【Statistics】CAP曲线

功能描述 CAP曲线(Cumulative Accuracy Profile)/Power Curve(准确率/AR)是描述整个评级结果下,累计违约客户比例与累计客户比例的关系. 在完美的模型下,CAP曲线是一条斜率为1/违约率的直线.而且上升并停留在1,反之,在完全没有区分能力的情况下,模型的CAP曲线是一条45度的直线,而AR值的定义为:模型CAP曲线与45度曲线之间的区域,与介于45度线和完美模型的区域比率该模型多数给表现差的客户较低的评分,而给表现好的客户客户较高的评分,在少数情况下,…

MATLAB画ROC曲线，及计算AUC值

根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值步骤: 根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值: 计算算法的决策函数值deci 根据决策函数值deci对真实标签y进行降序排序,得到新的排序$roc_y$ 根据$roc_y$分别对正负类样本进行累积分布$stack_x$,$stack_y$ 根据$stack_x$,$stack_y$计算RUC的值 \[AUC = \sum_{i=2}^{n}(stack_x(i)-stack_x(i-1))*stack_y(i) \] 分别以$…

了解的CAP和BASE等理论

CAP,BASE和最终一致性是NoSQL数据库存在的三大基石.而五分钟法则是内存数据存储的理论依据.这个是一切的源头. 几个名词解释: 网络分区:俗称“脑裂”.当网络发生异常情况,导致分布式系统中部分节点之间的网络延时不断变大,最终导致组成分布式系统的所有节点中,只有部分节点之间能够进行正常通信,而另一些节点则不能.当网络分区出现时,分布式系统会出现局部小集群. 三态:分布式系统的每一次请求和响应包含:成功,失败,超时三种状态. CAP CAP理论,指的是在一个分布式系统中,不可能同时满足Con…

ROC 曲线/准确率、覆盖率（召回）、命中率、Specificity（负例的覆盖率）

欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 统计项目联系QQ:231469242 用条件概率理解混合矩阵容易得多 sensitivity:真阳性…

利用QPainter绘制各种图形（Shape, Pen 宽带，颜色，风格，Cap，Join，刷子）

利用QPainter绘制各种图形 Qt的二维图形引擎是基于QPainter类的.QPainter既可以绘制几何形状(点.线.矩形.椭圆.弧形.弦形.饼状图.多边形和贝塞尔曲线),也可以绘制像素映射.图像和文字.此外,QPainter还支持一些高级特性,例如反走样(针对文字和图形边缘).像素混合.渐变填充和矢量路径等.QPainter也支持线性变换,例如平移.旋转.错切和缩放. 本例子中利用QPainter类提供的各种draw函数,绘制各种类型的图形,包括对图形的形状.颜色.填充风格等的选择. 1…

Statistics and Samples in Distributional Reinforcement Learning

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1902.08102v1 [stat.ML] 21 Feb 2019 Abstract 我们通过递归估计回报分布的统计量,提供了一个统一的框架,用于设计和分析分布强化学习(DRL)算法.我们的主要见识在于,可以将DRL算法分解为一些统计量估计和一种方法的组合,该方法插补与该统计集一致的回报分布.有了这种新的理解,我们就能对现有DRL算法进行改进的分析,并基于对回报分布期望的估计来构造新的算法(EDRL).我们将EDRL与各…

分布式系列文章——从ACID到CAP/BASE

事务事务的定义: 事务(Transaction)是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元(Unit),狭义上的事务特指数据库事务. 事务的作用: 当多个应用程序并发访问数据库时,事务可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法,以防止彼此的操作相互干扰. 事务为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法,同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持数据一致性的方法. 事务具有四个特性,分别是原子性(Atomicity).一致性(Consistency).隔离性(I…

caffe的python接口学习（7）：绘制loss和accuracy曲线

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac…

ROC曲线、PR曲线

在论文的结果分析中,ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图. 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像.ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现.由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作特征曲线. ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中抛弃一些较差的模型提供了工具.ROC曲线首先是由二战中的电子工程师和雷达工程师发明的,他们是用…

分布式系统理论基础 - CAP

引言 CAP是分布式系统.特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论,“什么是CAP定理?”在Quora 分布式系统分类下排名 FAQ 的 No.1.CAP在程序员中也有较广的普及,它不仅仅是“C.A.P不能同时满足,最多只能3选2”,以下尝试综合各方观点,从发展历史.工程实践等角度讲述CAP理论.希望大家透过本文对CAP理论有更多地了解和认识. CAP定理 CAP由Eric Brewer在2000年PODC会议上提出[1][2],是Eric Brewer在Inktomi[3]期间研发搜索引擎.分布…

canvas贝塞尔曲线

贝塞尔曲线 Bézier curve(贝塞尔曲线)是应用于二维图形应用程序的数学曲线. 曲线定义:起始点.终止点.控制点.通过调整控制点,贝塞尔曲线的形状会发生变化. 1962年,法国数学家Pierre Bézier第一个研究了这种矢量绘制曲线的方法,并给出了详细的计算公式,因此按照这样的公式绘制出来的曲线就用他的姓氏来命名,称为贝塞尔曲线. 这里我们不介绍计算公式,只要知道贝塞尔曲线是一条由起始点.终止点和控制点所确定的曲线就行了.而n阶贝塞尔曲线就有n-1个控制点.用过Photoshop等绘…

UIBezierPath-完善曲线

override func draw(_ rect: CGRect) { let path = UIBezierPath() // 起点 path.move(to: CGPoint(x: , y: )) // 完善曲线:两个控制点 // path.addCurve(to: <#T##CGPoint#>, controlPoint1: <#T##CGPoint#>, controlPoint2: <#T##CGPoint#>) // 完善曲线:一个控制点 path.add…

贝塞尔曲线（UIBezierPath）属性、方法汇总

UIBezierPath主要用来绘制矢量图形,它是基于Core Graphics对CGPathRef数据类型和path绘图属性的一个封装,所以是需要图形上下文的(CGContextRef),所以一般UIBezierPath在drawRect中使用. UIBezierPath的属性介绍: 1.CGPath:将UIBezierPath类转换成CGPath,类似于UIColor的CGColor 2.empty:只读类型,路径上是否有有效的元素 3.bounds:和view的bounds是不一样的,它获…

基于jquery实现图片拖动和曲线拖放

功能:图片的拖动.曲线的拖放和绘制一. 准备工作 1. 点击此下载相关的文档二. 在浏览器中运行 dragDrop.html 文件,即可看到效果三. 效果图…

深度掌握SVG路径path的贝塞尔曲线指令

一.数字.公式.函数.变量,哦,NO! 又又一次说起贝塞尔曲线(英语:Bézier curve,维基百科详尽中文释义戳这里),我最近在尝试实现复杂的矢量图形动画,发现对贝塞尔曲线的理解馒头那么厚,是完全不能承受富有创意的创作的,至少得有我当年追我老婆的脸皮厚才行. 然而,瞅瞅维基百科上的释义,或者其他一些相关的技术文章,总是离不开各种公式,一大堆变量……例如下面维基截图缩略图: 完全是数学爱好者的菜啊!我想,要是让UI设计师们去学习这些东西,估计还不如一刀来个痛快的! 这就是爱好领域与能力掌握的…

ABBA BABA statistics

The ABBA BABA statistics are used to detect and quantify an excess of shared derived alleles, which can be indicative of gene flow. Given three populations and an outgroup with the relationship (((P1, P2),P3) O), these statistics test for sharing of…

贝塞尔曲线（cubic bezier）

对于css3的Transitions,网上很多介绍,相信大家都比较了解,这里用最简单的方式介绍下: transition语法:transition:<transition-property> <transition-duration> <transition-timing-function> <transition-delay>; 例如 transition:all 2.5s linear 0.2s; 表示全部属性变化,持续2.5秒,缓冲效果为linear,…

SQL Server 的 Statistics 簡介

當你要清空「資料表(table)」,或倒入大量「資料(data;record)」,或公司「資料庫(database)」改用新版本要資料大搬家…等情形,不只是要重建「索引(index)」,還應要重建或更新「統計(statistics)」.「統計」的正確與否,直接牽動 SQL Server 的「效能(performance)」.沒有「統計」固然不好,「統計」若過時,會讓最佳化程式做出錯誤的決定則更糟. SQL Server 的查詢最佳化程式,會用索引的「統計」,來獲得它所需要的「資訊(informa…

精确率与召回率，RoC曲线与PR曲线

在机器学习的算法评估中,尤其是分类算法评估中,我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall),RoC曲线与PR曲线这些概念,那这些概念到底有什么用处呢? 首先,我们需要搞清楚几个拗口的概念: 1. TP, FP, TN, FN True Positives,TP:预测为正样本,实际也为正样本的特征数 False Positives,FP:预测为正样本,实际为负样本的特征数 True Negatives,TN:预测为负样本,实际也为负样本的特征数 False Negatives,…