Keywords: PR curve, ROC curve, Machine Learning, image processing
为了帮助大家理解，比如我们需要检测一个图像中的人，分类器将图像上的每个像素划分为人和非人像素，目标是人，所以检测为人的像素用Positives表示，检测为非人的像素用Negatives来表示，检测到了需要报告，检测到不是需要拒绝，检测到了实际不是则为误报（错误地报告）或...
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2015-08-01 19:06:21
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总的来说，今天略有进步，至少自己在不断地摸索方法，以寻求最适合自己的方法。在熟悉文本的情况下，和组内的各个队员一起对练，组长很耐心的为我们纠音，特别感动；晚上测试，树林为我们悉心地提出了各种建议，特别温情。方法在不断总结中，团队凝聚力也在不断加强中。我想我们会做得更好，与各位伙伴共同成长。
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2015-07-21 01:16:26
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感觉今天没怎么进步。我知道来iShow的第一任务是学口语，但是其中的挑战真的不少，记忆文本、发音、语调的掌握还是颇有难度的。我觉得我还不够用心，昨天来了两个高中同学，然后自己变得比较浮躁，也缺乏那种激情。但是，和众多伙伴一起学习，看到他们拼命学习的劲头，自己也能够充满能量。作为一个大学毕业的人，一个...
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2015-07-20 01:05:14
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今日收获：今天呢，认真练习了文本，在一些发音、语调方面有所进步。和搭档的配合还不错，给我提出了很多关键性的意见。同时，也找了其他的伙伴进行练习，特别是苏胜宏为我纠正了很多的发音、语调方面的问题，正在改进。需要提高点：俗话说，习惯成自然，很多的发音形成短时间内难以纠正，比如thank、thing等的咬...
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2015-07-18 00:25:54
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今日收获：总体来说，今天的表现尚可，和搭档崔璨的配合也很不错，希望再接再厉。在这个过程当中，我们基本上能够完整、流利地练习两段对话，互相纠正对方的错误。万事开头难，后面我想我们会变现得更好。同时，我也找了崔宇尭、胡敏、谢霞、苏圣宏等伙伴进行了练习，从他们身上也学到了很多。需要提高点：当然，我们团队的...
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2015-07-17 00:02:19
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【混淆矩阵与Precision/Recall和ROC曲线的关系】首先我们引入混淆矩阵：
当我们对样本进行分类时，会分成正例样本（记为1）和负例样本（记为0），根据分类结果与原始分类，可以计算出相应的混淆矩阵。那么则有：Precision(pre)=true positive rate=tp/(tp+fp)Recall(sen)=tp/(tp+fn)false positive rate=fp/...
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2015-06-13 09:57:59
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引言 很多时候我们都用到ROC和AUC来评判一个二值分类器的优劣，其实AUC跟ROC息息相关，AUC就是ROC曲线下部分的面积，所以需要首先知道什么是ROC，ROC怎么得来的。然后我们要知道一般分类器会有个准确率ACC，那么既然有了ACC，为什么还要有ROC呢，ACC和ROC的区别又在哪儿，这是我喜...
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2015-04-28 22:34:53
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preface：最近《生物信息学》多次谈到AUC，ROC这两个指标，正在做的project，要求画ROC曲线，sklearn里面有相应的函数，故学习学习。
AUC:
ROC:
具体使用参考sklearn:
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.roc_curve.html
http://sciki...
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2015-04-17 18:21:40
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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...
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2015-04-08 21:24:37
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本原创文章属于《Linux大棚》博客。博客地址为http://roclinux.cn。文章作者为roc希望您能通过捐款的方式支持Linux大棚博客的运行和发展。请见“关于捐款”==很久没发这个系列了。一直在看perl。现在回归。因为发现所有的脚本的基础都是linux命令…＝＝＝通俗的讲，作业控制命令...
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2015-03-31 10:26:51
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