搜索资源列表
dd_ex1
- ROC曲线,AUC误差,支持向量数据描述在检测异常信号中的应用。-ROC curve, AUC error, support vector data descr iption applied to detect abnormal signal.
nonestoproc
- 画ROC曲线图并计算AUC-draw ROC and calculate AUC-draw ROC and calculate AUC
visual-attention
- 彩色图像视觉注意程序,并有绘制ROC曲线和AUC计算功能-visual attention code for color image,it can plot AUC and ROC
DLTcode
- Robust Non-negative Dictionary Learning for Visual Tracking The provided codes could be either embedded into the benchmark framework of paper Online Object Tracking: A Benchmark (CVPR2013) (You can find details here: http://visual-tracking.net/) or
eval
- auc 评估脚本,python版本,自己写得-auc eval
Svm.tar
- 遗传算法优化支持向量机,并计算AUC值,计算准确率-Genetic algorithm optimization support vector machine, and calculate AUC value
auc_metric
- 计算某个阈值区间上的曲线下的面积(AUC),避免使用单个阈值的问题-calculate the AUC of metric in threshold range
openbsc-master
- OpenBSC implements several MSC components, including the A-bis protocol (the protocol between the BTS and the BSC), AUC, HLR, VLR (both using SQL tables), and a SMS Switching Center. OpenBSC can be accessed using telnet.
Change-Detection-Code
- 遥感影像变化检测经典算法(IR-MAD、MAD、CVA、PCA),另外进行了算法的Demo和精度等计算评价(OA、Kappa、AUC、ROC)-Remote sensing image change detection classical algorithm (IR-MAD, MAD, CVA, PCA), were additionally algorithms and calculation accuracy Demo Assessment (OA, Kappa, AUC, ROC)
code
- 1采用遗传算法对男女生样本数据中的身高,体重,喜欢数学,喜欢文学,喜欢运动,喜欢模式识别共6个特征进行特征选择,并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器,并计算模型预测性能(包含SE,SP,ACC和AUC )。提示:可以用6位的0/1进行编码,适应度函数可以考虑类似 。-1 genetic algorithm for boys and girls in the sample data of height, weight, like math, like literature, like
code
- 2采用PCA对男女生样本数据中的身高,体重,喜欢数学,喜欢文学,喜欢运动,喜欢模式识别共6个特征进行特征提取(自己设定选取的特征个数),并基于所得到的特征采用SVM设计男女生分类器,并计算模型预测性能(包含SE,SP,ACC和AUC )。-2 using PCA for boys and girls in the sample data height, weight, like math, like literature, like sports, like common pattern rec
code
- 采用SVM设计男女生分类器。采用的特征包含身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征。要求:采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试,尝试不同的核函数设计分类器,采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判(包含SE,SP,ACC和AUC,AUC的计算基于平台的软件包)。-Using SVM classifier is designed for boys and girls. Characterized by the use of include height, weight
code
- 采用决策树设计男女生分类器。采用的特征包含身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征。要求:采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试,采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判(包含SE,SP,ACC和AUC,AUC的计算基于平台的软件包)。-Decision tree classifier is designed for boys and girls. Characterized by the use of include height, weight, whether
ROC--AUC
- 数字图像处理中对分类器优劣的判定常用的ROC/ACU源码。希望对你有用。-The ROC/ACU source code commonly used in the determination of the quality of the classifier in digital image processing. I hope useful to you.
bp神经网络分类
- 1. 采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征,BP神经网络包含一个隐层,隐层结点数为5。要求:自行编写代码完成后向传播算法,采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判(包含SE,SP,ACC和AUC,AUC的计算可以基于平台的软件包)。(. using BP neural network to design the classifier for male and female students. The features in
ROC
- 画ROC曲线,并求取相应的pf,pd值,求AUC值的matlab代码(Draw the ROC curve, and solve the PD, PF values)
28 梁晏宾
- 1.采用遗传算法对男女生样本数据中的身高,体重,喜欢数学,喜欢文学,喜欢运动,喜欢模式识别共6个特征进行特征选择,并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器,并计算模型预测性能(包含SE,SP,ACC和AUC )。要求自行编写代码实现遗传算法。(1. using genetic algorithm based on the sample data of male and female students in height, weight, love mathematics, love li
matlab
- 对于一个具体的数据,用交叉验证进行分类,随机森林进行训练,用AUC,AUPR,Precision评价分类器的性能(For a specific data, use cross validation to classify, train random forests, evaluate the performance of the classifier with AUC, AUPR, and Precision.)
MATLABcode
- 采用bp对男女生样本数据中的身高,体重,喜欢数学,喜欢文学,喜欢运动,设计男女生分类器,并计算模型预测性能(包含SE,SP,ACC和AUC )。(Using bp for height and weight in male and female sample data, like math, like literature, like sports, design boys and girls classifiers, and calculate model prediction perform
sklearn-SVM
- 支持向量机(SVM)——分类预测,包括核函数调参,不平衡数据问题,特征降维,网格搜索,管道机制,学习曲线,混淆矩阵,AUC曲线等(Support vector machine (SVM) - classification prediction, including kernel function parameter adjustment, unbalanced data problem, feature dimensionality reduction, grid search, pipelin