【图像融合】基于curvelet变换实现图像融合（评价指标）含Matlab源码

欧洲中等城市的智慧城市评价指标 来源：野村综研（上海）咨询有限公司 特征 要素 指标 智慧产业 创新精神 R&D/GDP、知识密集产业雇员占比、人均专利申请量 企业家精神 自主创业率、新企业注册数 产业形象 企业总部数 生产率 GDP/劳动者人数 劳动市场 兼职雇佣占比 国际化程度 上市企业总部、航班客货量 智慧头脑 科教水平 研究机构数、国民教育水平 终生教育 终生教育与语言课程参与度 社会多元化 外国人占比、海外出生国民占比 灵活性 跳槽接受度 开放性 选举参与度、移民友好环境 创意 创意产业劳动者占比 公群众参性 选举参与度、志愿活动参与度 智慧政府 决策参与性 人均市民代表数、政治活动参与度 社会服务 人均市政支出、学校质量满意度 治理透明度 政府机构透明满意度、反腐满意度 特征 要素 指标 智慧基础 本地交通连接 人均公交网络、公交满意度 国内外交通 国际交通连接性 ICT基础 家庭平均电脑数、宽带覆盖率 可持续交通 绿色出行、交通安全性、新能源车 智慧环境 自然环境 阳光小时、绿地占比 污染 光化学烟雾、PM2.5 环保 环保的个人参与 资源管理 用水效率、用电效率 智慧生活 文化设施 影院、剧院上座率、博物馆参观率 健康状况 人均寿命、人均医生和病床数 个人安全 犯罪率、暴力死亡率、安全感 居住质量 最低标准住房占比、人均住房面积 教育设施 人均学生数、教育覆盖满意度 旅游魅力 旅游景点、人均年旅游宿泊数 社会和谐 贫困率 智慧

对现有的推荐系统评价指标进行了系统的回顾，总结了推荐系统评价指标的最新研究进展，从准确度、多样性、新颖性及覆盖率等方面进行多角度阐述，并对各自的优缺点以及适用环境进行了深入的分析。特别讨论了基于排序加权的指标，强调了推荐列表中商品排序对推荐评价的影响。最后对以用户体验为中心的推荐系统进行了详细的讨论，并指出了一些可能的发展方向。

企业信息系统建设成熟度评价指标体系.xls

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分类评估指标 混淆矩阵 accuracy（准确率） 衡量模型分类准确的指标，具有很大的局限性，一般不用。 提高阈值，精确率有所提高，召回率有所降低。 precision（精确率） 表示预测为正的样本数有多少是对的 TP/TP+FP

图像去噪的评价指标ENL, SSIM, PSNR,SNR,EPI

预测问题评价指标：预 MAE、MSE、R-Square、MAPE和 RMSEMAE、MSE、R-Square、MAPE和RMSE。

为了全面、准确、定量地评价矿山安全状况,依据影响矿山安全的因素,选取并建立了包括管理、环境、技术、人员等4个评价准则、12个指标的多因素多指标评价体系。利用层次分析法确定各评价指标的权重,定义了评价指标等级,并给出了模糊综合评价运算模型。运用该方法,对不连沟煤矿实际评价得出其安全状况为"较安全",同时也验证了该评价模型的可行性。

逻辑回归预测良性和恶性乳腺肿瘤实现二分类（使用 scikit-learn 和 XGBoost 两种方式）,可扩展应用到小样本数据的故障诊断领域二分类问题 # 使用逻辑回归预测乳腺肿瘤是良性的还是恶性的 # 数据集为乳腺癌数据集，通过细胞核的相关特征来预测乳腺肿瘤为良性/恶性，这是一个非常著名的二分类数据集 # 数据集包含569个样本，其中有212个恶性肿瘤样本，357个良性肿瘤样本 # 共有32个字段，字段1为ID，字段2为label，其他30个字段为细胞核的相关特征 # scikit-learn实现逻辑回归 # XGBoost 实现逻辑回归 # XGBoost在预测结果上和scikit-learn有些差别，XGBoost的预测结果是概率，而scikit-learn的预测结果是0或1的分类，需要用户自己对其进行转化，程序能够实现scikit-learn 和XGBoost的概率输出和0或1分类输出 # 使用评估指标对分类和预测结果进行评估， 实现scikit-learn 和 XGBoost 两种逻辑回归方式对比分析