機器學習（二十）——EMD, LSA, HMM

http://antkillerfarm.github.io/ P-R、ROC和AUC 很多學習器是爲測試樣本產生一個實值或概率預測，然後將這個預測值與一個分類閾值（threshold）進行比較，若大於閾值則分爲正類，否則爲反類。這個實值或概率預測結果的好壞，直接決定了學習器的泛化能力。實際上，根據這個實值或概率預測結果，我們可將測試樣本進行排序，「最可能」是正例的排在最前面，「最不可能」是正例的

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