20150717-陈鹏-Roc

  • 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等的咬舌问题。还有，自己的练习方法可能存在一定的问题，过度地注意文本的流利度，而忽略了一些关键词的发音、语调，有待进一步的加强。
  • 明日计划：调整练习方法，练习，反馈，练习。
  • 今日小天使：古丽加娜提

励志语：华丽的跌倒，胜过无谓的徘徊。一定要厚着脸皮找别人练，这样才能发现问题。

时间： 2024-10-03 07:10:08

20150717-陈鹏-Roc的相关文章

ROC，AUC，Precision，Recall，F1的介绍与计算（转）

1. 基本概念 1.1 ROC与AUC ROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binary classifier)的优劣,ROC曲线称为受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为感受性曲线(sensitivity curve),AUC(Area Under Curve)是ROC曲线下的面积.在计算ROC曲线之前,首先要了解一些基本概念.在二元分类模型的预测结果有四种,以判断人是否有病为例: 真阳性(TP)

ROC和AUC介绍以及如何计算AUC

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.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,或者说分类算法,评价指标主要有precision,recall,F-score1,以及我们今天要讨论的ROC和AUC.下图是一个ROC曲线的示例2. 正

精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,

ROC曲线、AUC、Precision、Recall、F-measure理解及Python实现

本文首先从整体上介绍ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure,然后介绍上述这些评价指标的有趣特性,最后给出ROC曲线的一个Python实现示例. 一.ROC曲线.AUC.Precision.Recall以及F-measure 二分类问题的预测结果可能正确,也可能不正确.结果正确存在两种可能:原本对的预测为对,原本错的预测为错:结果错误也存在两种可能:原本对的预测为错,原本错的预测为对,如Fig 1左侧所示.其中Positives代表预测是对的,Negatives

【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

机器学习：ACC、ROC和AUC

? ? 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,这是我喜欢的一种既生瑜何生亮问题. ? ? 最后又简单说明了一下有了ROC之后,为什么还要有AUC呢 ? ? ROC简介 ? ? ROC曲线的横坐标为false positive rate(F

【转】AUC(Area Under roc Curve )计算及其与ROC的关系

让我们从头说起,首先AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精度:在信息检索(IR)领域中常用的recall和precision,等等.其实,度量反应了人们对” 好”的分类结果的追求,同一时期的不同的度量反映了人们对什么是”好”这个最根本问题的不同认识,而不同时期流行的度量则反映了人们认识事物的深度的变 化.近年来,随着machine learning的相关技术从实验室走向实际应用,一些实际的

ROC曲线和PR曲线绘制【转】

TPR=TP/P :真正率:判断对的正样本占所有正样本的比例.  Precision=TP/(TP+FP) :判断对的正样本占判断出来的所有正样本的比例 FPR=FP/N :负正率:判断错的负样本占所有负样本的比例. Recall = TP/(TP+FN) = TP/P,就是TPR. ROC曲线:横轴是FPR,纵轴是TPR. 绘制出的曲线应该在y=x直线之上,曲线积分的结果就是AUC的值.AUC越大则系统分类性能越好. PR曲线:横轴是Precision,纵轴是recall. precision

ROC曲线

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

从TP、FP、TN、FN到ROC曲线、miss rate、行人检测评估

想要在行人检测的evaluation阶段要计算miss rate,就要从True Positive Rate讲起:miss rate = 1 - true positive rate true positive rate毕竟是一个rate,是一个比值.是谁和谁比呢?P 要从TP.FP.TN.FN讲起. 考虑一个二分类问题:一个item,它实际值有0.1两种取值,即负例.正例:而二分类算法预测出来的结果,也只有0.1两种取值,即负例.正例.我们不考虑二分类算法细节,当作黑箱子就好:我们关心的是,预