Receiver-Operating- curve(ROC) 接收者操作特征曲线-它拯救了英国
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原创
2021-07-26 09:22:33
3546阅读
目录一、引言二、曲线论中曲线的曲率三、曲率计算四、结束语参考资料 一、引言曲率用来描述曲线的弯曲程度。曲线的曲率就是曲线上某点的切线方向角对弧长的旋转速度。通过微分来定义，表明曲线偏离直线的程度。曲率越大，曲线的弯曲程度就越大。了解曲率就要建立在认识 Frenet 标架中的三点三线三向量的前提下进行。本文分别给出了各类曲率的基本概念，几何意义和计算公式，并且对不同曲率关系进行了讨论，给出了它们之
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2023-06-08 13:50:59
373阅读
面向对象三大特征：封装性继承性多态性1. 封装性 所谓封装，也就是把客观事物封装成抽象的类，并且类可以把自己的属性和方法只给特定的对象或其他类进行访问，即使用不同的访问统治权限使类被不同的对象访问，类中的方法属性也可单独使用访问控制权限进行修饰。 简而言之就是，使类对外部保持整洁，只留有主要的接口进行类业务逻辑的使用。 没有进行封装的类，如下所示：class Person {
publi
在上一篇博客中，我们首先讨论了论文以及产品手册中常见的曲线图的大致分类，并分析了每类图片的特点。以此为基准，我们将这些图片分为两类处理。对于第一类图片，由于曲线变化较为简单，在曲线上所需提取的数据点数量较少，我们讨论了一种简单直接的数据提取办法，并展示了其程序示例。 而对于变化趋势更复杂的曲线，或者数据点数量要求高的曲线；我们则需要考虑一种更为自动化的数据提取方式。 本篇博客，我们将首先从上文所述
文章目录一、方法的重载二、方法的动态性三、私有属性四、@property装饰器（一）使用装饰器调用方法（二）使用get和set修改属性（三）使用@property和set修改属性五、面向对象的三大特征说明（封装、继承和多态）（一）继承1. 成员继承2.方法的重写3.object根类4.重写__str__()方法5.多重继承6.mro()7.super()获得父类定义（二）同一方法调用多态六、特殊
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2023-09-04 09:18:25
40阅读
# 如何实现Python特征匹配ROC曲线
## 概述
在机器学习中，ROC曲线是评估分类模型性能的重要指标之一。在Python中，我们可以使用一些库来实现特征匹配ROC曲线。在本文中，我将向你展示如何使用Python实现特征匹配ROC曲线的步骤，并提供相应的代码和解释。
### 步骤概览
下面是实现Python特征匹配ROC曲线的主要步骤：
| 步骤 | 内容 |
| ----- | -
特征选择（feature selection）是查找和选择数据集中最有用特征的过程，是机器学习流程中的一大关键步骤。不必要的特征会降低训练速度、降低模型可解释性，并且最重要的是还会降低其在测试集上的泛化表现。目前存在一些专用型的特征选择方法，我常常要一遍又一遍地将它们应用于机器学习问题，这实在让人心累。所以我用 Python 构建了一个特征选择类并开放在了 GitHub 上。这个 FeatureS
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2023-08-25 16:13:25
65阅读
## Python 选泵参考特征曲线
在工程设计领域，选择合适的泵是非常重要的一部分，泵的特征曲线是评估泵性能的关键指标之一。在Python中，我们可以利用各种库来生成和分析泵的特征曲线，从而帮助工程师更好地选泵。
### 泵的特征曲线
泵的特征曲线通常包括流量-扬程曲线和效率-流量曲线。流量-扬程曲线表示泵在不同流量下的扬程变化，而效率-流量曲线表示泵在不同流量下的效率变化。这些曲线可以帮
目录0.引言1.思路详解与分析2.MATLAB程序 0.引言 在读文献的时，经常遇到这样的情况：文章里提出的方法好有趣啊，好想拿文中用的数据来试试看看能不能得到相近的结果，可是文中只有根据原始数据绘制的曲线图，没有数据。如下图所示。 此时，如果能从文中把这幅图截取下来，输入到一个函数中去，最后能返回从图片中提取到的曲线的坐标数据，岂不美哉。这便是本文的工作。1.思路详解与分析1.1准备待提取
## 如何实现Python表征曲线方向的特征
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(导入数据)
C(计算特征)
D(展示结果)
E(结束)
A --> B --> C --> D --> E
```
### 2. 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
|------|---
ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(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
## 曲线的特征用机器学习来学习
曲线是数学中的重要概念，它在各个领域中都有广泛的应用。学习一个曲线的特征对于理解和预测曲线的行为非常重要。机器学习是一种强大的工具，可以帮助我们从数据中学习并预测曲线的特征。在本文中，我们将介绍如何使用机器学习来学习曲线的特征，并通过一个代码示例来说明。
### 曲线的特征
在机器学习中，曲线可以表示为一个函数，通常是一个关于自变量x的函数。学习曲线的特征，
原创
2023-07-19 19:37:59
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特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。这一次先介绍特征点检测的一种方法——FAST（features from accelerated segment test）。很多传统的算法都很耗时，而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步，得不偿失。FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法，只利用周围像素比较的信息就可以
操作系统特征
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2019-12-25 06:23:00
98阅读
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今天给大家总结几个简单、好用的人脸识别算法。人脸识别是计算机视觉中比较常见的技术，生活中，我们接触最多的人脸识别场景是人脸考勤。人脸识别的算法最核心的工作是从一张图片中识别出人脸的位置。识别的算法可以说是多种多样， 下面我就来为大家一一介绍下。1. HoG人脸检测该算法采用传统的机器学习算法来识别人脸。传统机器学习算法的特点是人工构造特征，然后将构造好的特征送入模型训练。该算法用HoG提取图片中人
此前我们分别介绍了热重曲线解析中的科学性、规范性和准确性的原则，在本部分内容中将结合实例介绍热重曲线解析中的合理性原则。1.热重曲线解析的合理性原则概述在对热重曲线进行解析时，除了应满足以上的科学性、规范性和准确性的要求外，还应考虑由曲线得到的信息的合理性。(1)正确看待实验过程中仪器自身对曲线的影响在一些热重曲线中，有些曲线中的信号不一定为样品的变化信息。由于热重仪中所用的质量测量单元的灵敏
操作系统的特征
1.并发性
2.共享性
3.并发和共享的关系
4.虚拟性
5.异步性
6.总结
原创
2021-08-14 09:49:01
335阅读
一、并发 二、共享 三、并发与共享的关系 四、虚拟 五、异步 ...
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2021-10-31 17:00:00
122阅读
2评论
并发和并行：并发本质上还是交替执行的，而并行依赖于多核CPU，一个CPU一个时刻只能执行一个程序 ...
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2021-11-02 12:07:00
100阅读
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1:并发2:共享3：虚拟4:异步
原创
2023-03-09 09:56:19
154阅读
