一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证，请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终

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内容概要：对各种图像增强方法产生的结果图像与真值图像按照阈值进行模型预测。 计算出了一些常用的准确性预测指标，比如ROC模型的AUC，PR曲线的F-score 适合人群：图像处理，尤其是边缘检测研究人员 阅读建议：此资源由于采用matlab编程，故其中内容需要在理解matlab基本编程思路，并对使用matlab画图有一定了解的基础，所以在阅读之前最好先了解一下matlab的基本语法

大数据-算法-非参数法与参数法估计ROC曲线下面积的应用研究.pdf

基于三层自动编码机训练的人脸识别，输出ROC曲线，matlab2021a仿真测试 %三层自动编码机 hidden_size =80; autoenc_1=trainAutoencoder(X,hidden_size,... 'MaxEpochs',1000,... 'L2WeightRegularization',0.001,... 'SparsityRegularization',4,... 'SparsityProportion',0.05,... 'DecoderTransferFunction','purelin');

matlab曲线重构代码关于此代码 脚本“ main.m”用于绘制接收器操作特性曲线（ROC曲线）和计算ROC曲线下面积（AUROC） 数字 图1不同筛选方法的ROC曲线和AUROC值我是谁 元重天博士候选医学物理实验室。 -SUMP实验室。 成均馆大学三星健康科学与技术高级研究所（SAIHST）。 延世大学信息与通信工程学士学位。 延世大学放射科学学士学位。 实验室三星医疗中心（医学物理，2014〜） 国家癌症中心（计算机视觉：3D体积重建和跟踪，2013年） Vatech视觉研究中心（CT图像重建，2012年） 兴趣领域医学物理学：蒙特卡罗模拟，开发质量保证工具机器学习：:) ， 三星医疗中心（06351）韩国首尔江南区爱媛路81号。

噪声不确定度和能量检测和roc曲线

AUC的计算及ROC曲线的绘制， %scores为每个样本属于1类的概率，testclass分为0类和1类 %输出res为AUC面积，计算方式为矩形面积之和，sum1为ROC曲线的tpr和fpr值对

球队得分为因变量，本球队与对手投篮命中率、篮板对比、助攻对比等，评判一个球队的实力，使用逻辑回归和贝叶斯回归作分析,并使用ROC曲线判断各指标对对综合得分的影响程度，得出最终判别模型后，得出各球队的经济实力，并进行比较