ROC曲线的作用： 1.较容易地查出任意界限值时的对类别的识别能力 2.选择最佳的诊断界限值。ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。3.两种或两种以上不同诊断试验对算法性能的比较。在对同一种算法的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的RO
莫丽
2021-01-17
梯度下降法（Gradient Descent）梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。梯度
莫丽
2021-01-17
Python基本数据类型详细介绍1、 空（None） 表示该值是一个空对象，空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。2、 布尔类型（Boolean）在Python中，None、任何数值类型中的0、空字符串“”、空元组()、空列表[]、空字典{}都被当作False，布尔值和布尔代数的表示完全一致，一个布尔值只有True、F
莫丽
2021-01-17
Numpy统计相关函数Numpy中有许多用于统计分析的函数针对二维数组，需要注意轴的概念，0和1代表纵轴和横轴print(data.sum(axis=1)) #对行进行求和print(data.mean(axis=1)) #对行进行计算均值print(data.cumsum()) #累计求和np.percentile(data,[0,25,50,75,100]) 注：axis0：表示沿着列进行操
莫丽
2021-01-14
Numpy随机数生成4. 通过random函数5. 生成都是伪随机数np.random.seed(100)np.random.random(100)np.random.randint(0,100,size=100)np.random.unifrom(low=0,high=10,size=100)
莫丽
2021-01-14
常见特征种类二值数据：只有两种取值的变量（不一定是0/1，但是可以映射到{ 0 , 1 } \{0,1\}{0,1}上）类别数据：多类的数据，如星期一/星期二/…，不一定是非数值的有序数据：如对电影的打分，分数之间是有大小关系的标称（Nominal）数据：和类别数据很像，往往是非数值的，但是不具备类别概念，如人名时序数据：带有瞬时值性质的数据，如日期、时间戳等。从这类数据可以分析随时间的趋势特别注
莫丽
2021-01-14
Numpy的数据类型 Numpy在处理图片的时候，dtype属性影响了图片的读取，计算，保存，显示。同时也影响着与其他三方库（如opencv）交互的时候的运算，下面列出Numpy主要的数据类型。
莫丽
2021-01-14
CHOOSE(index_num, value1, [value2], ...)CHOOSE 函数语法具有以下参数：index_num 必需。 用于指定所选定的数值参数。 index_num 必须是介于 1 到 254 之间的数字，或是包含 1 到 254 之间的数字的公式或单元格引用。如果 index_num 为 1，则 CHOOSE 返回 value1；如果为 2，则 CHOOSE 返回
莫丽
2021-01-14
