AUCS Hackathon 2019：技术助力社区互动

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资源摘要信息:"AUCS_Hackathon_2019" 知识点一：Hackathon的定义和目的 Hackathon是一种常见的编程马拉松活动，通常是由多个程序员、开发人员、设计师和其他IT行业的专业人员参与。在短时间内，他们共同合作，围绕一个特定的主题或问题，创造出新的软件或硬件解决方案。AUCS_Hackathon_2019的目的就是通过技术改善本地社区之间的互动。 知识点二：Webapp的开发 Webapp，即Web应用程序，是一种通过网络浏览器访问的应用程序。与传统的桌面应用程序不同，Webapp不需要在用户的设备上安装，只要有网络浏览器，就可以随时随地访问和使用。Webapp的开发涉及到前端和后端的开发。前端主要负责用户界面和用户体验，后端主要负责服务器、应用程序和数据库之间的交互。 知识点三：Google Calendar API Google Calendar API是Google提供的一种服务，允许开发者访问Google日历的数据。通过这个API，开发者可以在自己的应用程序中集成日历功能，如创建、修改、删除事件，获取事件详情等。这对于需要日历功能的Webapp来说，是一个非常有用的工具。 知识点四：HTML HTML，全称超文本标记语言，是一种用于创建网页和网络应用程序的标准标记语言。HTML定义了网页的结构和内容，如标题、段落、链接、图片等。在AUCS_Hackathon_2019中，HTML无疑是创建Webapp前端界面的重要工具。 知识点五：技术改善本地社区之间的互动 这是一个非常有社会意义的目标。技术不仅可以提高我们的工作效率，也可以改变我们的生活方式。通过AUCS_Hackathon_2019这样的活动，开发者们可以利用他们的技术专长，创造出能够改善本地社区互动的解决方案。例如，他们可以创建一个平台，让社区成员分享信息、交流经验、组织活动等。 知识点六：项目管理 创建一个存储库来管理Webapp的开发，说明了项目管理的重要性。项目管理涉及到规划、组织、指导和控制项目资源，以实现特定目标。在Webapp开发中，有效的项目管理可以帮助团队更好地分工合作，提高开发效率，保证项目按时按质完成。

LaunDry:Web应用程序可告诉您下一个机会可以根据天气预报悬挂洗衣服〜AUCS Hackathon101 2018条目

2021-05-18 上传
这个应用程序在AUCS Hackathon101 2018活动中首次亮相，展示了其利用技术解决日常生活问题的能力。LaunDry的核心功能是提供一个方便的平台，让用户知道何时最佳地晾晒衣物，从而充分利用晴好的天气条件。 **...

AUcs6图像处理

2018-06-14 上传
《AUcs6图像处理》是关于Adobe Audition CS6这一专业音频编辑和混音软件的深入探讨。AUcs6，全称AUCS6，是Adobe公司推出的一款强大的音频后期制作工具，尤其在声音编辑、混合和效果处理方面具有卓越性能。在本专题中...

AU_CS3_chs_jb51.net.zip

2021-06-28 上传
标题中的"AU_CS3_chs_jb51.net.zip"表明这是一个关于Adobe Audition CS3的中文资源包，由jb51.net提供。这个压缩文件很可能是包含了与Adobe Audition CS3相关的教程、帮助文档、示例文件或者是一些用户手册。...

matlabauc代码-Radiomics_DictLearn:Radiomics_DictLearn

2021-05-24 上传
Matlab的耳语基于视觉的，基于字典的放射基因组学方法 此存储库包含2018年论文《视觉上可解释的，基于词典...每个头文件将返回一个1x3向量mean_aucs，其中包含分别用于预测IDH1状态，肿瘤等级和代码缺失状态的平均AUC。

AU_CS3_chs-wmz-3.0音频处理

2013-07-08 上传
标题中的"AU_CS3_chs-wmz-3.0音频处理"可能指的是Adobe Audition CS3的中文版，这是一款由Adobe公司推出的专业的音频编辑和混合软件。它广泛应用于音乐制作、播客录制、声音设计和视频后期制作等多个领域。...

把这段代码的PCA换成LDA：LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=1) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

2023-07-22 上传
test_aucs.append(best_lda_test_aucs[np.argmax(best_lda_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_lda_train_scores[np.argmax(best_lda_train_aucs)]) test_scores.append(best_lda_test_scores[np.argmax...

优化这段代码train_aucs=[] test_aucs=[]#train_aucs和test_aucs用来存储每次训练和测试的AUC值，AUC是一种常用的二分类模型性能评估指标 train_scores=[] test_scores=[]#train_scores和test_scores则是用来存储每次训练和测试的得分 loopn=5 #number of repetition while splitting train/test dataset with different random state. np.random.seed(10)#设置随机数生成器的种子，确保每次运行时生成的随机数一致。 random_states=np.random.choice(range(101), loopn, replace=False)#np.random.choice()用于从给定的范围内选择指定数量的随机数，range设置范围，loopn表示选择的随机数的数量，replace=False表示选择的随机数不可重复 scoring='f1'#设置性能指标 pca_comp=[]#设置空列表，储主成分分析（PCA）的组件 for i in range(loopn): train_X,test_X, train_y, test_y ,indices_train,indices_test= train_test_split(train, #通过train_test_split函数将数据集划分为训练集(train_X, train_y)和测试集(test_X, test_y)，indices_train和indices_test返回索引 target,indices, test_size = 0.3,#数据集的70%，测试集占30% stratify=target, random_state=random_states[i]#随机状态(random_states[i])添加到random_states列表中 ) print("train_x.shpae:") print(train_X.shape) standardScaler = StandardScaler() standardScaler.fit(train_X) X_standard = standardScaler.transform(train_X) X_standard_test = standardScaler.transform(test_X) #calculate max n_components estimator = PCA(n_components=0.99,random_state=42) pca_X_train = estimator.fit_transform(X_standard) n_components=range(10,min(pca_X_train.shape),10) print(n_components) best_pca_train_aucs=[] best_pca_test_aucs=[] best_pca_train_scores=[] best_pca_test_scores=[]

2023-07-14 上传
1. 使用列表推导式来简化train_aucs、test_aucs、train_scores和test_scores的初始化过程： ```python train_aucs, test_aucs, train_scores, test_scores = [], [], [], [] ``` 2. 将循环次数和随机状态数量作为...

解释这段代码train_aucs=[] test_aucs=[] train_scores=[] test_scores=[] loopn=5 #number of repetition while splitting train/test dataset with different random state. np.random.seed(10) random_states=np.random.choice(range(101), loopn, replace=False) scoring='f1' pca_comp=[] for i in range(loopn): train_X,test_X, train_y, test_y ,indices_train,indices_test= train_test_split(train, target,indices, test_size = 0.3, stratify=target, random_state=random_states[i] )

2023-07-12 上传
代码中的`train_aucs`和`test_aucs`是用来存储每次训练和测试的AUC值（Area Under the Curve），AUC是一种常用的二分类模型性能评估指标。 `train_scores`和`test_scores`则是用来存储每次训练和测试的得分。 `...

逐行翻译代码 def roc_234(): def cut_roc(df_merge, save_png): print('processing ' + save_png) tprs = [] aucs = [] def convert(label): for i in range(len(label)): if label[i] == 0: label[i] = 1 if label[i] == 2: label[i] = 1 return label mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100) for i in range(5): # load the data df = df_merge[df_merge['cnt'] == i] label = convert(df.label.values) predict = df['0_prob'] + df['1_prob'] + df['2_prob'] # 可调 fpr, tpr, thresholds=roc_curve(label, predict, pos_label=1) # df_table = pd.DataFrame([fpr,tpr,thresholds]) tprs.append(interp(mean_fpr, fpr, tpr)) tprs[-1][0] = 0.0 roc_auc = auc(fpr, tpr) aucs.append(roc_auc) plt.plot(fpr, tpr, lw=2, alpha=0.6, label='ROC fold %d (AUC = %0.4f)' % (i, roc_auc)) plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', lw=2, color='r', label='Luck', alpha=.8) mean_tpr = np.mean(tprs, axis=0) mean_tpr[-1] = 1.0 mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr) std_auc = np.std(aucs) plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, color='b', label=r'Mean ROC (AUC = %0.4f $\pm$ %0.4f)' % (mean_auc, std_auc), lw=2, alpha=.8)

2023-06-13 上传
然后定义了三个空列表 "tprs"、"aucs" 和 "mean_fpr"。接下来定义了一个名为 "convert" 的嵌套函数，用于将标签值中的 "0" 和 "2" 转换为 "1"，并返回转换后的标签列表。接着使用 numpy 中的 linspace 函数生成一个...

修改完善下列代码，得到十折交叉验证三分类的平均每一折的分类报告，平均每一折的混淆矩阵，平均每一折的auc值和roc曲线。min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) # convert to numpy arrays X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) # train gcForest config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1)

2023-06-02 上传
average_auc = np.mean(np.array(aucs)) mean_fpr = np.mean(fprs, axis=0) mean_tpr = np.mean(tprs, axis=0) # print average results print("Average classification report: \n", average_report) print(...
林文曦
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