平滑曲线始终低于Tensorboard上的非平滑曲线 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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生存资料ROC曲线的最佳截点和平滑曲线

二分类变量的最佳截点直接使用pROC包就可以直接得到，前面也介绍过，今天主要说一下生存资料ROC曲线的最佳截点，以及生存资料的ROC曲线如何变得平滑。...平滑曲线加载R包和数据多个时间点ROC 画平滑曲线找最佳截点平滑曲线不考虑时间因素的ROC曲线可以使用pROC包中的smooth参数实现平滑版的曲线。...time dependent ROC目前还没发现比较好的方法可以直接实现，只能使用ggplot2曲线救国了。...下面是画图代码，平滑曲线，说简单确实简单，如果对ggplot2不熟悉，确实也很难想到： library(ggplot2) p <- ggplot(df_plot, aes(fpr, tpr, color...= year)) + geom_smooth(se=FALSE, size=1.2)+ # 这就是平滑曲线的关键 geom_abline(slope = 1, intercept = 0, color

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使用曲线将多点连成一条平滑的曲线

之前在写一个项目需要把多点连成平滑的曲线，而且这些点是无法预知的。开始想到用贝塞尔曲线，但是具体贝塞尔曲线的控制点要怎么设定，怎样让多点都落在曲线上而且保持曲线的平滑，就一直没想到。...后来参考了一篇《Android 使用贝塞尔曲线将多点连成一条平滑的曲线》的博文，地址：http://m.blog.csdn.net/article/details?...id=52667896 写得挺好的，不过没太仔细研究原代码是java的，然后就直接用原代码改成了js版本的（虽然最后用了其他方式来实现……不过这个如果做什么在线生成图表什么的可以用上）效果： ?...Paste_Image.png 后面的点契合的挺好的代码： var mPointList = [{x:10,y:10},{x:120,y:40},{x:260,y:180},{x:380,y:40},...point.x; prePreviousPointY = point.y; } else { //是的话就用当前点表示上上个点

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R语言ggplot2绘制平滑曲线的折线图简单小例子

R语言ggplot2包用来画折线图的函数默认应该是带有棱角的，如果想要实现平滑的曲线好像不太容易，之前的推文介绍过 ggalt这个包 R语言的ggplot2做平滑的折线图简单小例子 R语言ggplot2...常规的折线图 library(ggplot2) df<-data.frame(x=1:10, y=sample(1:10,10)) ggplot(df) + geom_line...平滑的可以借助 geom_bump()函数来自于ggbump这个R包帮助文档 https://github.com/davidsjoberg/ggbump 这个链接还有很多漂亮的图比如 ?...上面链接里有实现这两个图的代码，感兴趣的可以自己尝试重复一下话说这个 Bump chart 对应的中文是啥意思呢？...这个数据可视化的类型具体的应用场景是啥，我暂时还不知道突然想到可以用这种方式来画平滑的折线图最简单的平滑折线图 #install.packages("ggbump") library(ggbump

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TensorBoard必知必会的入门了解

想要在浏览器上看到 TensorBoard 页面，大概需要这几步： summary。在定义计算图的时候，在适当的位置加上一些 summary 操作。 merge。...OVERVIEW 总体上，目前 TensorBoard 主要包括下面几个面板： ? 其中 TEXT 是最新版（应该是 1.3）才加进去的，实验性功能，官方都没怎么介绍。...全部 run 的 acuracy 可以看到这些曲线并不是那么平滑，这是因为我记录的步数比较少，也就是点比较少，如果每一步都记录或者间隔比较短，那么最后的文件会很大。下同损失： ? ?...而下面的 Smoothing 指的是作图时曲线的平滑程度，使用的是类似指数平滑的处理方法。如果不平滑处理的话，有些曲线波动很大，难以看出趋势。0 就是不平滑处理，1 就是最平滑，默认是 0.6。...很多时候我们的模型很复杂，包含很多层，我们想要总体上看下构建的网络到底是什么样的，这时候就用到 GRAPHS 面板了，在这里可以展示出你所构建的网络整体结构，显示数据流的方向和大小，也可以显示训练时每个节点的用时

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petct脑代谢显像_pet图像分析方法有哪几种

作者认为网络结构上的改进并没有什么用，应该更多的关注结构以外的部分，比如预处理、训练和推理策略、后处理等部分。...在没有充分的理论支撑的情况下，越是复杂的东西，就越容易过拟合，不是没有道理的。在深度学习领域的钻研方向问题上，学术界是不是走了很多弯路？更多的精力放在理解数据上，可能更能得到质的提升。...==2.0 6 结果和分析实验结果如图2所示，x轴表示折数，y轴表示loss数，曲线表示在本算法中经过20折的迭代过程后，loss的下降情况，由图2可知在第10折的时候，曲线开始趋向平滑趋势，到16折的时候...，基本已经趋向稳定不变的状态，最终loss值是0.4039；如图3所示，x轴为折数，y轴为accuracy数，曲线表示在20折迭代下，取出每折最后一次的准确率值，进行准确率统计，其中在第4折时候是曲线的转折点...，浅色线是没经过tensorboard可视化平滑参数处理的情况，经过平滑参数降噪后，在10折的时候已经到达最优准确率100%。

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【TensorFlow | TensorBoard】理解 TensorBoard

全部代码和 TensorBoard 文件均在我的 GitHub 上，你也可以从百度网盘下载，密码 t27f ，只不过如果以后内容更新，网盘中的内容不会更新。...Tensorboard 使用的版本为 0.1.4，对应于 TensorFlow 1.3.0，但训练代码未在 TensorFlow 1.3.0 上测试，不过应该是可以运行的。...想要在浏览器上看到 TensorBoard 页面，大概需要这几步： summary。在定义计算图的时候，在适当的位置加上一些 summary 操作。 merge。...全部 run 的 acuracy 可以看到这些曲线并不是那么平滑，这是因为我记录的步数比较少，也就是点比较少，如果每一步都记录或者间隔比较短，那么最后的文件会很大。...而下面的 Smoothing 指的是作图时曲线的平滑程度，使用的是类似指数平滑的处理方法。如果不平滑处理的话，有些曲线波动很大，难以看出趋势。0 就是不平滑处理，1 就是最平滑，默认是 0.6。

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分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA对电力负荷时间序列预测

本文在R语言中使用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA模型对电力负荷时间序列预测并比较。...= 52) ) 用电量变量及其影响因素： •星期几（离散） •时间小时（离散或非参数） •年（连续）交互影响： •日期和时间 •年份和时间活动 •公共假期温度对模型的影响：高温、低温和极冷温度...lm(y˜x, data =df) lm(y˜x, data =df , tau =.5) 现在，中位数回归将始终有两个观察结果。...which ( predict ( fit )) 21 46 分位数回归和指数平滑简单的指数平滑：经典地，我们寻找使预测误差最小的α，即 X=as. numeric ( Nile )...*(L\[t -1\]+ B\[t -1\] B\[t\]=b*(L\[t\]-L\[t -1\]) +(1 -b*B\[t -1\] return (L+B) 预测数理统计建立在对概率模型参数的估计和假设检验的基础上

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【6】python生成数据曲线平滑处理——(Savitzky-Golay 滤波器、convolve滑动平均滤波)方法介绍，推荐玩强化学习的小伙伴收藏

相关文章： Python xlwt数据保存到 Excel中以及xlrd读取excel文件画图先上效果图：由于高频某些点的波动导致高频曲线非常难看，为了降低噪声干扰，需要对曲线做平滑处理，让曲线过渡更平滑...： window_length的值越小，曲线越贴近真实曲线；window_length值越大，平滑效果越厉害（备注：该值必须为正奇整数）。...（2）k值对曲线的平滑作用： k值越大，曲线越贴近真实曲线；k值越小，曲线平滑越厉害。另外，当k值较大时，受窗口长度限制，拟合会出现问题，高频曲线会变成直线。...这种滤波器的最大特点：在滤除噪声的同时可以确保信号的形状、宽度不变使用平滑滤波器对信号滤波时，实际上是拟合了信号中的低频成分，而将高频成分平滑出去了。 ...k值推荐3-5k值越大，曲线越贴近真实曲线；k值越小，曲线平滑越厉害。

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数据平滑9大妙招

适用性：指数平滑适用于平稳或非平稳的时间序列数据，它能够很好地处理趋势、季节性和噪声。...Smoothing）是一种非参数的数据平滑方法，通常用于拟合或平滑散点数据，以捕获数据的局部趋势和模式。...Loess平滑是一种局部回归方法，它对于不同区域的数据采用不同的权重，以确保在数据的每个局部区域上都能获得较好的拟合。...Loess平滑的主要特点包括：非参数性：Loess不需要假设数据的特定分布或形式，因此适用于各种类型的数据。...时频局部性：与傅立叶变换不同，小波变换具有时频局部性，可以在时间和频率上同时分析信号。这使得它在分析非平稳信号和非线性信号时非常有用。

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R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、广义加性模型分析

回归样条比多项式和阶跃函数更灵活，并且实际上是两者的扩展。局部样条曲线类似于回归样条曲线，但是允许区域重叠，并且可以平滑地重叠。...平滑样条曲线也类似于回归样条曲线，但是它们最小化平滑度惩罚的残差平方和准则。广义加性模型允许扩展上述方法以处理多个预测变量。多项式回归这是扩展线性模型的最传统方法。...平滑样条线在上一节中，我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。...选择平滑参数Lambda 同样，我们求助于交叉验证。事实证明，我们实际上可以非常有效地计算LOOCV，以平滑样条曲线，回归样条曲线和其他任意基函数。...我们也可以拟合平滑样条。在这里，我们拟合具有16个自由度的样条曲线，然后通过交叉验证选择样条曲线，从而产生6.8个自由度。

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KDJ指标又叫随机指标（Stochastics）

由于KDJ线本质上是一个随机波动的观念，因此其对于掌握中短期行情走势比较准确。...然后根据平滑移动平均线的方法来计算K值、D值与J值，并绘成曲线图来研判股票走势。具体计算步骤如下：计算RSV值：RSV值用于衡量收盘价在特定周期内相对于最高价和最低价的位置。...计算公式为RSV=（Cn-Ln）/（Hn-Ln）×100，其中Cn为第n日收盘价，Ln为n日内的最低价，Hn为n日内的最高价。RSV值始终在1-100间波动。...计算K值与D值：K值和D值分别通过平滑移动平均线的方法计算得出。具体公式为：当日K值=2/3×前一日K值+1/3×当日RSV；当日D值=2/3×前一日D值+1/3×当日K值。...J值的取值范围可以超过100和低于0，但在分析软件上，KDJ的研判范围通常限定在0-100之间。

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CSS Transitions

这些构成了在Web上创建流畅和精致动画的基础要素。 CSS过渡允许我们在指定的「持续时间」内平滑地「更改属性值」。...「触发过渡：」过渡通常在「元素的状态发生变化时触发」。例如，当我们悬停在按钮上时，可以更改其背景颜色，过渡效果将使颜色平滑地在指定的持续时间内变化。...贝塞尔曲线以其平滑的形状和良好的控制性而闻名，它由一组控制点（也称为"控制顶点"或"控制节点"）定义，这些点确定了曲线的形状和特性。...曲线从起始点出发，经过两个控制点，最终到达结束点。控制点的位置和数量决定了曲线的形状和弯曲程度。贝塞尔曲线的关键特点包括：平滑性：贝塞尔曲线始终保持平滑，没有锯齿或尖锐的角。...上面的代码中，效果大相径庭，但是硬件加速框移动得比非硬件加速框更加流畅。

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如何绘制完美的鼠标轨迹

鼠标轨迹的粗细也应该是渐变的，web canvas 上的单一 path 也没有提供画笔粗细渐变的接口，这个效果又如何实现？方案如何通过离散坐标绘制平滑曲线？...而如果一个中间点上的两个控制点满足一定的规律，就可以实现曲线的连续，也就是视觉效果上的平滑。感兴趣的话可以阅读「用钢笔工具绘图」中的内容。...在 c1-pt-c2 上取与 c2 点相对 pt 对称的点 c1 此时用计算出的 c1、c2 点作为 pt 点的控制点，就能生成一个效果不错的平滑曲线了，同时 c1、c2 到 pt 点的距离还可以用一个...tension 参数进行调节，从而达到调节曲线平滑程度的作用。...另外，分割法事实上也同样可以解决上面宽度渐变的问题，把曲线分割成若干段，给与每一段不同的线宽，曲线的宽度看起来就是均匀变化的了，而且这种办法事实上比上面讲的计算曲线边框的办法速度更快。

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【MATLAB 从零到进阶】day9 数据的平滑处理 -smoothts函数

= x(:,4)'; % 提取矩阵x的第4列数据，即收盘价数据 >> figure; % 新建一个图形窗口% 绘制日收盘价曲线图，黑色实线，线宽为2 >> plot(price,'k','LineWidth...(窗宽30)','平滑曲线(窗宽100)','location','northwest'); ?...'平滑曲线(窗宽100，标准差100)','location','northwest'); ?...30)','平滑曲线(窗宽100)','location','northwest'); ?...（平滑处理） % 产生一个从0到2*pi的向量，长度为500 >> t = linspace(0,2*pi,500)'; >> y = 100*sin(t); % 产生正弦波信号 % 产生500行1列的服从

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使用CNN预测电池寿命

称之为窗口的这些循环组。整个窗口应始终只有一个目标，但每个循环都有一个“当前循环”和“剩余循环”值。这就是为什么将最后一个循环中的值定义为整个窗口的目标。...它正朝着正确的方向前进，但对列车与验证损失之间的差距感到不满。为了减少这种差距，辍学是一种流行的工具，因此将其添加到模型中。还需要调整超参数，这就是在不同设置上使用gridsearch的原因。...由于“当前”和“剩余周期”的正确预测应始终大于零，尝试将ReLU作为输出层的激活函数，以减少训练过程中模型的搜索空间。此外模型严重依赖于CNN，因此也尝试了不同的内核大小。...平均绝对误差，最终训练的当前周期超过1000个时期，显示平滑因子约为0.6。平均绝对误差，最终训练超过1000个时期的剩余周期，平滑因子约为0.6。...它仍然不完美，但对想到的应用程序的结果非常满意（终于得到了一些值得庆祝的食物！）。作出预测当查看最佳设置的训练曲线时，可以看到最低损失不是在训练结束时，而是通过训练大约四分之三。

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Python如何对折线进行平滑曲线处理？

在用python绘图的时候，经常由于数据的原因导致画出来的图折线分界过于明显，因此需要对原数据绘制的折线进行平滑处理，本文介绍利用插值法进行平滑曲线处理：实现所需的库 numpy、scipy、matplotlib...拟合：拟合是通过原有数据，调整曲线系数，使得曲线与已知点集的差别（最小二乘）最小，最后生成的曲线不一定经过原有点。代码实现 ?...plt.xlim(0,10,8) plt.ylim(0,1) plt.show() 绘制后的曲线，红色是未进行平滑处理的折线，蓝色是进行平滑处理之后的曲线 cpc30 注意事项...当然也最好注意一下间距，最好小于x中的精度 func为函数，里面的参数x、y、kind，x，y就是原数据的x，y，kind为需要指定的方法 ynew需要通过xnew数组和func函数来生成，理论上xnew...数组内的值越多，生成的曲线越平滑

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UI设计师，你真的了解平滑圆角吗？

但是如果你放大了看的话，会发现确实有区别，正是这点差异造成了我们观感的区别：如何在Figma中应用圆角平滑呢？圆角平滑工具实际上隐藏在Figma的圆角工具集。...人眼会跟随曲线，但随后会更容易地从曲线上移开，因为没有角落可以卡住。所以发生的情况是，边界由更多的直线建立，但由曲线缓和。这使我们能够拥有独立的元素，而不会让它们之间的视觉过渡非常生硬。...它使曲线本身变得平滑，因此到圆角的过渡也是平滑的，而不仅仅是角本身。让我们实际看看这个。那在真实的UI设计中，它会是什么样的呢？...从缩略图看起来可能差别不是很大，但是我们放大一页页的看，它会对您的 UI 在视觉上遍历的“难易”程度产生重大影响。...通过使用圆角平滑，您可以使布局和元素更容易在视觉上遍历，提高可用性，并最终提高目标用户的参与度。

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深度学习为何起作用——关键解析和鞍点

在从如今的机器学习系统迈向人工智能的道路上，我们需要学习，泛化，避免维度灾难的方法，以及解决潜在解释因素的能力。在解释为什么非参数学习算法不能实现真正的人工智能之前，他首先对非参数下了详细的定义。...他解释了为什么以平滑作为经典的非参数方法在高维度下不起作用，之后对维度做了如下解释： “如果我们在数学上更深入地挖掘，我们学习到的是函数变种的数量，而不是维度的数量。...在这种情况下，平滑度就是曲线中有多少上升和下降。” ? “一条直线是非常平滑的。一条有升有降的曲线没那么平滑，但还是平滑的。” 所以，很显然，单独使用平滑度并不能避免维度灾难。...事实上，平滑度甚至不适用与现代的，复杂的问题，比如计算机视觉和自然语言处理。...在讨论完这种有竞争力的方法（如高斯核）的失败后，Boney将目光从平滑度上转移，并解释了它的必要性： “我们想要达到非参数，在这个意义上，我们希望随着数据的增多所有函数能灵活地扩展。

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自动驾驶路径规划技术-三次样条插值(Cubic Spline Interpolation)曲线及Python代码实现

生成行驶路径最经典方法之一就是是Sampling-Based Planner算法；基于采样的规划器可以规划出可行的轨迹，但这种轨迹往往是折线，为了保证车辆行驶过程中给乘客良好舒适的体验，需要对规划的轨迹进行平滑...Cubic Spline就是一种常用的插值平滑算法，通过一系列的控制点得到一条连续平滑的轨迹。...image.png , i = 0, 1, …, n; b) 每一分段都是三次多项式函数曲线; c) 节点达到二阶连续; d) 左右两端点处特性（自然边界，固定边界，非节点边界）根据已知点求出每段样条曲线方程中的系数...非节点边界(Not-A-Knot) 指定样条曲线的三次微分相等，即： image.png 新的方程组系数矩阵可写为： image.png 下图可以看出不同的端点边界对样条曲线的影响：无人驾驶路径规划技术...; b) 将数据节点和指定的首尾断点条件代入矩阵方程； c) 解矩阵方程，求得二次微分方程 image.png ，该矩阵为三对角矩阵；常见解法为高斯消元法，可以对系数矩阵进行LU分解，分解为单位下三角矩阵和上三角矩阵

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深度学习为何起作用——关键解析和鞍点

在从如今的机器学习系统迈向人工智能的道路上，我们需要学习，泛化，避免维度灾难的方法，以及解决潜在解释因素的能力。在解释为什么非参数学习算法不能实现真正的人工智能之前，他首先对非参数下了详细的定义。...他解释了为什么以平滑作为经典的非参数方法在高维度下不起作用，之后对维度做了如下解释： “如果我们在数学上更深入地挖掘，我们学习到的是函数变种的数量，而不是维度的数量。...在这种情况下，平滑度就是曲线中有多少上升和下降。” ? “一条直线是非常平滑的。一条有升有降的曲线没那么平滑，但还是平滑的。” 所以，很显然，单独使用平滑度并不能避免维度灾难。...事实上，平滑度甚至不适用与现代的，复杂的问题，比如计算机视觉和自然语言处理。...在讨论完这种有竞争力的方法（如高斯核）的失败后，Boney将目光从平滑度上转移，并解释了它的必要性： “我们想要达到非参数，在这个意义上，我们希望随着数据的增多所有函数能灵活地扩展。

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