x=linspace(-5,5,100); y=[]; for x0=x; if x0>0 y=[y,1/2*log(x0+sqrt(1+x0....
============== 问题描述： 所谓极大值是指函数在某个子区间里的最大值（例如比两侧紧邻的两个值都大的值），也称局部最大值；极小值是指函数在某个子区间里的最小值（例如比两侧紧邻的两个值都小的值
GLSL#6 | 平滑过渡 smoothstep》 《Flutter & GLSL#7 | 减法与线》 《Flutter & GLSL#8 | 乘法与矩形》 《Flutter & GLSL#9 | 函数曲线...复习 smoothstep 函数 在 第六篇 中，我们已经认识了 smoothstep 函数，它可以让一指定的区间内平滑过渡。...函数曲线 上面只是画了一条线，那这和函数曲线有什么关系呢？其实仔细信息，上面的曲线不就是 y =0.4 这个特殊函数的曲线表现吗？如果我们通过 coo.x 控制 y 的数值，会发生什么化学反应呢？...，通过函数关系，来构造对应的函数曲线线条。...还是非常有意思的，理解本篇内容，你将会对 smoothstep 函数有一个更深的认识。那么本篇就到这里，谢谢观看，我们下次再见 ~
MTF曲线同时显示分辨率和对比度信息，能够根据特定应用的需求评估镜头，并且可用于比较多个镜头的性能。如果使用得当，MTF曲线能够帮助确定应用实际上是否可行。...图1是Sony ICX625传感器（具有2/3"传感器格式和3.45μm像素）上使用的12mm镜头的MTF曲线示例。...该曲线显示了0 lp/mm到150 lp/mm（传感器的极限分辨率为145 lp/mm）频率范围内的镜头对比度。...图 1: Sony ICX625传感器上使用的12mm镜头的MTF曲线 此曲线提供了各种信息。首先要说明的是，衍射极限由黑线表示。...图 5: 35mm焦距，f/2光圈镜头在不同工作距离的MTF曲线a（顶部的）和b（底部的）。
如何利用Mma解决数学问题的问题~~该很多喜爱数学的初学者比较关注的问题,无论是高等数学还是初等数学,Mma都做出了最给力的回应~~下面这个问题是利用Reduce函数求两曲线的交点： 代码：
d3 .js 在v5 版本新增了一个函数join() 在v4 版本中 var myData = [ 10, 40, 30, 50, 20 ]; var u = d3.select('.container...答案是.join()具有三个参数，每个参数都是一个处理输入，更新和退出元素的函数。...transitionDuration) .attr('r', function(d) { return d; }) .style('opacity', 1); 总结一下 D3...随着版本5的到来，.join()我们已经展示了如何仍然可以通过将函数传递到中来控制进入和退出元素.join()。
损失函数也叫目标函数，他是衡量预测值和实际值的相似程度的指标。我们希望预测值和真实值尽量接近，就需要估计一系列参数来拟合，这个参数集使得误差越小就说明这个算法还不错。...image θ是你试图找到最小化 J 的参数，这里的 J 称为目标函数，α叫做学习率。目标函数的来龙去脉可以参考之前的文章。我们先假设θ取一个值，然后不停的修正这个值，从而使得最小化J。...image 用 python 实现这两个曲线 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef minimaFunction(theta):...minimaFunctionDerivative,\ theta,\ learningRate)# plt 绘制损失函数曲线...RMS prop 试图通过观察关于每个参数的函数梯度的相对大小，来改善动量函数。因此，我们可以取每个梯度平方的加权指数移动平均值，并按比例归一化梯度下降函数。
评价指标系列 PR曲线 查准率和查全率 PR曲线绘制 ROC曲线 TPR和FPR ROC曲线绘制 AUC的计算 python 代码实现及注解 类别不平衡问题 PR曲线 混淆矩阵 预测...如何利用PR曲线对比性能： 如果一条曲线完全“包住”另一条曲线，则前者性能优于另一条曲线。...为横坐标绘制图像 如何利用ROC曲线对比性能： ROC曲线下的面积（AUC）作为衡量指标，面积越大，性能越好 AUC的计算 AUC就是衡量学习器优劣的一种性能指标。...PR曲线更适合度量类别不平衡问题中： 因为在PR曲线中TPR和FPR的计算都会关注TP，PR曲线对正样本更敏感。...而ROC曲线正样本和负样本一视同仁，在类别不平衡时ROC曲线往往会给出一个乐观的结果。
文章目录 一、PathMeasure API 简介 1、nextContour 函数 2、getPosTan 函数 ★ 一、PathMeasure API 简介 ---- PathMeasure 官方文档...; 1、nextContour 函数 nextContour 函数 作用是 跳转到下一个轮廓 ; Path 是可以进行组合的 , 调用 Path 的 op 函数 , 可以将两个 Path 轮廓组合在一起...2、getPosTan 函数 ★ getPosTan 函数 作用是 获取指定长度位置的坐标点 以及该点对应切线的值 ; getPosTan 函数原型 : open fun getPosTan(...这两个数组 , 适用于接收返回值的 , 并不是用于参数传递 ; 只有曲线找切线才有意义 , 直线的切线直接就是 ( 0, 0 ) 坐标 ; 下图中 , 蓝色是 圆形 的曲线 , 红色点 是 曲线上的点..., 则 绿色点就是获取的 tan: FloatArray 参数值 , 该点是曲线的圆心 , 与曲线上的点连接 , 垂直与切线 ;
- 单曲线方法 曲线构建 - 多曲线方法 (基差) 曲线构建 - 多曲线方法 (抵押品) 产品估值理论 产品估值 - 解析法和数值积分法 (CF) 产品估值 - 偏微分方程有限差分法 (PDE-FD)...对利率基差和跨货币基差的处理方式和金融危机之前一样 由此可见，「单曲线」指的就是折现曲线和基准指标曲线是相同条线；而「多曲线」指的就是折现曲线和基准指标曲线是不同曲线。...- 单货币曲线 2.1 市场报价 2.2 方法论 第三章 - 多货币曲线 3.1 市场报价 3.2 方法论 总结 1 曲线基础知识 1.1 曲线定义 放在金融背景下，曲线是一组金融产品的市场报价...前者包含着市场信息，称为平价曲线（par curve） 后者用于折现现金流，称为收益曲线（yield curve） 而曲线构建就是如何将平价曲线通过拔靴（bootstrap）技巧转化成收益曲线的过程。...1.5 单曲线构建框架 该构建框架只需两个步骤就可以生成所有曲线： 在单曲线环境下，构建曲线分两步： 在各国利率市场中，收集存款、利率期货、远期利率协议和利率掉期的报价，构建出为各国货币利率产品的折现曲线
var cr = document.getElementById(“cardioid”);
上一期简单聊了聊ROC曲线的绘制方法。可以很明显看出来，有了GraphPad的帮助，绘图是非常简单的。 回顾：【ROC曲线专栏】如何快速绘制ROC曲线？...ROC曲线的难点并不在于绘制，而是数据整理和曲线解读。尤其是解读ROC曲线后，如何用于指导现实。这才是最难的。...上期提到，就临床研究而言，ROC曲线非常适用于评价不同诊断标准对相同目标的诊断敏感度和准确性。 ? 现在，开发新型诊断标志物挺火。我就拿这个作为一个简单的例子，对ROC曲线进行解读。...从上图可以看出，曲线B整体位于曲线A之下，且曲线B更挺近X轴。Y轴代表的是敏感性，而X轴则代表的是假阳性率。...因为这个阈值直接关系到敏感度和准确度数值，当然也就决定着ROC曲线的走势了。建议在适当范围内调整一下阈值，可能ROC曲线会更加明确。 第二，这种交叉式曲线需要结合临床具体情况进行分析。
曲线折叠 clear ; close all; %正常绘图 x=0:0.005:5; y=exp(-6*x).*sin(x*40)*6+exp(5*x)*5e-11....+2'); xlim([0 5]); end drawnow; cutout(a(2),1,4,0.2); %将a(2)的1到4部分折叠为长度0.2的虚线段 title('After'); 折叠曲线的函数
关键词 随机森林分类器 5折交叉验证 ROC曲线 AUC 可视化 import matplotlib.pylab as plt from scipy import interp from sklearn.ensemble...RandomForestClassifier(random_state=random_state) cv = StratifiedKFold(n_splits=,shuffle=False) 在ROC曲线中...，x轴是假阳性率，y轴是真阳性率 如果曲线图中的曲线靠近左上角则测试更准确。...Roc曲线得分高低取决于auc，即预测得分曲线下的计算区域 我们希望auc越接近于1，这代表预测结果越精确 fig1 = plt.figure(figsize=[,]) ax1 = fig1.add_subplot
什么是第二曲线？ 第二曲线=第一曲线小尺度的创新+市场选择,相当于进化论中原有物种的变异、通过自然选择成为了新物种。...从S型曲线理论，我们得出一个S型曲线最终会经历极限点而衰落，而对于公司，如果想长期生存下去的唯一方式就是赶在第一曲线逐渐消失之前，开始一条新的S型曲线。也就所谓的第二曲线。...中国最新的数据中小企业的平均寿命仅2.5年（第一曲线未做起来），集团企业的平均寿命仅7到8年（未能开启第二曲线）。 为什么第二曲线这么难开启？ 因为在大多数情况下，前后两条曲线之间是互斥的。...你想发展第二曲线，势必会影响第一曲线的发展。所以选择什么时候开启第二曲线很重要。早了影响第一曲线的增长，晚了第二曲线没时间成长。很可能被别的企业给颠覆掉。...最后给出一个结论：企业想要长期存在，只有2种方式 第一：尽量延长第一曲线的生命。 第二：第一曲线到达极限点之前启动独立的第二曲线。
此时，ROC曲线就派上用场了。 ROC曲线全称receiver operating characteristic curve，又称作感受性曲线（sensitivity curve）。...随后采用这些数据绘制ROC曲线图（横坐标为假阳性率，纵坐标为敏感度）。通过比较ROC曲线特征和曲线下面积，就可以比较A、B、C三种诊断方法了。...ROC曲线的使用方法大致就是如此，大家可以根据具体情况类推。ROC曲线的详细解读将放在后面几期中进行。 老规矩，先说怎么绘制单个的ROC曲线图。...曲线下面积AUC为0.9467。 ? （5）点击左侧的Graph，选择ROC curve: ROC of data A。可以看到曲线已经出来了，但是不太美观，下面对其进行美化。 ?...（6）打双击图中的曲线，在弹窗中如下选择。下面红框中可修改点和曲线的样式、色彩、大小。调整至合适状态即可。（也可取消show symbols，只保留曲线） ?
二分类的性能指标：PR曲线、ROC曲线、AUC的基本相关概念PR 曲线PR曲线实则是以precision（精准率）和recall（召回率）这两个变量而做出的曲线，其中recall为横坐标，precision...如果一个学习器的P-R曲线被另一个学习器的P-R曲线完全包住，则可断言后者的性能优于前者。 我们还可以根据曲线下方的面积大小来进行比较，但更常用的是平衡点或者是F1值。...通过不断调整阈值，就得到若干个点，从而画出一条曲线。为什么使用ROC曲线ROC有一个很好的特性，当测试集中的正负样本分布变化时，ROC曲线能够保持不变。...1,1,0,1,0,0 ,1,1])draw_roc(confidence_scores,data_labels)draw_pr(confidence_scores,data_labels)# 整合了两个函数的画图部分...，可以用draw_plt函数处理def draw_plt(title,xlabel,ylabel,x,y,label_name): plt.figure() plt.grid() plt.title
图片D3.js作为一个前端，说到可视化除了听过 D3.js 的大名，常见的可视化库还有 ECharts、Chart.js，这两个库功能也很强大，但是有一个共同特点是封装层次高，留给开发者可设计和控制的部分太少...和 EChart、Chart.js 等相比，D3.js** 的相对来说自由度会高很多，得益于 D3.js 中的 SVG 画图对事件处理器的支持**，D3.js 可将任意数据绑定到文档对象模型（DOM）上...为了实现拓展查询，在这里笔者要介绍下 D3.js 自带 API。...因此曲线连接便成了我们的另外需要解决的问题。曲线如何定义弯曲度保证两点之间的多条线不会交互覆盖呢？在多条线弯曲下，如何平均半圆弧弯曲避免全跑到某半圆弧上？定义曲线弧方向？...linkB=> { linkB.linknum = startLinkBNumber--; }}按照我们上面描述的思路，给每条连接线分配 linknum 值后，接着在实现监听连接线的的 tick 事件函数里面判断
简介 受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），是比较两个分类模型好坏的可视化工具。...ROC曲线越靠近左上角,试验的准确性就越高。最靠近左上角的ROC曲线的点是错误最少的最好阈值，其假阳性和假阴性的总数最少。 3.两种或两种以上不同诊断试验对算法性能的比较。...在对同一种算法的两种或两种以上诊断方法进行比较时，可将各试验的ROC曲线绘制到同一坐标中，以直观地鉴别优劣，靠近左上角的ROC曲线所代表的受试者工作最准确。...分析 ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率TPR（灵敏度）为纵坐标，假阳性率FPR（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。...代码实现 from sklearn.metrics import roc_curve #导入ROC曲线函数 predict_result = net.predict(test[:,:3]).reshape
D3.js const canvas = d3.select("#container"); // add an svg const svg = canvas.append("svg"); svg.attr...let treeLayout = d3.tree(); // 使用size设置 treeLayout.size([400, 200]); //随后我们可以调用treeLayout函数...，传入我们的hierarchy object root: treeLayout(root); // 这个函数执行的结果是会将root的每一个node都增加上x和y的value...script> scales var myScale = d3.scaleLinear() .domain([0, 10]) .range([0, 600]); d3将创建一个myScale函数用于接收
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