利用MATLAB生成ROC与PR曲线（含源代码、指南及数据集）.rar

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简介：
本资源提供了一套详细的教程和工具箱，用于在MATLAB环境中生成ROC和PR曲线。内容包括完整的源代码、使用指南以及相关的数据集，帮助用户深入理解并实践机器学习中的性能评估方法。资源内容包括基于MATLAB绘制ROC和PR曲线的完整源码、详细说明文档及数据集。代码特点： - 参数化编程：参数设置灵活，便于调整。 - 代码结构清晰：注释详尽，易于理解与修改。适用对象为计算机科学、电子信息工程以及数学专业的大学生，在课程设计或毕业论文中可使用该资源进行相关研究和实践。作者是一位资深算法工程师，拥有十年在MATLAB、Python、C/C++及Java等编程语言领域的经验，并专注于YOLO算法仿真工作。他擅长多种技术领域如计算机视觉、目标检测模型构建与优化智能算法设计、神经网络预测方法应用信号处理流程图像处理技巧和无人机路径规划实验开发等方面的研究，欢迎感兴趣的同行进行交流探讨学习机会。

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利用MATLAB生成ROC与PR曲线（含源代码、指南及数据集）.rar

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本资源提供了一套详细的教程和工具箱，用于在MATLAB环境中生成ROC和PR曲线。内容包括完整的源代码、使用指南以及相关的数据集，帮助用户深入理解并实践机器学习中的性能评估方法。资源内容包括基于MATLAB绘制ROC和PR曲线的完整源码、详细说明文档及数据集。代码特点： - 参数化编程：参数设置灵活，便于调整。 - 代码结构清晰：注释详尽，易于理解与修改。适用对象为计算机科学、电子信息工程以及数学专业的大学生，在课程设计或毕业论文中可使用该资源进行相关研究和实践。作者是一位资深算法工程师，拥有十年在MATLAB、Python、C/C++及Java等编程语言领域的经验，并专注于YOLO算法仿真工作。他擅长多种技术领域如计算机视觉、目标检测模型构建与优化智能算法设计、神经网络预测方法应用信号处理流程图像处理技巧和无人机路径规划实验开发等方面的研究，欢迎感兴趣的同行进行交流探讨学习机会。

使用Python绘制PR和ROC曲线（含源码、说明及数据）.rar

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本资源提供了一份教程，详细讲解了如何利用Python语言绘制Precision-Recall (PR) 和Receiver Operating Characteristic (ROC) 曲线，并附有相关代码、解释以及所需的数据文件。资源内容包括基于Python绘制PR曲线与ROC曲线的完整源码、详细说明文档及数据集。代码特点： - 参数化编程：参数设置灵活可调； - 代码结构清晰，注释详尽易懂；适用对象主要为计算机科学、电子信息工程和数学等相关专业的大学生，在课程设计或毕业论文中可以使用该资源进行算法研究与实践。作者是一位在大厂工作超过十年的资深算法工程师，专注于Matlab、Python等编程语言及YOLO模型的应用开发，并且对计算机视觉等领域具有丰富的项目经验和技术积累，欢迎有兴趣的朋友交流探讨学习机会。

利用Matlab绘制双曲线、幂函数曲线、负指数曲线、S型曲线、指数曲线及对数曲线（含完整源码）.rar

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本资源提供使用MATLAB绘制多种数学曲线的方法与代码，包括双曲线、幂函数、负指数、S型、指数及对数曲线，附带完整源码供学习参考。 1. 资源内容：基于Matlab绘制双曲线、幂函数曲线、负指数曲线、S型曲线、指数曲线及对数曲线的完整源码。 2. 代码特点：采用参数化编程方式，便于调整参数；代码结构清晰，注释详尽易懂。 3. 适用对象：适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等专业大学生进行课程设计、期末作业和毕业论文的研究与开发工作。 4. 更多仿真源码及数据集可自行搜索相关资源获取所需内容。 5. 作者简介：某知名公司资深算法工程师，拥有十年使用Matlab、Python、C/C++、Java编程语言以及YOLO算法仿真的工作经验。擅长计算机视觉技术的应用研究与开发；精通目标检测模型的设计优化；在智能优化算法设计、神经网络预测分析、信号处理方法创新等方面具有丰富经验，并且在元胞自动机建模、图像识别系统构建及无人机路径规划等领域也有深厚造诣，能够提供多种领域的仿真源码和数据集支持。

基于MATLAB的真值图像ROC和PR曲线绘制代码

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本项目提供了一套基于MATLAB开发的工具包，用于计算并绘制真值图像中的ROC（受试者工作特征）及PR（精确率-召回率）曲线。通过该代码库，用户能够轻松地评估不同分类器在医学影像分析等领域的性能表现，并优化其参数设置以实现最佳效果。内容概要：本段落探讨了对各种图像增强方法生成的结果图与真实值图像进行模型预测的方法，并依据特定阈值进行了分析。文中计算并讨论了几种常用的准确性评估指标，包括ROC曲线的AUC以及PR曲线的F-score。适合人群：从事图像处理领域研究，特别是边缘检测方向的研究人员阅读建议：鉴于本段落使用了MATLAB编程语言来实现上述内容，因此读者在深入理解文章之前应具备一定的MATLAB基础。具体来说，在开始阅读前，最好先掌握一些基本的MATLAB语法知识以及如何利用该软件进行绘图操作。

利用C++实现NURBS曲线并转换为贝塞尔及B样条曲线（含源代码、指南与数据资料）.rar

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本资源提供了一个用C++编写的程序，用于生成和操作NURBS曲线，并将其转换为贝塞尔和B样条曲线。包含详细的实现指南、完整源代码及相关数据文件，适合深入学习和研究计算机图形学中的曲线表示方法。资源内容：基于C++绘制NURBS曲线生成贝塞尔曲线和B样条曲线（完整源码+说明文档+基础教程+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，方便更改参数。 - 代码思路清晰，并配有详细注释。适用对象：该资源适用于计算机、电子信息工程及数学等专业的大学生课程设计和毕业设计项目。作者介绍：某大厂资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真领域拥有超过十年的工作经验。擅长于多个领域的算法仿真实验，包括但不限于计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理等，并乐于与他人交流学习。

ROC曲线（Matlab函数）

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本Matlab函数用于绘制并分析ROC曲线，帮助用户评估二分类模型的性能。包含计算AUC值等功能，适用于数据分析与机器学习研究。 MATLAB程序用于生成ROC曲线。函数 `roc1` 的作用是绘制接收者操作特征（Receiver Operating Characteristics, ROC）图。ROC图是一种常用的组织分类器并可视化其性能的技术，常被应用于医学决策制定中。

MATLAB绘制曲线代码-VOCcode：用于生成PR曲线、LOSS曲线、AP及mAP，并将数据保存为.mat文件以便后续使用...

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VOCcode是一款利用MATLAB开发的强大工具，能够高效地生成并分析PR和LOSS曲线，计算AP与mAP值，并将结果以.mat格式存储，便于进一步的数据处理和模型优化。在MATLAB中绘制曲线的代码用于计算并展示PR（Precision-Recall）曲线、LOSS曲线以及AP/mAP，并将数据保存为.mat文件以备后续使用。为了获取这些功能，请从GitHub克隆存储库，确保使用--recursive参数进行克隆： ``` git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git ``` 以下是用于绘制平均训练损失曲线的简要步骤： 1. 在模型训练期间重新记录日志。在darknet（你的模型文件）目录下运行以下命令： ``` script -R log.txt ``` 2. 完成训练后，通过^c或exit()停止日志。 3. 用sudo打开MATLAB，并根据需要更改train_log_file的路径。 4. 修改代码以确保它能够读取你的模型。具体来说，请修改以下部分： ``` [~, string_output] = dos([cat, , train_log_file, | grep avg | awk {print $3}]); ```

基于Python的PR曲线和ROC曲线绘制代码及教程资料（课程设计）.zip

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本资源提供了一套详细的教程与源代码，用于使用Python语言实现精确率-召回率(PR)曲线及接收者操作特征(ROC)曲线的绘制。适用于课程项目、数据分析任务或机器学习模型评估的学习和实践需求。基于Python绘制PR曲线与ROC曲线的完整源码、说明文档及数据包（课程设计）已获导师指导并通过，获得了97分的高分。该项目适合用作课程设计或期末大作业，下载后无需修改即可使用，并且项目内容完善确保可以顺利运行。

利用MATLAB绘制数据的ROC曲线及生成混淆矩阵(TN, FP, FN, TP)，附带仿真视频演示

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本教程详细介绍如何使用MATLAB软件绘制ROC曲线并计算混淆矩阵（包括真阴性、假阳性、假阴性和真阳性），同时提供详细的仿真操作视频。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：ROC（受试者工作特征曲线）。 3. 内容：通过MATLAB绘制数据的ROC曲线，并输出TN、FP、FN、TP混淆矩阵。代码示例： ```matlab % 使用特征和标签初始化分类器类S2 S2 = simple_classifier(meas, labels, virginica); % 运行留一法交叉验证 S2 = S2.class_LOOCV(linear); % 显示LOOCV的混淆矩阵 S2.disp_conf(); % 生成ROC曲线 S2 = S2.roc_curve_perf_pos(); ``` 4. 注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置。具体操作可以参考视频录像中的演示步骤。

高效AUC与ROC曲线工具：迅速计算AUC并生成ROC曲线 - 完全矢量化的MATLAB实现

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本工具为MATLAB用户提供了一个完全矢量化的解决方案，能够快速准确地计算AUC值并绘制ROC曲线，适用于各种数据分析场景。此函数用于计算ROC（接收者操作符特征）曲线下的面积。该排名指标在机器学习、统计学、心理物理学等领域被广泛应用。利用这个函数可以轻松地为100个输入计算AUC值并绘制ROC曲线，每个输入的大小为10^5。