参考资料: https://www.qtdebug.com/qtbook-paint-smooth-curve-qchart/ https://blog.csdn.net/liang19890820/article/details/54618026 https://blog.csdn.net/lmhuanying1012/article/details/78455037 https://blog.csdn.net/a844651990/article/details/82706466 https

SVM(Support Vector Machine)有监督的机器学习方法,可以做分类也可以做回归.SVM把分类问题转化为寻找分类平面的问题,并通过最大化分类边界点距离分类平面的距离来实现分类. 有好几个模型,SVM基本,SVM对偶型,软间隔SVM,核方法,前两个有理论价值,后两个有实践价值.下图来自龙老师整理课件. 基本概念 线性SVM,线性可分的分类问题场景下的SVM.硬间隔. 线性不可分SVM,很难找到超平面进行分类场景下的SVM.软间隔. 非线性SVM,核函数(应用最广的一种技巧,核函数

Classification is one of the major problems that we solve while working on standard business problems across industries. In this article we’ll be discussing the major three of the many techniques used for the same, Logistic Regression, Decision Trees

一.UIDynamic是从iOS 7开始引入的一种新技术,隶属于UIKit框架.可以认为是一种物理引擎,能模拟和仿真现实生活中的物理现象,重力.弹性碰撞等,游戏开发中很常见,例如愤怒的小鸟. 二.UIDynamic实现物理仿真效果步骤: (1)创建一个物理仿真器(Dynamic Animator)(顺便设置仿真范围) (2)创建相应的物理仿真行为(Dynamic Behavior)(顺便添加物理仿真元素) (3)将物理仿真行为添加到物理仿真器中 开始仿真   //物理仿真器:让物理仿真元素执行具

Description ​ 题目链接 Description ​ 好题.题意是维护一个初始值,交替加减一段时间,有上界\(m\)和下界0(不能超过这两条界限),问对于某一种初始值,在某一个时刻时该值为多少? ​ 可以把所有询问按时间排序成一列,然后用线段树区间加减.区间min.max暴力实现,然而我不会做. ​ 实际上直接模拟即可. ​ 如果按时间增长为横坐标,按该时间的权值为纵坐标,画出对于\([0,m]\)的每一种初始值的函数图像,我们会发现,随着时间的增长,函数曲线变得原来越少,也就是图像

目的 用Geogebra绘制如图所看到的曲线,并填充如图边界的区域为实心: 用代码实现当然是能够的,可是,图形过于简单的时候用代码就不经济了.由于每个细小变动都还要调整改动代码并预览,非所见即所得.往往不如交互式画图方便. 为了实现这幅样本图,代码写了以下这么老长,还是调整加预览重复半天之后的效果: Plot[x^2,{x,0,1},PlotStyle->Red,Epilog->{Dashed,Green,Thickness->0.0005,Line[{{1,0},{1,1},{0,1}

wiki https://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF 在信号检测理论中,接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,或者叫ROC曲线)是一种座标图式的分析工具,用于 (1) 选择最佳的信号侦测模型.舍弃次佳的模型. (2) 在同一模型中设定最佳阈值. 在做决策时,ROC分析能不受成本/效益的影响,给出客观中立的建议. 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,用来侦测

1.混淆矩阵(confusion matrix)     针对预测值和真实值之间的关系,我们可以将样本分为四个部分,分别是:     真正例(True Positive,TP):预测值和真实值都为1     假正例(False Positive,FP):预测值为1,真实值为0     真负例(True Negative,TN):预测值与真实值都为0     假负例(False Negative,FN):预测值为0,真实值为1     我们将这四种值用矩阵表示(图片引自<machine learn

1.贝塞尔曲线 贝塞尔曲线(Bézier curve),又称贝兹曲线或贝济埃曲线,是应用于二维图形应用程序的数学曲线.一般的矢量图形软件通过它来精确画出曲线,贝兹曲线由线段与节点组成,节点是可拖动的支点,线段像可伸缩的皮筋,我们在绘图工具上看到的钢笔工具就是来做这种矢量曲线的.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 等.在 Flash4 中还没有完整的曲线工具,而在 Flash5 里面已经提供出贝塞尔曲线工具. 二阶贝塞

项目需要 做一个曲线,该曲线的数据时不断加载的.如下图,当不断向左拖动时,图形曲线要随着拖动移动,并在拖动到边界时需要加载更多数据. 先看步骤: 1.在Activity里放一个surfaceView 2.为surfaceView 添加监听器 surfaceHolder = surfaceView1.getHolder(); mMySurfaceCallback = new MySurfaceCallback(); surfaceHolder.addCallback(mMySurfaceCallb

在微生物分析中,经常使用稀释性曲线来评估测序量是否足够:可以使用mothur 这个软件来完成 rarefaction.single 命令用来做稀释性曲线,既可以对单个样本单独分析,也可以一次对多个样本进行分析 对多个样本进行分析:以shannon 指数为例 需要准备一个shared 文件,shared 文件格式可以参考mothur官方文档 https://www.mothur.org/wiki/Shared_file 示例shared 文件如下: label Group numOtus OTU1

园子里关于遗传算法的教案不少,但基于geatpy框架的并未多见,故分享此文以作参考,还望广大园友多多指教! Geatpy出自三所名校联合团队之手,是遗传算法领域的权威框架(python),其效率之高.应用领域之广远胜诸多第三方工具,此处不作赘述,直接上链接: 官网:http://www.geatpy.com/start 源码:https://github.com/geatpy-dev/geatpy/tree/master/geatpy 使用Geatpy需要安装geatpy模块(pip insta

一.基础理解 1)定义 ROC(Receiver Operation Characteristic Curve) 定义:描述 TPR 和 FPR 之间的关系: 功能:应用于比较两个模型的优劣: 模型不限于是否通过极度偏斜的数据训练所得: 比较方式:ROC 曲线与坐标图形边界围成的面积,越大模型越优: TPR(True Positive Rate):真正率:被预测为正的正样本结果数 / 正样本实际数:TPR = TP /(TP + FN): TNR(True Negative Rate):真负率:

一.Precision - Recall 的平衡 1)基础理论 调整阈值的大小,可以调节精准率和召回率的比重: 阈值:threshold,分类边界值,score > threshold 时分类为 1,score < threshold 时分类为 0: 阈值增大,精准率提高,召回率降低:阈值减小,精准率降低,召回率提高: 精准率和召回率是相互牵制,互相矛盾的两个变量,不能同时增高: 逻辑回归的决策边界不一定非是 ,也可以是任意的值,可根据业务而定:,大于 threshold 时分类为 1,小于

中点画圆算法        如同光栅画线算法,我们在每一个步中以单位间隔取样并确定离指定圆近期的像素位置.对于给定半径r和屏幕中心(xc,yc),能够先使用算法计算圆心在坐标原点(0, 0)的圆的像素位置,然后通过将xc加到x且yc加到y.从而把计算出的每一个位置(x,y)移动到其适当的屏幕位置.在第一象限中,圆弧段从x = 0到x = y,曲线的斜率从0变化到-1.0. 因此,能够在该八分圆上的正x方向取单位步长.并使用决策參数来确定每一步两个可能的y位置中,哪一个更接近于圆的位置.然后,其它

查找轮廓 findContours   cv2.findContours(image, mode, method[, contours[, hierarchy[, offset]]]) → image, contours, hierarchy   参数解释 image:原图像,可以事先由compare().inRange().threshold()等得到binary的image图像 mode:轮廓检索模式 method:轮廓近似方法 mode参数可取值为 CV_RETR_EXTERNAL 仅检索

话说二分和三分的题还没有整理过,就趁这两题来整理下笔记 先讲讲关于二分,对于二分的具体边界长期以来对我来说都是个玄学问题,都是边调边拍改对的.思路大体是确定左边界l,和有边界r,判断满足条件缩小范围. 放个大概的代码 while(l+ep<r){ lm=l+(r-l)/3.0; rm=r-(r-l)/3.0; if(clu(lm)>clu(rm)) l=lm; else r=rm; } 二分用处很大,一般用在二分答案以及二分查找,一般看到最大的最小或最小的最大都是二分答案或二分查找题,一般来说

Bezier曲线生成 法国工程师Pierre Bezier在雷诺公司使用该方法来设计汽车.一条Bezier曲线可以拟合任何数目的控制点. 公式 设\(n+1\)个控制点\(P_0,P_1--P_n\),其中$P_k=(X_k,Y_k,Z_k),0≤k≤n $ 则\(n\)次Bezier曲线为: \[P(t)=∑P_iB_{i,n}(t)\qquad 0≤t≤1 \] 其中,\(B_{i,n}(t)\)是Bernstein基函数,即 \[B_{i,n}(t)=c_n^it^i(1-t)^{n-i}

I = imread('111.jpg');%读取处理好的图片,必须是严格坐标轴线为边界的图片 I=rgb2gray(I); %灰度变化 I(I>200)=255; %二值化 I(I<=200)=0; %二值化 imshow(I) %显示图片 [y,x] = find(I==0); %找出曲线的像素位置 y = max(y) -y; %将屏幕坐标转换为有手系迪卡坐标 y = fliplr(y); %左右翻转数据 plot(x,y,'r.','markersize',2)%显示转换后的图像 [X

ADAS虚拟车道边界生成 Virtual Lane Boundary Generation for Human-Compatible Autonomous Driving: A Tight Coupling between Perception and Planning 论文地址: http://faculty.cs.tamu.edu/dzsong/pdfs/Binbin_LDRGT_IROS2019_V19.pdf 摘要 现有的无人驾驶(AV)导航算法将车道识别,避障,局部路径规划和车道跟踪视

引言 我们可能会有这样的一种需求,像是打车软件中呼叫附近的车来接送自己,或者是在qq中查看附近的人.我们都需要知道距离自己一定范围内的其它目标的集合.如果将上面举例的功能抽象出来,就是要实现以某个点为中心,以一定的距离为半径,在空间中查找其它点所构成的集合.诚然,当空间中点的数目较少时,我们可以采用遍历所有点的方式来计算出当前点与其它点之间的距离的方式来得到对应的结果集,但是空间中的点数目较多(假如达到千万级别),且存在多个点要计算出距离当前点一定范围内的点所构成的集合时,这个计算的时间复杂度便