y = []; var ly = 0, cy; for (let i = 0; i < num; i++) { cy = -s * Math.sin
看看这个正弦波叠加函数： y = sin(x) + sin(x*2)/2 + sin(x*4)/4 + sin(x*8)/8 + sin(x*16)/16 + sin(x*32)/32 + sin(x...随机的正弦波叠加 现在问题来了，随意选中图像所绘曲线上的一点，该如何判断该点将来是涨还是跌？涨又能涨多少？跌又能跌多少？这只有知道每个正弦波的振幅和频率才能知道。...小时候看电视剧《大时代》，里面讲炒股要追“势”，将股票的波动曲线析构成一个个的“势”的作用结果。通过对股票波动曲线的研究，分析出每个“势”的大小和周期，以此涨势则买入，跌势则卖出，无往不利。...然而单看这么一根根屌丝一样的曲线，我是没有办法得到振幅和频率的具体数值，我甚至连有几个正弦波都看不出来。理论是美好的，现实是残酷的，我断然没有这方面的才能，所以不敢踏入股市。...w = sin(x) + sin(y) + sin(z) 球看着也不爽，既然z = sin(x) + sin(y)可以生成一个平面地形高度图形，那么就可以用w = sin(x) + sin(y) + sin
SQL函数 SIN标量数值函数，返回角度的正弦值（以弧度为单位）。大纲{fn SIN(numeric-expression)}参数 numeric-expression - 数值表达式。...SIN 返回 NUMERIC 或 DOUBLE 数据类型。如果 numeric-expression 是数据类型 DOUBLE，则 SIN 返回 DOUBLE；否则，它返回 NUMERIC。...描述SIN 接受任何数值并将其正弦作为浮点数返回。如果传递一个 NULL 值，SIN 返回 NULL。 SIN 将非数字字符串视为数值 0。SIN 返回一个精度为 19、小数位数为 18 的值。...SIN 只能用作 ODBC 标量函数（使用大括号语法）。可以使用 DEGREES 函数将弧度转换为度数。可以使用 RADIANS 函数将度数转换为弧度。...示例以下示例显示了 SIN 的效果：SELECT {fn SIN(0.52)} AS Sine0.496880137843736714
前一篇文章详细讲解了如何评价神经网络，绘制训练过程中的loss曲线，并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。...本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测，通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。本文代码量比较长，但大家还是可以学习下的。基础性文章，希望对您有所帮助！...在LSTM RNN回归案例中，我们想要用蓝色的虚线预测红色的实线，由于sin曲线是波浪循环，所以RNN会用一段序列来预测另一段序列。...曲线的序列。...五.预测及曲线拟合 最后，我们在主函数中编写RNN训练学习和预测的代码。 首先我们来测试cost学习的结果。
不妨设： An=sin(1–sin(2+sin(3–sin(4+...sin(n))...) Sn=(......（）”构成了它前一项的sin内的值，且最后一项为sin（n），这样An的递归规律也就找到了，同时，递归出口也很容易发现：当i等于n的时候，也就是最后一项sin（n）。...python代码： def An(i,n):#求An表达式的函数， if i==n:#递归出口，最后一项 return 'sin'+'('+str(n)+')' else...: return 'sin'+'('+str(i)+'+'+str((-1)**i)+str(An(i+1,n))+')'#连接通项公式，开始递归 def Sn(n,j):#求Sn表达式的函数...(1+-1sin(2+1sin(3)))(2+sin(1+-1sin(2))(3+sin(1)))，这个结果虽然是正确的，但是出现一个问题，那就是负号出现时正号也会出现，也就还需要一些调整，注意得到的Sn
align=left&display=inline&height=100&originHeight=100&originWidth=106&size=0&status=done&width=106] SIN...在第二部分，我们将讨论 DAI 、 MKR 和 SIN 的 token !
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。
_start)上,而测试集的样本落在[test_start,test_end)[test\_start,test\_end)上： train_X,train_y = generate_data(np.sin...(np.linspace(0,test_start,TRAINING_EXAMPLES,dtype=np.float32))) test_X,test_y = generate_data(np.sin(...np.linspace(test_start,test_end,TESTING_EXAMPLES,dtype=np.float32))) 使用numpy的linspace的到对应区间上的离散点后，再使用sin...求出起sin函数值。...') plt.legend([plot_predicted,plot_test],['predicted','real_sin']) fig.savefig('sin.png') 结果肉眼可见基本上是重合的
- 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
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。
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
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....*sin(x*20); figure(1) for i=1:2 a(i)=subplot(2,1,i); title('Before'); plot(x,y,x,y+2,'o'); grid...+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
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） ?
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。
Programming 课程布置的作业中要自己实现 sin()，cos()，exp() 等函数。这些函数都可以使用泰勒级数来逼近，如下图所示： ?...sin() 函数的逼近 由于用泰勒级数实现比较麻烦，需要迭代很多次。又在网上找到了一个简单又快速的实现方法。简单来说就是使用一元二次方程的公式，及一些已知点的值。如下所示： ? ? ? ?...y = B*x + C*x*x; else y = B*x - C*x*x; return y; } cos() 函数的逼近 有了 sin...[译]一种简单，快速，精准的sin/cos函数模拟，及as3实现 [2]. https://gist.github.com/geraldyeo/988116 [3]. exp()近似计算，exp快速算法
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。...，TPR的增加必定以FPR的增加为代价，ROC曲线下方的面积是模型准确率的度量 所以根据ROC曲线定义可知，绘制ROC要求模型必须能返回监测元组的类预测概率，根据概率对元组排序和定秩，并使正概率较大的在顶部
运行结果 心形曲线函数 x 2 + ( y − x 2 3 ) 2 = 1 x^2+(y-\sqrt[3]{x^2})^2=1 x2+(y−3x2 )2=1 将原函数变形：...\sqrt[3]{x^2}\pm\sqrt{1-x^2} y=3x2 ±1−x2 实现思路： 显然，x的值域为：[-1,1] 在值域内取适当个x的值，并求出相应y的值，用描点法绘制曲线...(360): i /= 180 / math.pi length = A * (1 - math.cos(i)) x, y = length * math.cos(i), length * math.sin...(i) pen.goto(x, y) pen.end_fill()''' # for i in range(360): # i /= math.pi # length = A * (1 - math.sin...(i)) # x, y = length * math.cos(i), length * math.sin(i) random.seed(100) times = 100 # X = sorted((1
ROC曲线 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线即受试者工作特征曲线 （receiver operating characteristic curve，简称...ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivity curve），用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣。...结论：ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。 AUC曲线 AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，这个面积的数值不会大于1。...又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。...为什么呢，因为ROC曲线越接近左上角，AUC面积就越大，分类器性能就越好。 参考文献：孔明的博客、百度百科
一直以来就计划聊聊“生存曲线”的内容，包括如何软件如何录入数据、如何绘制、结果分析等内容，希望能尽可能地将生存曲线说透，这样公众号的内容才更丰富。 ?...生存曲线系列将分为4个部分展开说明，分别是曲线绘制、不同软件录入格式差异、常规结果分析、统计学意义讨论。 当然了，系列内容还是以图文教程的方式展开，熟悉聊点学术的老粉们懂得！敬请期待。...输出的生存曲线如下图所示，可以看出图形混杂在一起，不太美观，所以需要进一步调整。 ? 6. 调整曲线 按住鼠标左键，拉出选框，将右侧几个图标全选后向右边拖拽到合适位置。 ?...然后依次修改Drug1、Drug2、Drug3的曲线颜色。以下以Drug1为例，左键双击Drug1曲线，在弹出的选框将Border thickness选为3磅，这样更加醒目一点。...修改后，点击OK，下图可以看出Drug1曲线已变成红色，每个节点数据也变得醒目了。 ? 接着用相同的方法依次修改其它曲线颜色，得到最终版本。至此，一个基本的生存曲线就被绘制出来了。 ?
曲线积分 曲面积分 第一类曲线积分和第二类曲线积分 第一类曲线积分 \(L\)为\(R^{3}\)中的可求导的长曲线，函数\(f(x,y,z)\)在\(L\)上有定义 习题： \(\int\limits..._{L}|x|^{\frac{1}{3}}ds\)(\(L\):星形线\(x^{\frac{2}{3}} +y^{\frac{2}{3}} = a^{\frac{2}{3}}\)) 第二类曲线积分 第一类曲面积分和第二类曲面积分
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