curve

UnityShader3实现波浪效果

本文实例为大家分享了UnityShader3实现波浪效果展示的具体代码，供大家参考，具体内容如下参考链接：【OpenGL】Shader实例分析（一）－Wave效果图：1.首先，实现格子背景图Shader"Custom/Curve
宏哥1995·2019-03-03 09:28

【Class 17】python 进阶-函数式编程-闭包

环境变量闭包的环境变量有一个保存现场的功能，闭包中使用nonlocal声明的局部变量会保存上一次调用的状态，类似于全局变量实例一:defcurve_pre():a=25defcurve(x):returna*x*xreturncurvef=curve_pre
Jaimex8·2019-02-22 23:40

ceres 拟合曲线

CMakeList.txtcmake_minimum_required(VERSION2.8)project(ceres_curve
cjn_·2019-01-15 17:54

对python指数、幂数拟合curve_fit详解

2、指数幂数拟合curve_fit使用scipy.optimize中的curve_fit，幂数拟合例子如下：fromscipy.optimizeimportcurve_fitimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdeffunc
yefengzhichen·2018-12-29 09:29

Python图像处理之直线和曲线的拟合与绘制【curve_fit()应用】

分享给大家供大家参考，具体如下：在数据处理和绘图中，我们通常会遇到直线或曲线的拟合问题，python中scipy模块的子模块optimize中提供了一个专门用于曲线拟合的函数curve_fit()。
PHILOS_THU·2018-12-26 14:25

如何计算fpr95

一种是sklearn.metrics中的roc_curve包，可直接用于计算在不同阈值下，TPR和FPR对应的值，进而可以得出TPR=0.95时，FPR的值。"""
GAN_player·2018-12-20 10:46

golang[35]-区块链-私钥公钥生成

比特币当中的曲线是secp256k1curve:=elliptic.P256()private,err:=ecdsa.GenerateKey
jonson_jackson·2018-12-12 21:36

/curve_fitting时出现E

/curve_fittin
一个免提·2018-12-12 21:47

curve25519的简单使用——oc版

如图所示：curve25519的原理在网络上传输时，方框内的数据，publicstring9，Alice的publickey，Bob的publickey，就算被截获了，数据也也不能被破解。
冬的天·2018-12-06 16:31

curve25519的简单使用——oc版

如图所示：curve25519的原理在网络上传输时，方框内的数据，publicstring9，Alice的publickey，Bob的publickey，就算被截获了，数据也也不能被破解。
冬的天·2018-12-06 16:31

MATLAB Curve Fitting Tool参数说明

MATLAB的CurveFittingTool中描述回归方程与实测数据间拟合好坏程度有以下几个参数：1、误差平方和（SSE）该参数计算拟合参数后的回归值与原始数据对应点的误差平方和，计算公式为：SSE越小说明模型选择和拟合的更好。2、确定系数（R-square）该参数由SSR和SST两个参数决定，SSR为预测数据与原始数据均值之差的平方和，计算公式为：SST为原始数据和均值之差的平方和，计算公式为
我的断点在哪里·2018-11-23 10:59

sklearn中roc_curve函数理解

背景介绍：ROC受试者工作特征（ROC）曲线是另一个二分类器常用的工具。它非常类似与准确率/召回率曲线，但不是画出准确率对召回率的曲线，ROC曲线是真正例率（truepositiverate，另一个名字叫做召回率）对假正例率（falsepositiverate,FPR）的曲线。FPR是反例被错误分成正例的比率。它等于1减去真反例率（truenegativerate，TNR）。TNR是反例被正确分类
ITW_633·2018-11-02 00:47

sklearn：auc、roc_curve、roc_auc_score

sklearn.metrics.auc作用：计算AUC(AreaUndertheCurve)metrics.roc_curve作用：计算ROC(Receiveroperatingcharacteristic
NockinOnHeavensDoor·2018-10-25 19:04

机器学习之Scipy库

1.2代表性函数使用介绍1.最优化（1）数据建模和拟合SciPy函数curve_fit使用基于卡方的方法进行线性回归分析。
柚子君.·2018-10-17 00:00

Simple Koch curve

SimpleKochcurve将一段直线等距分为三段，中间的那一段为突起的等边三角形，阶数越大的话，重复前面的操作importturtledefkock(size,n):ifn==0:turtle.fd(size)else:foranglein[0,60,-120,60]:turtle.left(angle)koch(size/3,n-1)defmain():turtle.speed(10)tur
DemoD_·2018-09-05 19:19

【Scikit-Learn】绘制学习曲线

这里使用sklearn中的学习曲线函数learning_curve，对于回归问题返回的score是曲线拟合程度指标R2R2，其最大值为1。R2R2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好。
蛋疼莙·2018-08-28 13:40

机器学习常见评价指标：AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy（转）

AUC是“AreaunderCurve（曲线下的面积）”的英文缩写，而这条“Curve（曲线）”就是ROC曲线。  为什么要用AUC作为二分类模型的评价指标呢？
liqiming100·2018-08-27 14:02

libgflags.so.2.2以及glog.so编译报错 cannot open shared object file/symbol lookup error解决办法

/curve_fitting:errorwhileloadingsharedlibraries:libgflags.so.2.2:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory
Amazingren·2018-08-20 16:58

Python之函数式编程

可在模块中使用函数内部的变量缺点：保存环境变量，容易引起内存泄漏闭包举例defcurve_pre():a=25defcurve(x):returna*x*xreturncurvea=10#a的取值不受影响，仍取25f=curve_pre
大红红蝴蝶公主·2018-08-18 10:05

python调用摄像头显示图像的实例

如下所示：importcv2importnumpyasnpbins=np.arange(256).reshape(256,1)defhist_curve(im):h=np.zeros((300,256,3
ShellCollector·2018-08-03 09:31

机器学习中的评价指标（一）-Accuracy、precision、Recall、F1 Score、ROC Curve、PR Curve、AUC

跑完分类模型（Logistic回归、决策树、神经网络等），我们经常面对一大堆模型评估的报表和指标,如ACC、ROC、AUC等，我们下面对各个评估指标逐一说明。在机器学习中，性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键，通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种"距离"得出的。性能指标往往是我们做模型时的最终目标，如准确率，召回率，敏感度等等，但是性能指标常常因为不可微分，无法
faithmy509·2018-07-26 11:56

数据可视化之利用Python绘制shadeErrorBar

有时候需要用一块灰色的区域来说明数据的平均值的位置或者是最大最小值的位置，这里就用Python来绘制数据最大最小值的阴影部分：curve=[0,60,90,120,180]#X轴plt.plot(curve
Arrogant_95·2018-07-22 11:41

恒电势电流曲线和浓度分布（i-t curve）

TestconditionNostirring;Theconcentrationofreactantattheelectrodesurfaceisalways0.Halfreaction:O+ne→R(a)(a)O+ne→RTheequationofthelimitingcurrentversusconcentrationwillbe∂CO∂t=DO∂2CO∂x2(1)(1)∂CO∂t=DO∂2C
Chem-To-Math·2018-07-18 03:59

JavaScript实现封闭区域布尔运算的示例代码

这篇文章主要介绍多段线实现布尔运算的方法先上代码functiongetOperatedCurves(sourceCurs:Curve[],targetCus:Curve[]){letsource:Polyline
ZoeLee·2018-06-25 10:40

椭圆曲线密码学

http://andrea.corbellini.name/2015/05/23/elliptic-curve-cryptography-finite-fields-and-discrete-logarithms
dzhou3·2018-05-29 18:29

交互篇--frame_基础篇2

(box1)buttonModle.states.a=backgroundColor:"rgba(194,221,255,1)"buttonModle.states.animationOptions=curve
redBlue_·2018-05-29 11:35

交互篇--frame_基础篇2

(box1)buttonModle.states.a=backgroundColor:"rgba(194,221,255,1)"buttonModle.states.animationOptions=curve
redBlue_·2018-05-29 11:35

matlab绘制peano（皮亚诺）曲线和koch（科赫曲线，雪花曲线）分形曲线

koch曲线matlabplot函数绘制koch曲线程序，程序还是比较简单的，这里只绘制出了雪花的三分之一functionkoch_curve(number)%number代表koch的阶数，范围为大于等于
晨心·2018-05-28 00:00

学习笔记：使用python画Roc图像

article/details/80028997 fromnumpyimport* importmatplotlib.pyplotasplt fromsklearn.metricsimportroc_curve
folk_·2018-05-11 00:00

【python图像处理】直线和曲线的拟合与绘制（curve_fit()详解）

在数据处理和绘图中，我们通常会遇到直线或曲线的拟合问题，python中scipy模块的子模块optimize中提供了一个专门用于曲线拟合的函数curve_fit()。
Walker258·2018-05-08 15:23

Matlab2016做曲线拟合（Curve Fitting）（2）

PolynomialModels（多项式模型）常见多项式的基本模型：其中n+1是多项式的阶,n是多项式的维度,1≤n≤9。该顺序给出了合适的系数个数,并给出了预测变量最高的维度。在本文中,多项式按其度来描述。例如,三维(立方)多项式表示如下：当需要一个简单的经验模型时,通常使用多项式。我们可以使用多项式模型进行插值或外推,或者使用全局拟合来描述数据。例如,0至760o温度范围内的J型热电偶的温度-
powerlwj·2018-04-29 16:04

python数据挖掘学习笔记】十四.Scipy调用curve_fit实现曲线拟合

#2018-03-2810:02:08MarchWednesdaythe13week,the087daySZSSMRpython数据挖掘学习笔记】十四.Scipy调用curve_fit实现曲线拟合一.Scipy
湾区人工智能·2018-03-28 14:02

学习曲线(learning curve)来判断模型状态：过拟合欠拟合

学习曲线(learningcurve)来判断模型状态：过拟合欠拟合学习曲线是什么学习曲线是不同训练集大小，模型在训练集和验证集上的得分变化曲线。也就是以样本数为横坐标，训练和交叉验证集上的得分（如准确率）为纵坐标。learningcurve可以帮助我们判断模型现在所处的状态：过拟合（overfiting/highvariance）or欠拟合（underfitting/highbias）模型欠拟合、
码灵薯·2018-03-13 21:41

模型评估指标AUC（area under the curve）

AUC在机器学习领域中是一种模型评估指标。根据维基百科的定义，AUC(areaunderthecurve)是ROC曲线下的面积。所以，在理解AUC之前，要先了解ROC是什么。而ROC的计算又需要借助混淆矩阵，因此，我们先从混淆矩阵开始谈起。混淆矩阵假设，我们有一个任务：给定一些患者的样本，构建一个模型来预测肿瘤是不是恶性的。在这里，肿瘤要么良性，要么恶性，所以这是一个典型的二分类问题。假设我们用y
Webbley·2018-03-07 16:33

sklearn的roc_curve()函数分析

在用sklearn的roc_curve()函数的时候，发现返回的结果和想象中不太一样，理论上threshold应该取遍所有的y_score（即模型预测值）。
Titan0427·2018-02-23 18:14

sklearn交叉验证3-【老鱼学sklearn】

在上一个博文中，我们用learning_curve函数来确定应该拥有多少的训练集能够达到效果，就像一个人进行学习时需要做多少题目就能拥有较好的考试成绩了。
dreampursuer·2017-12-26 09:00

机器学习基本概念 过拟合和欠拟合

2.学习曲线(sklearn实现)learningcurve参数说明：train_sizes,train_scores,test_scores=learning_curve(输入：(estimator:
李呵呵1997·2017-12-12 15:03

机器学习基本概念 过拟合和欠拟合

2.学习曲线(sklearn实现)learningcurve参数说明：train_sizes,train_scores,test_scores=learning_curve(输入：(estimator:
李呵呵1997·2017-12-12 15:03

贝塞尔曲线

                                                                                                             贝塞尔曲线什么是贝塞尔曲线贝塞尔曲线(Bézier curve
Mr1_liu·2017-12-09 09:01

机器学习常见评价指标：AUC、Precision、Recall、F-measure、Accuracy

AUC是“AreaunderCurve（曲线下的面积）”的英文缩写，而这条“Curve（曲线）”就是ROC曲线。  为什么要用AUC作为
zhihua_oba·2017-11-30 16:00

技术升级路线

1.技术的成长曲线http://zhangtielei.com/posts/blog-growth-curve.html?
liusirboke·2017-11-11 16:41

用Caffe-Python实现一个两层神经网络

1.首先准备一下原始数据#*-*coding:utf-8*-*importpickleimportnumpyasnp#划分类别的边界defcos_curve(x):return0.25*np.sin(2
WZChan·2017-10-19 19:13

VS配置OpenGL和MySQL

->附加库目录（类似于环境变量PATH）：C:\ProgramFiles\MySQL\MySQLServer5.7\libD:\Documents\VisualStudio2012\Projects\curve
Ivemmy·2017-10-11 09:58

AGG第四十课 SVG 使用的三种管道

ThecurrentversionofSVGcontains3pipelines:Simplepolygons:path_storage->conv_curve->conv_transform->conv_clipStrokes
fengyuzaitu·2017-09-29 14:54

《R语言实战——机器学习与数据分析》读书笔记

每次退出后再进都需要重新设置setwd("d:/xxx/R")#读入文本文件格式的数据#data<-read.table("test.txt",sep="\t",header=T);#绘制指数分布的PDF图curve
Anntonnia·2017-09-20 14:21

sklearn.metrics中的评估方法(accuracy_score,recall_score,roc_curve,roc_auc_score,confusion_matrix)

accuracy_score分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。形式：sklearn.metrics.accuracy_score(y_true,y_pred,normalize=True,sample_weight=None)normalize：默认值为True，返回正确分类的比
hlang8160·2017-09-20 14:13

AGG第三十八课 一些不常用的坐标转换管道

5agg::conv_smooth_poly1_curve圆滑过渡多边形各顶点（贝塞尔）头文件：#include"agg/include/agg_conv_smooth_poly1.h"基本定义：templatestructconv_smooth_poly1
fengyuzaitu·2017-09-16 09:35

sklearn.metrics.roc_curve用法

roc_curveROC曲线指受试者工作特征曲线/接收器操作特性(receiveroperatingcharacteristic，ROC)曲线,是反映灵敏性和特效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。ROC曲线是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真正例率（也就是灵敏度）（TruePosit
hh1294212648·2017-08-28 15:03

使用matplotlib绘制自定义图形

frommatplotlib.pathimportPathfrommatplotlib.patchesimportPathPatchimportmatplotlib.pyplotaspltfig,ax=plt.subplots()#定义绘图指令与控制点坐标#其中MOVETO表示将绘制起点移动到指定坐标#CURVE4
cakin24·2017-08-01 21:00

ROC曲线-阈值评价标准【FRR, FAR, TPR, FPR, ROC curve, ACC, SPC, PPV, NPV】

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7359370ROC曲线指受试者工作特征曲线/接收器操作特性曲线(receiveroperatingcharacteristiccurve),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
ef-eve·2017-07-04 20:46
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