精华内容
下载资源
问答
  • 对角线的含义
    千次阅读
    2021-07-14 15:16:38

    对角矩阵

    对角矩阵只在对角线上含有非0元素,其它位置都为0。我门用 d i a g ( v ) diag(v) diag(v)表示一个对角元素由向量 v v v组成的对角方阵。对角矩阵的乘法计算效率很高。我们已经见过一种特殊的对角矩阵:单位矩阵。
    不是所有的对角矩阵都是方阵,长方形的矩阵也有可能是对角矩阵。

    对称矩阵

    对称矩阵是转置矩阵和自己相等的矩阵:
    A = A T A = A^T A=AT
    当某些不依赖参数顺序的双参数函数生成元素时,对称矩阵经常会出现。例如,如果 A A A是一个表示距离的矩阵, A i , j A_{i,j} Ai,j表示点 i i i到点 j j j的距离,那么 A i , j = A j , i A_{i,j}=A_{j,i} Ai,j=Aj,i

    单位向量

    单位向量是指具有单位范数的向量:
    ∥ x ∥ 2 = 1 \|x\|_2 = 1 x2=1

    如果 x T y = 0 x^Ty = 0 xTy=0,那么我们称向量 x x x和向量 y y y正交。如果2个向量都有非0范数,那么这2个向量之间的夹角是90度。在 R n R^n Rn中,最多有n个范数非0的向量正交。如果这些向量不仅正交,并且范数都为1,那么我们称他们是标准正交。

    正交矩阵

    正交矩阵是指行向量和列向量都是标准正交的方阵:
    A T A = A A T = I A^TA = AA^T = I ATA=AAT=I
    这意味着
    A − 1 = A T A^{-1} = A^T A1=AT

    更多相关内容
  • 魔法矩阵 基于用户界面 快照 :star:
  • 很显然,左图的主对角线相等,右图是副对角线相等。 第三种 结点数 似乎很难进一步减少了,但程序效率可以继续提高:利用二维数组vis[2][]直接判断当前尝试的皇后所在的列和两个对角线是否已有其他皇后。  ...

    第一种

    当前元素和之前已插入号的皇后的行列之差的绝对值相等。

    abs(index-pre)==abs(x-p[pre])

    第二种的简易写法,往下看。。。

    第二种

    直接判断法

    if( p[index]==p[pre] || index-p[index]==pre-p[pre] || index+p[index]==pre+p[pre])

    • p[index==p[pre]]用来判断是否在同一横向
    • index-p[index]==pre-p[pre]用来判断是否在主对角线(\)
    • index+p[index]==pre+p[pre]用来判断是否在副对角线(/)
    • 即满足以上任意条件即为不合法皇后的存在。

    左图为行列之差,右图为行列之和

          

    很显然,左图的主对角线相等,右图是副对角线相等。

    第三种

    结点数 似乎很难进一步减少了,但程序效率可以继续提高:利用二维数组vis[2][]直接判断当前尝试的皇后所在的列和两个对角线是否已有其他皇后。 

    int search(int index) {
    	int count = 0;
    	if (index == n + 1) {
    		count++;
    		return count;
    	}
    	else for (int x = 1;x <= n;x++) {
    		if (!vis[0][x] && !vis[1][index + x] && !vis[2][index - x + n]) {//利用二维数组直接判断
    			p[index] = x;
    			vis[0][x] = vis[1][index + x] = vis[2][index - x + n]=1;//修改全局变量
    			search(index+1);
    			vis[0][x] = vis[1][index + x] = vis[2][index - x + n] = 0;//切记!一定要改回来
    		}
    	}
    }

    第三种的代码相比较之前,尤为较少,并且只用到了二维数组。但是,理解起来相对也是比较困难的。  

    上面的程序有个极其关键的地方:vis数组的使用。

     vis数组的确切含义是什么?

      它表示已经放置的皇后占据了哪些列、主对角线和副对角线。将来放置的皇后不应该修改这些值——“至少看上去没有修改”。

     

     

    不忘初心,方得始终!

    展开全文
  • ROC曲线的含义以及画法

    千次阅读 多人点赞 2021-07-10 15:55:40
    ROC的含义及画法 ** ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic(受试者工作特征曲线 ),又称为感受性曲线(sensitivity curve)。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是同一信号刺激的...

    ROC的含义及画法

    ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic(受试者工作特征曲线 ),又称为感受性曲线(sensitivity curve)。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一信号刺激的反应,只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC 曲线。ROC曲线以真正例率TPR为纵轴,以假正例率FPR为横轴,在不同的阈值下获得坐标点,并连接各个坐标点,得到ROC曲线。
    对于一个分类任务的测试集,其本身有正负两类标签,我们对于这个测试集有一个预测标签,也是正负值。分类器开始对样本进行分类时,首先会计算该样本属于正确类别的概率,进而对样本的类别进行预测。比如说给出一组图片,让分类器判断该图片是否为汉堡,分类器在开始分类前会首先计算该图片为汉堡的概率,进而对该图片的类别进行预测,是汉堡或者不是汉堡。我们用概率来表示横坐标,真实类别表示纵坐标,分类器在测试集上的效果就可以用散点图来表示,如图所示
    在这里插入图片描述
    那么如何通过概率来获得预测的类别呢?
    通常我们会设置一个阈值,这里以0.5为例。
    当概率≥0.5时,分类器认为这张图片是汉堡,也就是图中虚线右边的部分,我们用橙色来表示;
    当概率<0.5时,分类器认为这张图片不是汉堡,也就是图中虚线左边的部分,我们用薄荷绿来表示;
    在这里插入图片描述
    我们可以根据图中的预测结果得到一个混淆矩阵
    在这里插入图片描述
    故而当阈值只有0.5的时候,有且仅有一个混淆矩阵与之对应。
    但实际上我们的阈值可以取0-1之间的任何一个数,因此我们可以得到很多个混淆矩阵
    在这里插入图片描述
    有没有一种方法能把所有的混淆矩阵表示在同一个二维空间内呢?
    这时ROC曲线便能把它们全部表示出来,ROC曲线的横纵坐标分别是FPR(False Positive Rate)和TPR(True Positive Rate),对于任意一个混淆矩阵(如图)
    在这里插入图片描述

    其TPR和FPR的计算公式为
    在这里插入图片描述
    这时我们就能在二维空间中找出一个唯一的点来与一个混淆矩阵相对应,当我们有很多个混淆矩阵的时候,对应的二维空间中就会有很多个点,如果我们把这些点连起来,那么构成的曲线便是我们的ROC曲线
    回到刚才那个对图片进行分类的例子,当阈值在[0,0.1]区间时,分类器认为所有的图片都是汉堡,这时我们就能得到一个混淆矩阵以及该混淆矩阵中TPR和FPR的值,同时在二维平面坐标轴中得到一个坐标为(1,1)的点
    在这里插入图片描述
    同理,当我们的阈值取(0.1,0.2],(0.2,0.3],…,(0.9,1]时,都会有一个新的混淆矩阵的TPR和FPR的值与之对应,同时二维空间中也会出现一个新的点与之对应,知道阈值取到最大,二维空间中找到了所有与混淆矩阵对应的点,我们把这些点连起来就得到了我们所需要的ROC曲线
    在这里插入图片描述
    由上可知,ROC曲线的横坐标和纵坐标其实是没有相关性的,所以不能把ROC曲线当做一个函数曲线来分析,应该把ROC曲线看成无数个点,每个点都代表一个分类器,其横纵坐标表征了这个分类器的性能。
    为什么使用ROC曲线?
    因为ROC曲线有个很好的特性:当测试集中的正负样本的分布变化的时候,ROC曲线能够保持不变。测试集中的正负样本的分布变化的时候,ROC曲线能够保持不变。在实际的数据集中经常会出现类不平衡(class imbalance)现象,即负样本比正样本多很多(或者相反),而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间变化。下图是ROC曲线和Precision-Recall曲线的对比:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在上图中,(a)和( c )为ROC曲线,(b)和(d)为Precision-Recall(P-R)曲线。(a)和(b)展示的是分类其在原始测试集(正负样本分布平衡)的结果,( c )和(d)是将测试集中负样本的数量增加到原来的10倍后,分类器的结果。可以明显的看出,ROC曲线基本保持原貌,而Precision-Recall曲线则变化较大。
    ROC曲线图中的四个点
    第一个点:(0,1),即FPR=0, TPR=1,这意味着FN=0,并且FP=0。这是完美的分类器,它将所有的样本都正确分类。
    第二个点:(1,0),即FPR=1,TPR=0,类似地分析可以发现这是一个最糟糕的分类器,因为它成功避开了所有的正确答案。
    第三个点:(0,0),即FPR=TPR=0,即FP=TP=0,可以发现该分类器预测所有的样本都为负样本(negative)。
    第四个点:(1,1),即分类器实际上预测所有的样本都为正样本。
    经过以上的分析,ROC曲线越接近左上角,该分类器的性能越好。

    AUC的含义

    AUC(Area Under Curve)被定义为ROC曲线下的面积,显然这个面积的数值不会大于1。
    下面ROCA曲线和ROCB曲线哪条曲线对应的分类器效果更好呢?
    在这里插入图片描述
    根据TPR和FPR的公式我们可知,TPR的分母P和FPR的分母N对应于同一个测试集都是不变的,在分类过程中如果想获得更准确的分类结果,我们需要让TP更可能的大,FP更可能的小,也就是说我们想让TPR尽可能的大,FPR尽可能的小,故而在左边的二维空间内,曲线越靠近左上角,效果越好。
    那么我们可不可以通过一个值而不是看曲线图的方式来判断曲线A和B哪个分类效果好,我们通过曲线与X轴、坐标(1,0)和(1,1)所连成的直线围成的面积来判断曲线A和B所对应的分类器的分类效果,面积越大,则说明该分类器越好,这个面积就是我们所说的AUC值。

    简单说:AUC值越大的分类器,正确率越高。

    AUC=1,完美分类器,采用这个预测模型时,不管设定什么阈值都能得出完美预测。绝大多数预测的场合,不存在完美分类器。
    0.5<AUC<1,优于随机猜测。这个分类器(模型)妥善设定阈值的话,能有预测价值。
    AUC=0.5,跟随机猜测一样(例:丢铜板),模型没有预测价值。
    AUC<0.5,比随机猜测还差;但只要总是反预测而行,就优于随机猜测,因此不存在 AUC<0.5 的情况。
    如过是多分类问题呢?如何计算AUC的值呢?
    我们可以求得宏观的AUC和微观的AUC
    对于宏观的AUC来说,针对每一个类别我们都可以画出对应的ROC曲线,求出对应的AUC值,最后对于所有的AUC的值求某种平均作为整个模型所有类别的宏观AUC值。
    对于微观的AUC来说,假设我们的概率预测结果如下图所示,每一行表示一个样本被预测成各个类别的概率,每一行的概率之和为1,橙色方块表示该样本所属的真实类别,样本1对应的真实类别为C1,样本2对应的真实类别为C3。

    在这里插入图片描述
    至此我们可以得到一个经过转化的预测结果,如下图
    在这里插入图片描述
    我们可以根据这个表来得到针对整个模型的ROC曲线以及它对应的AUC值。
    图片来自于B站视频
    【小萌五分钟】机器学习 | 模型评估: ROC曲线与AUC值
    https://www.bilibili.com/video/BV1wz4y197LU?from=search&seid=9450810776924126752
    参考博文:
    https://blog.csdn.net/IT_flying625/article/details/103246932
    http://charleshm.github.io/2016/03/Model-Performance/
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/26293316
    https://www.jianshu.com/p/8abf429bf587
    https://blog.csdn.net/ibelieve8013/article/details/106769234/

    展开全文
  • ROC曲线和AUC面积理解

    万次阅读 多人点赞 2018-04-15 10:08:58
    对角线对应于“随机猜测”模型 ,而点(0,1)则对应于将所有正例预测为真正例、所有反例预测为真反例的“理想模型”。 图1:ROC曲线与AUC面积   现实任务中通常是利用有限个测试样例来绘制ROC图,此时仅能获得有限个...


    关注微信公众号【Microstrong】,我现在研究方向是机器学习、深度学习,分享我在学习过程中的读书笔记!一起来学习,一起来交流,一起来进步吧!

    本文同步更新在我的微信公众号中,公众号文章地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NDMzMjY1MA==&mid=2247484146&idx=1&sn=963765a3ede231292bcae8b6e21c5325&chksm=ec653377db12ba615279b2a9702f9c129dba27adbbe8936fcf2a211b3592f159738345dc8add#rd

    目录:

    (1)    ROC曲线的由来

    (2)    什么是ROC曲线

    (3)    ROC曲线的意义

    (4)    AUC面积的由来

    (5)    什么是AUC面积

    (6)    AUC面积的意义

    (7)    讨论:在多分类问题下能不能使用ROC曲线

     

    一、 ROC曲线的由来

      很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测,然后将这个预测值与一个分类阈值进行比较,若大于阈值则分为正类,否则为反类。例如,神经网络在一般情形下是对每个测试样本预测出一个[0.0,1.0]之间的实值,然后将这个值与阈值0.5进行比较,大于0.5则判为正例,否则为反例。这个阈值设置的好坏,直接决定了学习器的泛化能力。

      在不同的应用任务中,我们可根据任务需求来采用不同的阈值。例如,若我们更重视“查准率”,则可以把阈值设置的大一些,让分类器的预测结果更有把握;若我们更重视“查全率”,则可以把阈值设置的小一些,让分类器预测出更多的正例。因此,阈值设置的好坏,体现了综合考虑学习器在不同任务下的泛化性能的好坏。为了形象的描述这一变化,在此引入ROC曲线,ROC曲线则是从阈值选取角度出发来研究学习器泛化性能的有力工具。

    如果你还对“查准率”和“查全率”不了解,看我之前的文章【错误率、精度、查准率、查全率和F1度量】详细介绍

    二、 什么是ROC曲线

      ROC全称是“受试者工作特征”(Receiver OperatingCharacteristic)曲线。我们根据学习器的预测结果,把阈值从0变到最大,即刚开始是把每个样本作为正例进行预测,随着阈值的增大,学习器预测正样例数越来越少,直到最后没有一个样本是正样例。在这一过程中,每次计算出两个重要量的值,分别以它们为横、纵坐标作图,就得到了“ROC曲线”。

      ROC曲线的纵轴是“真正例率”(True Positive Rate, 简称TPR),横轴是“假正例率”(False Positive Rate,简称FPR),基于上篇文章《错误率、精度、查准率、查全率和F1度量》的表1中符号,两者分别定义为:


      显示ROC曲线的图称为“ROC图”。图1给出了一个示意图,显然,对角线对应于“随机猜测”模型,而点(0,1)则对应于将所有正例预测为真正例、所有反例预测为真反例的“理想模型”。

    图1:ROC曲线与AUC面积   

      现实任务中通常是利用有限个测试样例来绘制ROC图,此时仅能获得有限个(真正例率,假正例率)坐标对,无法产生图1中的光滑ROC曲线,只能绘制出图2所示的近似ROC曲线。绘制过程很简单:给定个正例和个反例,根据学习器预测结果对样例进行排序,然后把分类阈值设置为最大,即把所有样例均预测为反例,此时真正例率和假正例率均为0,在坐标(0,0)处标记一个点。然后,将分类阈值依次设为每个样例的预测值,即依次将每个样例划分为正例。设前一个标记点坐标为,当前若为真正例,则对应标记点的坐标为;当前若为假正例,则对应标记点的坐标为,然后用线段连接相邻点即得。

    三、 ROC曲线的意义

    (1)主要作用

    1. ROC曲线能很容易的查出任意阈值对学习器的泛化性能影响。

    2.有助于选择最佳的阈值。ROC曲线越靠近左上角,模型的查全率就越高。最靠近左上角的ROC曲线上的点是分类错误最少的最好阈值,其假正例和假反例总数最少。

    3.可以对不同的学习器比较性能。将各个学习器的ROC曲线绘制到同一坐标中,直观地鉴别优劣,靠近左上角的ROC曲所代表的学习器准确性最高。

    (2)优点

    1. 该方法简单、直观、通过图示可观察分析方法的准确性,并可用肉眼作出判断。ROC曲线将真正例率和假正例率以图示方法结合在一起,可准确反映某种学习器真正例率和假正例率的关系,是检测准确性的综合代表。

    2. 在生物信息学上的优点:ROC曲线不固定阈值,允许中间状态的存在,利于使用者结合专业知识,权衡漏诊与误诊的影响,选择一个更加的阈值作为诊断参考值。

    四、 AUC面积的由来

      如果两条ROC曲线没有相交,我们可以根据哪条曲线最靠近左上角哪条曲线代表的学习器性能就最好。但是,实际任务中,情况很复杂,如果两条ROC曲线发生了交叉,则很难一般性地断言谁优谁劣。在很多实际应用中,我们往往希望把学习器性能分出个高低来。在此引入AUC面积。

      在进行学习器的比较时,若一个学习器的ROC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;若两个学习器的ROC曲线发生交叉,则难以一般性的断言两者孰优孰劣。此时如果一定要进行比较,则比较合理的判断依据是比较ROC曲线下的面积,即AUC(Area Under ROC Curve),如图1图2所示。

    五、 什么是AUC面积

      AUC就是ROC曲线下的面积,衡量学习器优劣的一种性能指标。从定义可知,AUC可通过对ROC曲线下各部分的面积求和而得。假定ROC曲线是由坐标为的点按序连接而形成,参见图2,则AUC可估算为公式3。

     

    六、 AUC面积的意义

      AUC是衡量二分类模型优劣的一种评价指标,表示预测的正例排在负例前面的概率。

      看到这里,是不是很疑惑,根据AUC定义和计算方法,怎么和预测的正例排在负例前面的概率扯上联系呢?如果从定义和计算方法来理解AUC的含义,比较困难,实际上AUC和Mann-WhitneyU test(曼-慧特尼U检验)有密切的联系。从Mann-Whitney U statistic的角度来解释,AUC就是从所有正样本中随机选择一个样本,从所有负样本中随机选择一个样本,然后根据你的学习器对两个随机样本进行预测,把正样本预测为正例的概率,把负样本预测为正例的概率>的概率就等于AUC。所以AUC反映的是分类器对样本的排序能力。根据这个解释,如果我们完全随机的对样本分类,那么AUC应该接近0.5。

      另外值得注意的是,AUC的计算方法同时考虑了学习器对于正例和负例的分类能力,在样本不平衡的情况下,依然能够对分类器做出合理的评价。AUC对样本类别是否均衡并不敏感,这也是不均衡样本通常用AUC评价学习器性能的一个原因。例如在癌症预测的场景中,假设没有患癌症的样本为正例,患癌症样本为负例,负例占比很少(大概0.1%),如果使用准确率评估,把所有的样本预测为正例便可以获得99.9%的准确率。但是如果使用AUC,把所有样本预测为正例,TPR为1,FPR为1。这种情况下学习器的AUC值将等于0.5,成功规避了样本不均衡带来的问题。

     

    最后,我们在讨论一下:在多分类问题下能不能使用ROC曲线来衡量模型性能?

    我的理解:ROC曲线用在多分类中是没有意义的。只有在二分类中Positive和Negative同等重要时候,适合用ROC曲线评价。如果确实需要在多分类问题中用ROC曲线的话,可以转化为多个“一对多”的问题。即把其中一个当作正例,其余当作负例来看待,画出多个ROC曲线。

     

    Reference:

    1.    《机器学习》周志华著。

    2.    机器学习和统计里面的auc怎么理解? - 知乎

    https://www.zhihu.com/question/39840928

    3.    机器学习和统计里面的auc怎么理解? - 李大猫的回答 - 知乎

    https://www.zhihu.com/question/39840928/answer/83576302

    4.    机器学习和统计里面的auc怎么理解? - 小小丘的回答 - 知乎

    https://www.zhihu.com/question/39840928/answer/84906286

    展开全文
  • 特征值(特征向量)与相似对角

    千次阅读 2020-06-18 10:36:33
    0Au =0 有非零解 ⇔\Leftrightarrow⇔ A不可逆 特殊矩阵 对角矩阵D的特征值就是对角线上的元素 本质: A∼diag(λ1,λ2...λn)A \sim diag(\lambda_1, \lambda_2 ... \lambda_n)A∼diag(λ1​,λ2​...λn​) 推论:...
  • 用 python 拟合等螺线

    万次阅读 多人点赞 2019-06-20 17:23:49
    人类很早就注意到飞蛾扑火这一奇怪的现象,并且自作主张地赋予了飞蛾扑火很多含义,引申出为了理想和追求义无反顾、不畏牺牲的精神。但是,这种引申和比喻,征求过飞蛾的意见吗? 后来,生物学家又提出来昆虫趋光...
  • UML类图中箭头和线条的含义和用法 无双孟堂2017-02-21 12:59:5320449收藏5 展开 1.UML中关系 本节向大家学习一下UML箭头、线条代表的意义,UML中关系主要有依赖,聚合,合成,泛化和实现等,下面就让我们来看...
  • Q1:35mm等效胶片焦距的含义是什么? Q2:等效焦距和焦距有什么不同? Q3:传统相机和手机sensor的等效焦距计算公式 Q1 随意拿出一张手机拍摄的照片。光圈、ISO感光度、曝光时间、曝光补偿这样的参数都比较好理解,...
  • UML类图中各种箭头和线条的含义和用法

    万次阅读 多人点赞 2019-08-10 22:14:59
    UML类图各符号含义 类图基本符号可拆分为虚线,箭头,实线,空心右三角,实心右三角,空心菱形和实心菱形。由这些基本的图形进行组合构成了类图的基本符号。这里要注意这几个符号的顺序,代表了类与类之间关系的耦合...
  • Idea 中 Show Diagram 展示 UML 类图 各种线代表的含义

    千次阅读 多人点赞 2020-08-20 17:11:07
    向要展示uml类图的类右键单击选择如下所示,如果想要添加其它的类与该类的联系,直接其它的类左键拖入到类图中即可。 2. 各种线代表什么 2.1 普通虚线 从代码可以看出 A 依赖于 B /** * @date 2020/8/20 16:47 ...
  • UML类图中箭头和线条的含义和用法

    万次阅读 多人点赞 2017-02-21 12:59:53
    UML类图各符号含义 类图基本符号可拆分为虚线,箭头,实线,空心右三角,实心右三角,空心菱形和实心菱形。由这些基本的图形进行组合构成了类图的基本符号。这里要注意这几个符号的顺序,代表了类与类之间关系的耦合...
  • 康托尔、哥德尔、图灵——永恒的金色对角线(rev#2)   By 刘未鹏 C++的罗浮宫(http://blog.csdn.net/pongba)   我看到了它,却不敢相信它[1]。 ——康托尔   计算机是数学家一次失败思考...
  • 图像处理中,经常需要图像进行镜像翻转。在低级版本的Matlab中,我们可以通过mirror函数实现I = imread('lenna.jpg') %读取原图像 I1 = mirror(I,1) %水平镜像 I2 = mirror(I,2) %垂直镜像 I3 = mirror(I,3) %水平...
  • 如果矩阵A中m等于n,称为矩阵A为n阶矩阵(或n阶方阵)从左上到右下的对角线为主对角线,从右上到左下的对角线为次对角线行列式在数学中,是一个函数,其定义域为det的矩阵A,取值为一个标...
  • JTAG各类接口针脚定义、含义以及SWD接线方式  J TAG 有10pin的、14pin的和20pin的,尽管引脚数和引脚的排列顺序不同,但是其中有一些引脚是一样的,各个引脚的 定义 如下。 一、引脚定义 Test Clock Input (TCK...
  • 数据结构之图(二)——邻接矩阵

    万次阅读 多人点赞 2019-08-06 16:20:46
    图的逻辑结构为多多,图没有顺序存储结构,但可以借助二维数组来表示元素间的关系,即数组表示法(邻接矩阵)。图的链式存储结构可以用多重链表来描述,如邻接表,邻接多重表以及十字链表等。 邻接矩阵 数组(邻接...
  • 行列式的基本定义与性质(笔记)

    千次阅读 2021-08-20 23:07:36
    对角线:从左上角到右下角 次对角线:从右上角到左下角 三阶行列式 | 1 2 3 | | 4 5 6 | = 159 + 267 + 483 - 357 - 681 - 249 | 7 8 9 | 计算规则:从左到右的是正,且每一组都为3个元素; 从右到左的是负,且...
  • 统计量统计量是统计理论中用来数据进行分析、检验的变量。宏观量是大量微观量的统计平均值,具有统计平均的意义,对于单个微观粒子,宏观量是没有意义的.相对于微观量的统计平均性质的宏观量也叫统计量.需要指出...
  • lua语言中矩阵下标为负值的含义

    千次阅读 2015-11-02 15:16:45
    经常在程序中遇见矩阵下标为负值的情况,例如下面的例子:--例1 ...本人经过尝试,理解出负下标值的含义,解释如下: 不妨设一个随机矩阵a = torch.rand(m,n) 通常取a中的元素,可直接用a[i][j]即可,其中i
  • ps: USB线对供电的影响十分明显. 请选择优质USB线线粗,电阻低)  本人的树莓派3采用的是魅族2A的充电器,带一个散热风扇(5V 0.2A) , cpu使用率到100%也没有出现供电不足,因为本人外设自带...
  • ROC曲线学习总结

    万次阅读 多人点赞 2019-08-19 15:22:38
    文章目录ROC曲线学习总结1.... 利用ROC曲线选择最佳模型3.1 不同模型之间选择最优模型3.2 同一模型中选择最优点对应的最优模型3.3 当测试集中的正负样本的分布变换的时候,ROC曲线能够保持不变ROC曲线在分类问...
  • 以boston房价数据集为例子,每个样本有13个特征,画出矩阵散点图: ...对角线部分表示第i个特征的分布,x轴为该特征的值,y轴为该特征的值出现的次数,也就是说这个图表示第i个特征的密度估计。 第i行j列的非对...
  • 工艺(process corner)

    万次阅读 2021-02-25 14:52:28
    各种工艺和极限温度条件下电路进行仿真是决定成品率的基础。 如果采用5-corner model会有TT,FF,SS,FS,SF 5个corners。如TT指NFET-Typical corner & PFET-Typical corner。其中, Typical指晶体管驱动电流是一个...
  • 回文链表 链表表示整数,相加 LRU LFU 合并链表 反转链表 反转链表2 链表排序 旋转链表 数组实现栈 链表实现栈 数组实现队列 链表实现队列 双栈的实现 栈/队列 互相模拟实现 栈的排序 栈——括号匹配 栈——表达式...
  • 服务器主机指示灯图标含义

    千次阅读 2021-08-08 08:58:59
    服务器主机指示灯图标含义 内容精选换一换受保护环境是备份数据的来源,通常被称作生产端。当受保护环境增加至eBackup备份管理系统后,您可以已增加的受保护环境执行查看、修改、删除等操作。VMware受保护环境添加...
  • 相机焦距与视场FOV

    千次阅读 2021-12-09 21:48:05
    其中,红色的是传感器,蓝色的是FOV。那焦距就是传感器和原点的距离,就是绿色虚线的长度。这里发现问题了,这个距离和传感器的大小相关! 发现焦距和FOV是一一对应的。不过好像少一个数据,这里可以反着算算看...
  • UML类图符号含义

    千次阅读 2018-12-19 23:53:36
    UML类图符号含义欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 39,297
精华内容 15,718
热门标签
关键字:

对角线的含义