模型评估的自动化工具包，tensorflow_model_analysis 是我最近挺喜欢用的一个库。适合你在用 TFX 或做 ML pipeline 时，需要批量评估模型表现的时候。它不仅能跑各种 slice 的指标，还能自动出一堆直观的可视化，挺方便的。搭配 TensorFlow Extende
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第十一章模型评估11.1 ROC曲线1. ROC曲线:接收者操作特征（receiver operating characteristic），roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性横轴：负正类率（false positive rate，FPR）特异度Specificity代表分类器预测的正类中
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CAD-Mike21模型洪水评价 CAD边界提取至Mike生成网格高程地形的两种操作方法 档详细介绍了如何从CAD文件中提取边界数据，并利用这些数据生成适用于Mike21软件的网格高程地形。以下是两种方法的具体步骤： 方法一：使用GETPL工具 步骤1：加载GETPL工具- 在AutoCAD中，使用
Swift 18 次浏览
机器学习是数据科学领域的核心技术之一，它能够从海量数据中提取有价值的信息并进行预测和决策。Python作为一种易学易用的编程语言，为机器学习提供了丰富的工具和库，例如用于数据处理的Pandas、用于数值计算的NumPy以及用于机器学习算法实现的Scikit-learn等。 数据清洗和特征工程是机器学
Actionscript 45 次浏览
PR 图构建的源码，比较适合你在深度学习模型训练结束后，快速评估分类效果。整体思路清晰，用了numpy和matplotlib来算 AUC 和画图，代码结构也挺直观的。尤其适合你模型结果一多、还想快速对比几个方案表现的时候。
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项目设置指南： 安装 node.js 使用 npm 安装依赖项： grunt karma bower 执行命令： git clone https://github.com/haffinn/Evaluation-App.git cd Evaluation-App sudo npm -g instal
Nodejs 20 次浏览
项目运行指令： 开发模式：yarn start，自动刷新页面并显示错误信息。 测试模式：yarn test，交互式运行测试程序。 生产模式：yarn build，构建生产环境文件，优化性能并生成哈希文件名。 退出构建工具：yarn eject，注意此操作不可逆！ 其他资源： 部署相关信息：关于
Webpack 20 次浏览
这是一个基于VC10/11开发的对话式程序，评估OpenCV的各种功能。通过该程序，您可以测试OpenCV的多项特性。
C++ 19 次浏览
Matlab 的语义分割工具链真挺顺手的，是你要搞医疗图像或者自动驾驶那种像素级分类任务。它从数据准备到模型训练，再到评估和可视化，全流程都包了。比如用图像工具箱搞数据标注，训练U-Net模型也不复杂，评估时候的评估指标和可视化功能也挺丰富。嗯，代码也都比较清晰，逻辑直白。你用过一次就知道，Matl
Actionscript 0 次浏览
美学评估系统量化和分析用户对不同视觉刺激的审美感知。该系统通过收集用户对图像、设计或其他视觉元素的评分和偏好数据，利用算法和模型对审美偏好进行分析和预测。
bada 18 次浏览