人工智能基础课堂纪要6 / 开普饭

R语言绘图之ROC曲线进阶版大家好,我是阿琛.在上一期的内容中,从SPSS和R软件出发,我给大家介绍了ROC曲线的简单绘制方法(临床生信SCI加分必备!ROC可视化教程看这篇就够了!你一定要试试!) ...

前面几讲我们基于数据分析师需要掌握的基本技能,从SQL出发,学习了统计学的基本知识,在系统层面基本讲完了数据分析师需要具备的能力.下面几讲,我们会围绕数据挖掘工程师需具备的知识体系展开,今天会着重介绍 ...

关于ROC曲线,在STATQUEST系列当中讲得十分的明白.所以如果不是很清楚ROC以及曲线下面积(AUC)的介绍的话,可以看一下下面的这个视频 PS: B站之前是有关于这个STATQUEST所有视频 ...

这是<AI初识境>第10篇,这次我们说说深度学习模型常用的评价指标.所谓初识,就是对相关技术有基本了解,掌握了基本的使用方法. 凡事用数据说话,一个深度学习模型在各类任务中的表现都需要定量 ...

每日干货 & 每月组队学习,不错过 Datawhale干货作者:陈安东,湖南大学,Datawhale成员我与评价指标的首次交锋是第一次实习面试时,面试官开头就问分类任务的评价指标.我当 ...

子曰:"温故而知新,可以为师矣. 混淆矩阵混淆矩阵是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的可视化效果,通常用于二分类模型.其每一列代表预测值,每一行代表的是实际的类别. 其实就是把所有类别的预测 ...

3.3 常见图形绘制[*] 1.折线图 -- plt.plot 变化 2.散点图 -- plt.scatter() 分布规律 3.柱状图 -- plt.bar 统计.对比 4.直方图 -- plt.h ...

5.2 基本数据操作 1.索引操作 1.直接 -- 先列后行 2.loc -- 先行后列,索引值 3.iloc -- 先行后列,索引值的下标 4.ix -- 先行后列,混合索引 2.赋值操作 1.对象 ...

1.9 k近邻算法总结[**] 优点: 1.简单有效 2.重新训练代价低 3.适合类域交叉样本 4.适合大样本自动分类缺点: 1.惰性学习 2.类别评分不是规格化 3.输出可解释性不强 4.对不均衡 ...

4.2 决策树分类原理[*****] 1.信息增益信息增益 = entroy(前) - entroy(后) 注意:信息增益越大,我们优先选择这个属性进行计算信息增益优先选择属性总类别比较多的进行划 ...

5.3 Boosting[**] 1.boosting集成原理随着学习的积累从弱到强 2.实现过程 1.初始化训练数据权重,初始权重是相等的 2.通过这个学习器,计算错误率 3.计算这个学习期的投票 ...

景观树的画法解析 END

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