整理自百度知道时钟周期时钟周期也称为振荡周期。时钟周期就是单片机外接晶振的倒数，例如12M的晶振，它的时钟周期就是1/12us，是计算机中最基本的、最小的时间单位。在一个时钟周期内，CPU仅完成一个最基本的动作。由于时钟脉冲是计算机的基本工作脉冲，它控制着计算机的工作节奏（使计算机的每一步都统一到它的步调上来）。对同一种机型的计算机，时钟频率越高，计算机的工作速度就越快。在8051单片机中把一个时
ROC 曲线（接收者操作特征曲线）是一种显示分类模型在所有分类阈值下的效果的图表。该曲线绘制了以下两个参数：真正例率假正例率真正例率 (TPR) 是召回率的同义词，因此定义如下：
$$TPR = \frac{TP} {TP + FN}$$
假正例率 (FPR) 的定义如下：
$$FPR = \frac{FP} {FP + TN}$$
ROC 曲线用于绘制采用不同
在当今的机器学习领域，曲线分类（Curve Classification）是一项非常重要的任务，主要用于识别和分析不同类型的曲线数据。本文将介绍如何运用机器学习方法解决曲线分类问题，内容涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及迁移指南。让我们一起深入探索这个过程。
## 环境预检
在进行机器学习应用之前，第一步是确认你的环境兼容性。我们采用一个四象限图来分析各种硬件和软件配置的
# 机器学习分类ROC曲线如何绘制
在机器学习中，ROC曲线（Receiver Operating Characteristic curve）是一种常用的评估分类器性能的工具。ROC曲线能够帮助我们了解分类器在不同阈值下的表现，并帮助我们选择最佳的分类器模型。本文将介绍如何绘制机器学习分类的ROC曲线，并通过一个实际的例子来展示该过程。
## ROC曲线的基本概念
ROC曲线是以真阳性率（T
原创
2024-06-19 07:13:59
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对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有precision，recall，F-score1，以及即将要讨论的ROC和AUC。本文通过对这些指标的原理做一个简单的介绍，然后用python分别实现二分类和多分类的ROC曲线。 1 基本概念一个分类模型(分类器)是一个将某个实例映射到一个特定类的过程.分类器的结果可以是给出该实例所属的类别，也可以给定该实例属于某个类别的概率。 首先来考虑一个两类预测
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2023-09-22 07:58:05
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1. 基本概念1.1 ROC与AUCROC曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，ROC曲线称为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），AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积。在计算ROC曲线之前
ROC曲线图详解 （一）ROC曲线的概念 受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线），最初用于评价雷达性能，又称为接收者操作特性曲线。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（灵敏度）为纵坐标，假阳性率（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。 传统的诊断试验评价方法有一个共同的特点，必须将试验结果分为两类，
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2023-12-19 21:12:21
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# 项目方案：使用机器学习进行猫狗分类
## 项目背景
随着人工智能和机器学习技术的迅猛发展，图像分类成为了计算机视觉领域的重要应用之一。众所周知，猫和狗是两种常见的宠物，建立一个精准的分类系统不仅可以帮助宠物主人更好地识别自己的宠物，也能促使相关行业（如宠物食品、保险等）的发展。因此，本项目旨在通过机器学习方法构建一个猫狗分类器。
## 项目目标
本项目的主要目标是：
1. 收集并准备
前面虽然介绍了概率和贝叶斯网络，但是还是没有正式介绍AI中最重要的算法——机器学习。如果说概率论是机器学习的基石，那么机器学习算法和理论就是支撑整个AI系统的支柱。现在比较火的深度学习神经网路等等其实也就是机器学习的一个具体方法和分支。我们知道程序员如果你要命令计算机做一件事情，他需要知道解决这个事情的每一个步骤，然后用判断，循环等指令，一步一步地告诉计算机如何
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2023-10-07 12:04:22
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1.概述 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣，对两者的简单介绍见
这里
。这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。
AUC（Area Under roc Curve
机器学习是多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论，凸分析，算法复杂度理论等多门学科，用来研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。机器学习定义为探究和开发一系列算法来如何是计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习，建模，并利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。
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2019-08-03 11:39:41
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最近研究了下使用RS建立带外部轴的机械臂仿真，TCP走曲线，然后查看关节数据信号。做个笔记记录一下这个过程：仿真录屏一、导入零件模型 RobotStudio6.08 可以直接导入Solidworks2018建立的零件模型。导入之后，进行组合、删减不必要的部件，然后重命名。二、创建机械装置2.1 添加链接link:Base,L1,L2,L32.2
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2024-01-25 22:39:42
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应用场景：电梯主电机加速减速、滑膜控制器切换函数、逻辑回归 一、思路一1.sigmoid函数原型2.sigmoid函数的波形图（该图网络截取）由上图可以看出，以时间点0S为切换节点，在-10S和10S时刻，波形的斜率已经接近于0，所以一般的取值区间在[-5,5]。3.sigmoid函数的倒数其最大斜率为固定值：1/4. 4.sigmoid函数应用到电机速度控制 参数：电机加速控制，电机初始速度SL
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2024-02-27 14:35:04
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此文针对于初学者，高手请忽略。注：素材图来自于公开版权图库网站“泼辣有图”鉴于知乎图片比较渣的画质，同学们一定一定要点开图片才能查看到清晰的原图。说到曲线，每个喜欢摄影的人都会，但是原野根据自己的教学经历发现很多同学对于曲线的理解仍然停留“上扬提亮”和“下拉压暗”的两种极为原始的状态上，Adobe的工程师估计要哭晕在厕所了。子曾经曰过，“如果只允许我使用一个PS工具来做后期，毫无疑问它就是曲线”，
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2024-01-22 11:26:57
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# 学习曲线机器学习实现流程
## 引言
机器学习是一门非常有前景和应用价值的学科，学习曲线机器学习是其中的一个重要概念。对于刚入行的小白来说，学习曲线机器学习可能有些困惑，但只要按照正确的步骤和方法，就能够快速上手。本文将为你介绍学习曲线机器学习的实现流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 流程表格
下面是学习曲线机器学习的实现流程表格：
| 步骤 | 动作 | 代码示例 |
| ---
原创
2023-09-14 13:37:57
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# 机器学习学习曲线的实现流程
## 概述
在机器学习中，学习曲线是一个重要的概念，用于评估模型的性能和泛化能力。通过绘制训练集和验证集的误差与训练样本数量的关系，我们可以得到学习曲线。本文将介绍如何实现机器学习学习曲线的流程，并提供相关代码示例。
## 实现流程
下面是实现机器学习学习曲线的流程，其中包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的
原创
2023-08-27 12:03:29
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# 机器学习学习曲线
机器学习是一门能够让计算机自动学习和改进的领域。随着大数据时代的到来，机器学习在各个行业中扮演了重要的角色。然而，学习机器学习并不容易。学习曲线描述了学习机器学习的过程中所面临的挑战和进展。
## 学习曲线的类型
在学习机器学习的过程中，我们会遇到不同类型的学习曲线。下面是三种常见的学习曲线类型：
1. 上升曲线：在刚开始学习机器学习时，我们通常会面临一条上升的学习曲
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2023-07-28 04:46:56
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一、机器学习的定义机器学习是所有语音助手产品(包括Apple的siri与Google的Now)能够跟人交互的关键技术。实际上，学习机器学习不仅可以帮助我们了解互联网界最新的趋势，同时也可以知道伴随我们的便利服务的实现技术。机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。相关而不是因果的概念将是支撑机器学习能够工作的核心概念。机器学习方法是计算机利用已有的数据，得出了某种模型，并利用此
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2023-09-17 19:40:29
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之前各位的回答从各个角度解释了AUC的意义和计算方法，但是由于本人实在愚钝，一直没能参透AUC的意义
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2023-05-18 17:17:49
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# 学习如何实现机器学习中的曲线拟合
在机器学习的任务中，曲线拟合是一个重要的概念。通过曲线拟合，我们可以用数学模型对数据进行描述，从而使我们能够进行预测。对于新手而言，理解机器学习的基本流程是非常重要的。本文将为您提供一个详细的教程，帮助您了解如何实现曲线拟合。
## 曲线拟合的基本流程
以下是实现曲线拟合的大致流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
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2024-09-26 07:23:18
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