的更多相关文章
机器学习:评价分类结果(Precision - Recall 的平衡、P - R 曲线)
一.Precision - Recall 的平衡 1)基础理论 调整阈值的大小,可以调节精准率和召回率的比重: 阈值:threshold,分类边界值,score > threshold 时分类为 1,score < threshold 时分类为 0: 阈值增大,精准率提高,召回率降低:阈值减小,精准率降低,召回率提高: 精准率和召回率是相互牵制,互相矛盾的两个变量,不能同时增高: 逻辑回归的决策边界不一定非是 ,也可以是任意的值,可根据业务而定:,大于 threshold 时分类为 1,小于…
机器学习:评价分类结果(ROC 曲线)
一.基础理解 1)定义 ROC(Receiver Operation Characteristic Curve) 定义:描述 TPR 和 FPR 之间的关系: 功能:应用于比较两个模型的优劣: 模型不限于是否通过极度偏斜的数据训练所得: 比较方式:ROC 曲线与坐标图形边界围成的面积,越大模型越优: TPR(True Positive Rate):真正率:被预测为正的正样本结果数 / 正样本实际数:TPR = TP /(TP + FN): TNR(True Negative Rate):真负率:…
LoadRunner性能测试巧匠训练营
<LoadRunner性能测试巧匠训练营>基本信息作者: 赵强 邹伟伟 任健勇 丛书名: 实战出版社:机械工业出版社ISBN:9787111487005上架时间:2015-1-7出版日期:2015 年1月开本:16开版次:1-1 编辑推荐软件性能测试领域具有突破性创新意义的重要著作,三位资深软件测试专家多年一线工作经验结晶,业内多位测试专家联袂推荐.基于LoadRunner.Apache ab和JMeter等性能测试工具,以真实项目为依托,全面深入讲解了软件性能测试.安全测试.性能调优的流…
用Python开始机器学习(7:逻辑回归分类) --好!!
from : http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41551797 在本系列文章中提到过用Python开始机器学习(3:数据拟合与广义线性回归)中提到过回归算法来进行数值预测.逻辑回归算法本质还是回归,只是其引入了逻辑函数来帮助其分类.实践发现,逻辑回归在文本分类领域表现的也很优秀.现在让我们来一探究竟. 1.逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征.常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小…
MATLAB学习笔记(十)——MATLAB图形句柄
(一)图形对象及其句柄 一.图形对象 MATLAB图形对象包括: 1.MATLAB每一个具体图形一定包括计算机屏幕和图形窗口两个对象 二.图形对象句柄 1.定义 MATLAB在创建每一个图形对象时,都会给该对象分配一个唯一确定的值,称其为图形对象句柄. PS:(1)计算机屏幕句柄默认为0. (2)图形窗口对象的句柄值为一正整数,并显示在窗口标题栏中 (3)其他图形对象的句柄为浮点数. 2.获取已有对象的句柄 3.一个demo x=linspace(,*pi,); y=sin(x); h0=plo…
IRT模型的参数估计方法(EM算法和MCMC算法)
1.IRT模型概述 IRT(item response theory 项目反映理论)模型.IRT模型用来描述被试者能力和项目特性之间的关系.在现实生活中,由于被试者的能力不能通过可观测的数据进行描述,所以IRT模型用一个潜变量 $ \theta $ 来表示,并考虑与项目相关的一组参数来分析正确回答测试项目的概率.目前常见的IRT模型有2-PL模型和3-PL模型.其具体表达式如下: 2-PL模型的表达式如下: $ p_{i,j}(\theta_i) = \frac {1} {1 + \exp\,[…
python机器学习-逻辑回归
1.逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征.常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小: 而我们希望这样的f(x)能够具有很好的逻辑判断性质,最好是能够直接表达具有特征x的样本被分到某类的概率.比如f(x)>0.5的时候能够表示x被分为正类,f(x)<0.5表示分为反类.而且我们希望f(x)总在[0, 1]之间.有这样的函数吗? sigmoid函数就出现了.这个函数的定义如下: 先直观的了解一下,sigmoid函数的图像如下所示(来自ht…
kitti 数据集解析
1.KITTI数据集采集平台: KITTI数据采集平台包括2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,一个Velodyne 3D激光雷达,4个光学镜头,以及1个GPS导航系统.坐标系转换原理参见click.KITTI提供的数据中都包含三者的标定文件,不需人工转换. 2.KITTI数据集,label文件解析: Car 0.00 0 -1.84 662.20 185.85 690.21 205.03 1.48 1.36 3.51 5.35 2.56 58.84 -1.75 第1个字符串:代表物体类别 'Car'…
MATLAB图形界面设计(上)
参考https://www.cnblogs.com/BlueMountain-HaggenDazs/p/4307777.html 一.图形句柄 1.定义 MATLAB在创建每一个图形对象时,都会给该对象分配一个唯一确定的值,称其为图形对象句柄. PS:(1)计算机屏幕句柄默认为0. (2)图形窗口对象的句柄值为一正整数,并显示在窗口标题栏中 (3)其他图形对象的句柄为浮点数. 2.获取已有对象的句柄 直接输入该代码结果如下图: (1)gcf: (2)gca: (3)gco: 代码示例: x=li…
【白话模电1】PN结与二极管
距离上一次写半导体,已经过了很久了,上次分享了本征半导体的基本概念: https://zhuanlan.zhihu.com/p/109483580 今天给大家聊聊半导体工业中的基础:PN结与二极管 1.掺杂的半导体 如果将本征半导体进行掺杂处理,我们可以得到P型半导体和N型半导体.如图1-1,P型半导体以空穴作为多数载流子,N型半导体以电子作为多数载流子.如果单纯的对掺杂半导体进行通电,我们会发现半导体的导电能力大大增强了(相对于本征半导体),在相同掺杂浓度的半导体中,N型半导体体的导电能力更强…