阈值调优是数据科学中一个重要且必要的步骤。它与应用程序领域密切相关，并且需要一些领域内的知识作为参考。在本文中将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。 用于分类的常用指标 一般情况下我们都会使用准确率accuracy来评价分类的性能，但是有很多情况下accuracy 不足以报告分
在工作和项目中，经常会遇到一个功能电路模块对信号进行调理，或滤波，或放大，或衰减，或阻抗变换。这些功能电路模块可能是无源阻容的，也可能是有源的运放电路，也可能是更复杂的系统。但是它们对信号进行调理的最重要的特性就是频率响应特性曲线。大部分时候，我们需要了解它的频率响应曲线
IfcConnectionGeometry 实体定义 IfcConnectionGeometry用于描述促进两个对象物理连接的几何和拓扑约束。它被设想为应用于元素连接关系的控件。 注意：元素连接关系通常通过引用相关和相关元素来提供逻辑连接信息。如果另外提供了IfcConnectionGeometry，则通过精确指定元素连接发
椭圆曲线复习 参考：https://blog.csdn.net/m0_54743939/article/details/121441004 椭圆曲线算法可以看作是定义在特殊集合下数的运算，满足一定的规则。 椭圆曲线在如下两个域中定义：\(F_p\)域和\(F_{2^m}\)域。 \(F_p\)域，素数域，\(p\)为素数； \(F_{2^m}\)域：特征为2的有限域，称之
import sympy as sp # 椭圆曲线长/短半轴 a, b = sp.symbols("a b") # 假定 第一象限的 1/4 的椭圆 , 可以用 3阶 贝赛尔曲线模拟, 我们假定4个控制点为 p1(0,b),p2(x1,b),p3(a,y1),p4(a,0) p1, p2, p3, p4 = sp.symbols("p1 p2 p3 p4") # 贝赛曲线参数 p1*(1-t)**3 + 3*p2*(1
摘要：UG软件主要是用于模具设计场合，本篇文章是我在 友成（中国）模具有限公司实习时候撰写。 目录 1. 基本设置 2. 制图 3. 建模 4. 曲面 1.基本设置 （1）.角色的设置（mtx） 工具—定值—角色—创建（.mex） （2）.激励语言的设置 安装目录—ugi
封闭的向量场曲线积分等于该曲线围成面积的旋度的积分 将一维度的曲线积分转化成了二维的二重积分 证明方法是，将面积风格为无限小块，小块旋度和边与边之间的相互抵消，只有外边界的旋度积分被保留下来。按照定义这就是向量场上的曲线积分。
precision & recall 与 PR曲线 Precision中文名查准率，精确率：表示预测为正样本的样本集中真正正样本的比例 Recall中文名查全率，召回率：表示真正为正样本的样本集中被预测为正样本的比例 \[P=TP/(TP+FP) \]\[R=TP/(TP+FN) \]其中TP，TN，FP，FN的T/F代表预测是否正确（True/False），P/N代表预测
电感 电感阻抗 欧姆定理： （交流电压） = （阻抗）*（交流电流） 感抗 纯电感器的阻抗，随着频率增大而增大 图 1 电感的形式 电压，电流和电感量的关系式经解析后，得到纯电感器阻抗，频率和电感量成正比。 Ｖ＝Ｌ ・ ｄｉ／ｄｔ 解析后 Ｖ0＝ｊ２πｆ ・ Ｌ 阻抗 Ｚ＝ＸL＝２πｆ ・L 对应的感抗曲线： 图 2 感抗曲线 电感器的阻
修改坐标文字的位置 删除曲线上的点
版权声明：本教程涉及到的数据仅供练习使用，禁止用于商业用途。 目录 基本光谱分析 1. 概述 2. 详细操作步骤 2.1 标准波谱库与浏览 2.2 波谱库创建 2.3 高光谱地物识别 2.3.1 从标准波
之前给大家写过好几篇很详细的临床预测模型的原理解析，本文接着之前的文章，继续写做法，首先依然是找到一篇参照论文，今天我们的示例文章是一篇来自美国心脏学会杂志的文章： Zhang X, Yuan K, Wang H, Gong P, Jiang T, Xie Y, Sheng L, Liu D, Liu X, Xu G. Nomogram to Predict Morta
曲线平滑 1.曲线平滑步骤 第一步：创建频率域加权系数数组 \[{\rm{Gamma(i) = }}\frac{1}{{1 + par{{\left( {2 - 2\cos \frac{{i \cdot PI}}{N}} \right)}^2}}} \]其中\(par\)为平滑算法的平滑参数，\(par\)越大，平滑成都越狠，\(N\)为待平滑数组的总点数。 第二步：对待平滑数组\(X\)进行
解析说明 编译 freetype 文件，生成 lib 文件，配置到项目中 导入头文件，配置相关对象（library，face等） 通过字体轮廓 outline 对象拿到每个关键点 ttf 字体绘制时只使用到了线段和二维贝塞尔曲线，因此得到关键点后需要判断每个点的类型。 关键点分为端点和控制点，两个相邻的端点表示一条线
https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53635895 核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)概述密度估计的问题由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一。解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计。 参数估计参数估计又可分为参
ROC曲线含义 ROC 曲线含义 ROC 全称 receiver operating characteristic curve，受试者工作特征曲线 针对二分类任务，有 True Positive Rate 和 False Negative Rate 也就是真阳率（TPR）和假阳率（FNR） 二分类任务，输出的是样本被预测为1的概率，对于这个概率有一个阈值，比如 f(x) > 0.3的时候，
一、需求、供给和均衡价格 蛛网模型 概念：运用弹性原理解释某些生产周期较长的商品在失去均衡时发生的不同波动情况的一种动态均衡分析理论。 非均衡时的波动情况 => 供、需弹性不行 => 不同的动态均衡：收敛型、发散型、封闭型 假定条件： 本期的价格决定本期的需求：Qtd = f(Pt) 本期
一、宏观经济的基本指标及其衡量 概念 1、国内生产总值（GDP） 一个国家或地区一年内创造出来的新市场价值，即价值增值。 从这个棉衣工厂的例子中，我们对GDP可以得到以下几个洞见： GDP的来源都是”无中生有的“，这里的”无“可以是大自然的原材料、也可以是某种服务、也可以是某种劳动 G
之前给大家写过一个临床预测模型：R数据分析：跟随top期刊手把手教你做一个临床预测模型，里面其实都是比较基础的模型判别能力discrimination的一些指标，那么今天就再进一步，给大家分享一些和临床决策实际相关的指标，主要是校准calibration和决策曲线Decision curve analysis。 校准曲线
一、概要 计算机图形学中绘制曲线，无论是绘制参数曲线还是非参数曲线，都需要先将参数曲线进行离散化，通过离散化得到一组离散化的点集，然后再将点集发送给图形渲染管线进行处理，最终生成我们想要的曲线。 OpenCASCADE中提供了GCPnts包。利用GCPnts包中提供的类，我们可以很方便的将三维
查准率、查全率与F1 PR曲线： 若一个学习器的 P-R 曲线被另一个学习器的曲线完全包住，则可断言 后者的性能优于前者，比如A优于C。 平衡点(Break-Event Point ，简称 BEP)处 查全率=查准率，当两个学习器的PR曲线相交时，基于BER，我们可以认为A优于B。但BER太过简化，我们通常用F1来衡量。
德味照片后期 样张 德味是一种照片风格，好比日系 小清新 ， 德味照片相比最大的特点是红色或者蓝色很多，但不突出，有种胶片的感觉，画面整体偏灰。 德味规律 压缩黑白 黑色不是纯黑色，白色不是纯白色，画面偏灰。 略微欠曝 大面积的阴影 冷色（环境）为主，暖色（主体）为辅。 修图步
第一章函数与极限 周期函数 反函数 极限 间断点 零点定理 两个函数必须一个大于零一个小于零才会有零点（实数） 第二章导数与微分 可导与连续关系 导数的性质 导数定义式极限 求曲线的切线方程和法线 既法线的斜率为切线斜率的负导数，参考为两直线垂直斜率相乘为-1 可导
前言 画布中画曲线要用到二次贝塞尔曲线或三次贝塞尔曲线。贝塞尔曲线是计算机图形学中相当重要的参数曲线，在一些比较成熟的位图软件中也有贝塞尔曲线工具，如 PhotoShop。 二次贝塞尔曲线 二次贝塞尔曲线在一个平面中有三个点构成，P0、P1 和 P2。如下图，黑色的点与绿色线段的两端同时
前言 许久不写博客，趁着五一假期复习一下前面的知识点。 同样的，某些未额外注明的图片或者想法来自网络大佬，如有冒犯立即删除。 理解 积分的形式一般是这样的： $\int_LF(x,y)\mathrm ds$ 我们按两种方式，一步步分解。 面积理解 先考虑简单情况，按照二元函数讨论第一类曲线积分： $F(x,y)$
