癌症检测深度学习
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01. 介绍
02. 皮肤癌
03. 皮肤癌生存概率
04. 医学分类
05. 数据
06. 图像挑战
07. 练习：数据挑战
08. 参考答案：数据挑战
09. 训练神经网络
10. 练习：随机权重与预初始化权重
11. 参考答案：随机权重与预初始化权重
12. 训练验证
13. 练习：敏感性与特异性
14. 参考答案：敏感性与特异性
15. 敏感性与特异性进一步介绍
16. 练习：癌症诊断
17. 参考答案：癌症诊断
18. ROC 曲线回顾
19. 练习：ROC 曲线
20. 参考答案：ROC 曲线
21. 将我们的结果与医生诊断结果相比较
22. 可视化
23. 神经网络关注的是什么
24. 混淆矩阵回顾
25. 混淆矩阵
26. 总结
27. 有用资源
28. 小项目介绍
29. 小项目：皮肤科医生的人工智能
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19. 练习：ROC 曲线
17 ROC 曲线测试题 1 PT2 V1
ROC 测试题
假设我们建立了一个神经网络，它能对每个图像随机返回一个 0 至 1 的数字。ROC 曲线会是什么样？
A
B
C
SOLUTION:
B
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