常用总结
ROC曲线根据机器学习中分类器的预测得分对样例(每个样例的阳性概率)进行排序，按照顺序逐个把样本的概率作为阈值thresholds进行预测，计算出FPR和TPR。分别以FPR、TPR为横纵坐标作图即可得到ROC曲线。所以作ROC曲线时，需要先求出FPR和TPR。这两个变量的定义：FPR = TP/(
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斯坦福皮肤癌论文总结
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Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks背景 以往的皮肤癌分类器往往缺乏好的泛化能力，由于缺少数据和focus on 标准任务，如只对专用医学设备产生的图片进行分类。无法对如手机拍摄的等因
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