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RSS订阅原创 机器学习--实现ROC,PR曲线
在机器学习中，ROC曲线和PR曲线是评估二分类模型性能的重要工具：ROC曲线通过绘制真正例率（TPR）和假正例率（FPR）反映模型对正负类的整体区分能力，其AUC-ROC值越接近1表明模型性能越好，适用于类别均衡的场景；ROC曲线以假阳性率为横轴，真阳性率为纵轴，同样通过改变分类阈值得到一系列点连接而成，越接近左上角表示模型性能越优，适用于评估分类器的整体性能，尤其在类别平衡的数据集中表现较好。两者在样本平衡的情况下表现相似，但在实际应用中，应根据具体的数据集和评估需求，选择合适的曲线来评估模型的性能。
2025-03-30 12:54:08
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原创 K近邻算法的实现
K近邻算法的简单性也使得它成为一种常用的分类和回归方法之一，通过计算样本之间的相似度，K近邻算法可以对新样本进行分类或回归预测。其核心思想是：给定一个新实例，通过计算它与训练集中每个实例的距离，找出距离最近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别（分类任务）或值（回归任务）来预测新实例的输出。在K近邻算法中，k值的选定是一个重要的参数，它表示用于预测新样本的最近邻居的数量。而对于较大的数据集，选择较大的k值可能更合适，以充分利用更多的邻居信息。4.：选择K值：选择K的值，即选择离未知样本距离最近的K个样本。
2025-03-19 19:19:54
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原创 超详细arduino 入门案例：流水灯实验
本次实验旨在通过按键按钮控制流水灯，帮助学生理解物联网系统中硬件与软件的交互原理，掌握输入设备（按键）与输出设备（LED灯）的信号控制方法，学习基本的电路设计和编程逻辑，包括按键的工作原理、LED灯的控制方法、限流电阻的作用、Arduino引脚的功能设置、按键去抖动技术以及流水灯的控制逻辑，同时培养学生的电路连接、代码编写和问题解决能力，为进一步学习物联网安全和复杂系统设计奠定基础。通过读取按键状态（按下或松开），控制LED灯的点亮顺序和时间间隔，实现流水灯的动态效果。松开按键时，流水灯停止。
2025-03-02 15:01:47
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原创 机器学习相关软件的安装与环境配置
通过本博客，我们了解了如何安装和配置机器学习所需的软件和环境，。机器学习提供了许多强大的工具和技术，它们可以帮助我们从数据中发现模式、做出预测并自动化决策。机器学习是一门快速发展的领域，它提供了许多强大的工具和技术，可以帮助我们从数据中发现模式、做出预测并自动化决策。成功安装会显示Anaconda的版本号，这里anaconda就安装完成了。系统平台中安装和使用，下载的时候找到对应的点击即可。新建环境变量【根据自己安装的盘，选择对应的盘】机器学习相关软件的安装与环境配置。
2025-02-28 12:49:19
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空空如也
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