# 边界曲线的弯曲程度与机器学习
在机器学习中，边界曲线的弯曲程度是一个重要的概念。它描述了一个分类模型对数据的适应能力，即模型能否较好地拟合训练数据，并在新的未见数据上进行准确预测。边界曲线的弯曲程度直接影响模型的泛化能力，因此对于机器学习算法的选择和调参至关重要。
## 边界曲线的弯曲程度的意义
在机器学习中，我们通常会使用训练数据来拟合一个分类模型，然后将该模型应用于新的未见数据。拟合
原创
2023-12-30 11:00:59
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在图像处理中，会用到对图像的平滑处理。平滑常常被用来消除图像的噪声，下面介绍几个常用于图像平滑处理的函数。（1）blur平滑处理常常用到的是线性滤波器。线性滤波器的数学基础建立在卷积的概念之上。对于一个线性滤波器，变换之后图像的输出值其实就是该点的某个邻域内各点输入像素值的加权求和。假如我们现在有一幅M*N的图像要进行线性滤波，我们采用的卷积核（kernel）的大小为m*n，那么处理之后的图像每一
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2024-03-25 15:14:39
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前面的《探索：为什么1/x,1/x^2曲线下的面积一个是无穷大，而另一个是1》一文中我们从两个相似的函数所围成的面积中得出两种截然相反的结果，也得出一条重要结论：当x趋于无穷大时，虽然两个函数都趋于0，但变化越快的函数所围成的面积是个定值的，变化慢的函数所围成的面积是趋于无穷大的。你在学微积分时是否有注意到这个现象。 此外，我们继续延伸，将面积收敛的1/x^2函数，换成1/(x^2+1
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2024-10-30 10:05:43
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# 如何在 iOS 中使用 `drawRect` 绘制弯曲线
在 iOS 开发中，使用 `drawRect:` 方法进行自定义绘图是一项常见的任务。本文将逐步教会你如何在 iOS 中实现绘制弯曲线的功能。以下是我们将要进行的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------------|
| 1
原创
2024-10-25 06:57:01
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# 机器学习边界提取
随着计算机视觉技术的发展，机器学习在图像处理领域中的应用越来越广泛。边界提取是图像处理中的一项基础任务，可以帮助我们从图像中提取出感兴趣的边界信息，为后续的图像分析和识别提供帮助。在机器学习的帮助下，边界提取的准确度和效率得到了显著提升。
## 边界提取的基本概念
边界提取是图像处理中的一项重要任务，其目的是从图像中提取出目标的边界信息。在实际应用中，我们通常会将图像转
原创
2024-07-11 05:35:01
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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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# 机器学习中的ROC曲线及其应用
在机器学习和数据科学中，模型评估是非常重要的一步。而ROC曲线（接收者操作特征曲线）是一种常用的性能评估工具，特别是在二分类问题中。本文将探讨ROC曲线的定义、如何绘制它以及如何解读它。同时，结合Python代码示例进行详解，以帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是ROC曲线？
ROC曲线的全称是Receiver Operating Character
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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## 介绍自己的机器学习掌握程度
在当今数字化时代，机器学习作为一种重要的人工智能技术，被广泛应用于各个领域。作为一名机器学习从业者，我愿意通过这篇文章来介绍一下自己对机器学习的掌握程度，并结合代码示例进行科普说明。
### 什么是机器学习？
“机器学习是通过让计算机学习数据的模式和规律，从而实现预测、分类和决策的一种方法。”机器学习的目标是利用数据来训练计算机模型，通过模型对未知数据进行预
原创
2023-11-23 09:21:35
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前言：在深度学习和计算机视觉中，人们正在努力提取特征，为各种视觉任务输出有意义的表示。在一些任务中，我们只关注对象的几何形状，而不管颜色、纹理和照明等。这就是边界检测的作用所在。 问题定义图1 边界检测图1是一个边界检测的例子，顾名思义，边界检测是从图像中检测对象边界的任务。这是一个不适定的问题，因为问题设置本身存在歧义。如图所示，对于室内房间图像（左），groun
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2024-06-15 06:13:49
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正常人买到面包：看下生产日期，看下保质期，嗯，没问题，开吃。测试人员买到面包：明天过期？那我今晚上23:59:59把面包塞嘴里，食品还会过期吗？明天过期？那我今晚上23:59:59把面包吞进肚子里，我算吃的过期食品吗？明天过期？那我今晚上23:59:59把面包的一半卡在嗓子外面，一半卡在嗓子里面，那会算一半过期一半没过期吗？是不是觉得测试就跟神经病似的。 但是不要怕，任何行业都会有职业病，我们只是
# Python 如何均匀划分弯曲的曲线
在计算机图形学和数值分析中，均匀划分弯曲的曲线是一个常见的需求。本文将介绍如何使用 Python 和其数值计算库 Numpy 以及绘图库 Matplotlib 来实现这一目标。我们将采用贝塞尔曲线作为示例曲线，均匀划分并绘制结果。
## 1. 贝塞尔曲线简介
贝塞尔曲线是一种广泛应用于动画、图形和CAD中的平滑曲线。它通过控制点来定义曲线形状。我们将
检测轮廓时我们使用canny边沿检测算法，这个算法其实也是基于梯度的。但是，与传统的梯度算法求边沿不同的是： 1.它可以精确的定位边沿的位置。通过沿幅角方向检测模值的极大值点，即边缘点，遍历8个方向图像像素，把每个像素偏导值与相邻像素的模值比较，取其MAX值为边缘点，置像素灰度值为0。这样做的结果使得边沿非常细。 2.双阈值检测。通常一个较小的阈值会保留很多边沿，他们中的一部分是没有用的；而一个
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2024-03-06 13:49:22
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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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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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# 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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一、ROC原理介绍回到ROC上来， 百度百科对roc的解释如下：ROC曲线指受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大
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2023-10-19 13:17:58
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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
原创
2023-07-28 04:46:56
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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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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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