和训练集不同的是，测试集中的网络连接提供了从来未在训练集中出现过的网络攻击，以此模拟真实世界环境中可能会遇到的网络攻击事件。 3.1 ROC曲线图 使用ROC曲线图对算法进行评估。...图7则是AdaBoost曲线，转折点较为圆滑。 受试者工作特征曲线图（ROC）展示了二分类问题中被正确分类的正类样例数量和未被正确分类的负类样例数量之间的关系。...此外，机器学习算法的准确率、查准率、查全率和特异率也是重要的判断指标。准确率是算法模型能正确预测正类与反类的概率。...特异率是反类被预测正确的概率，表达的含义是算法模型对反类预测的准确度。 从表1可以看到，所有模型的整体趋势是查准率很高而查全率偏低，这与测试集的挑选紧密相关。...为了防止有可能存在的网络攻击而导致把正常的网络流量也归入网络攻击，未来的研究重点会是如何在保持查准率在稳定水平的基础上提高查全率。
当然，大家都知道并不是所有的神经元都是有意义的，但是我们已经看到了走通这条道路的曙光。 作者认为，可以借助曲线检测器在这一问题上取得很好的进展。...每个曲线检测器都实现了相同算法的一个变体：它响应各种各样的曲线，优先响应方向特定的曲线，并随着方向的变化逐渐降低激活程度。曲线神经元对亮度、纹理、和颜色等表面特性具有不变性。...在极端情况下，曲线神经元对很窄的方向区间内的边缘有部分响应，这些边缘可以看作是无限半径的曲线。这可能使我们认为曲线神经元实际上对许多具有正确方向的形状作出响应，而不是特定的曲线。...同心曲线是一种小型的曲线检测器，它偏向于检测出同一方向上的多条半径越来越大的曲线。我么认为这一特征对于改进 3a 和 3b 曲线探测器有一定的作用（因为他们能够容忍较大的半径变化范围）。...4、4a 在4a 中，网络构造了许多复杂的形状，如螺旋线和边缘检测器，它也是第一个构造三维几何的层。它有几个曲线探测器，但我们更相信它们对应于特定的世界中的物体，而不是抽象的形状。
该公式将随着检验问题的不同而改变，但是都要通过置信区间、可容忍误差和标准差值来计算。...无论这三点怎样组合（均为正例，两正一负、一正两负等），这条直线都能正确地将正负样本归类/分开。那么，我们就认为一个线性分类器可以划分这三点中的任意一点，因而它的 VC 维至少为 3。...上图展示了随着数据规模的增长，传统的机器学习算法（回归等）和深度学习表现的变化。...，以及它们是如何随着偏差或方差的增加而变化的。...Python 在 scikit-learn 中提供了一种学习曲线函数。 在分类任务中，我们往往会使用学习曲线的一种轻微变体，在该曲线图中，纵轴为分类准确度，横轴为训练数据集大小。
这篇博文简单介绍ROC和AUC的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图以及计算AUC。 ROC曲线 需要提前说明的是，我们这里只讨论二值分类器。...下图中详细说明了FPR和TPR是如何定义的。 ? 接下来我们考虑ROC曲线图中的四个点和一条线。...使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果 更好。...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。...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。 说明，文中除了第一张图来自Wikipedia外，其他的图都来自论文(Fawcett, 2006)6截图.
各种配方温度时间等等的调整) 那么到底如何去Debug呢？ 如何Debug 以下的内容部分来自CS231n课程，以及汇总了自己在训练神经网络中遇到的很多问题。...那么我们如何Debug呢？和编写程序类似，神经网络中的超参数相当于我们的代码，而神经网络的输出信息相当于代码执行的结果。...上图也是一个正确的损失曲线，虽然看到变化趋势并不是很明显，但仍然可以看出曲线在慢慢下降，这个过程其实是一个fune-turning的阶段。...正则化 除了损失函数曲线，准确率曲线也是我们观察的重点，准确率曲线不仅可以观察到我们的神经网络是否往正确方向前进，更主要的是：观察损失和准确率的关系。...标准化和批标准化 标准化可能已经是训练神经网络的一个标准流程了，不论是在数据中进行标准化处理还是在网络中添加批标准化层，都是一种标准化的方法(两种使用一种即可)。
随着数据获取能力的提升和机器学习模型的不断进化，时间序列预测技术也日趋丰富和成熟。 传统的统计预测方法，如回归模型、ARIMA模型和指数平滑等，一直是该领域的基础。...另外，图表也表明，不同年份的总体消耗量并没有明显的增减趋势。 3.2 季节图--每周消耗量 周曲线图是一种有用的曲线图类型，它展示了每周消耗量的变化情况，并能够揭示一年中每周的消耗量变化趋势。...如您所猜测的那样，它显示了一天中消耗量的变化。数据被按星期分组并取平均值进行汇总。...，被称为"M型曲线"，因为它似乎在一天中描绘出了一个"M"的形状。...自相关系数构成了序列的自相关函数（ACF），展现了自相关系数与所考虑的滞后期数的关系的曲线图。 当数据具有趋势性时，较小滞后期的自相关系数通常较大且为正，因为时间上接近的观测值在数值上也接近。
变换之后为PP，PN，NP，NN，阅读性也很差，我并不能轻易地看出来预测的正确性与否。因此，为了能够更清楚地分辨各种预测情况是否正确，我们将其中一个符号修改为T和F，以便于分辨出结果。...如何理解P-R（查准率-查全率）这条曲线？ 有的朋友疑惑：这条曲线是根据什么变化的？为什么是这个形状的曲线？其实这要从排序型模型说起。...因此，为了找到一个最合适的阈值满足我们的要求，我们就必须遍历0到1之间所有的阈值，而每个阈值下都对应着一对查准率和查全率，从而我们就得到了这条曲线。 有的朋友又问了：如何找到最好的阈值点呢？...如果我们不断的遍历所有阈值，预测的正样本和负样本是在不断变化的，相应的在ROC曲线图中也会沿着曲线滑动。 ? 如何判断ROC曲线的好坏？...ROC曲线无视样本不平衡 前面已经对ROC曲线为什么可以无视样本不平衡做了解释，下面我们用动态图的形式再次展示一下它是如何工作的。我们发现：无论红蓝色样本比例如何改变，ROC曲线都没有影响。 ?
然后会经过很长时间最终才收敛到全局最小值 个人理解：【如果 x1 和 x2 的值差的很多，那么 代价函数J(Θ) 的等高线图就会是非常歪斜且椭圆的形状】这句话可以这么理解： 如下图所示。...5.4 多元梯度下降法 —— 学习率 ? 横轴为 梯度下降法迭代的次数 如果梯度下降正常工作，那么每一步迭代后 J(Θ) 都应该下降 通过这条曲线可以帮助你判断，梯度下降法是否已经收敛。...所以，实际上，更倾向于通过看第一种的曲线图。 通过看这个曲线图还可以提前警告你算法没有正常工作（如下?） ? ?通常这样的曲线图通常意味着你应该使用较小的学习率 α ? ?...通常这样的曲线图通常也意味着你应该使用较小的学习率 α For sufficiently small α，J(Θ) should decrease on every iteration....经验：α 值之间间隔为3倍（而非10倍） 5.5 特征和多项式回归 与选择特征的想法密切相关的一个概念，被称为多项式回归。 ? 那么我们如何将模型与数据进行拟合了？
布林指标和麦克指标MIKE一样同属路径指标，股价波动在上限和下限的区间之内，这条带状区的宽窄，随着股价波动幅度的大小而变化，股价涨跌幅度大时，带状区变宽，涨跌幅度狭小盘整时，带状区则变窄。...当你想说明一些数量是如何随一周中的某一天而变化，或者它是如何随时间变化的时候，最好使用日历图。 11.烛台图 烛台图（也称为日本烛台图）是一种金融图表，用于描述证券、衍生品或货币的价格变动。...46.迷你图 迷你图是一种非常小的折线图，通常没有轴或坐标。它以一种简单且高度浓缩的方式呈现了某些测量（如温度或股票市场价格）中变化（通常随时间变化）的一般形状。...47.螺旋图 这种类型的可视化沿着阿基米德螺线绘制基于时间的数据。曲线图从螺旋的中心开始向外延伸。缓和曲线图用途广泛，可以使用沿缓和曲线路径显示的条、线或点。...流图通过使用流动的有机形状显示不同类别数据随时间的变化，这些形状有点像河流。这使得流图在美学上更令人愉悦，看起来更吸引人。 在流图中，每个单独流形状的大小与每个类别中的值成比例。
有了autograd，使得我们能够以一种更智能的方式来训练神经网络，让它逐渐学会正确的任务。 具体怎么实践呢？ 简单计算 还记得：torch.Tensor张量？...4、 终点（out = z.mean()）： 最终，你冲过了比赛的终点，这就是整个计算过程的结果。 比赛的过程中，你会思考一个问题：如果我在这个位置采取稍微不同的策略，我的比赛时间会有多大的变化？...(out.item()) 我们将梯度（经过一些处理以方便绘图）和结果的值记录到相应的列表中。...随着微调的进行，梯度值逐渐减小，说明模型参数逐渐接近最优点。当梯度值接近零时，说明模型参数已经趋于稳定，微调的幅度逐渐减小。...OK，以上，通过使用一个简单的学习率来微调模型参数，演示了学习率对优化过程的影响。
这些曲线图直观体现了人类大脑如何在生命早期快速扩大，之后又随年岁增长而逐渐缩小。该研究成果2022年4月6日发表在《Nature》上，让那些苦于研究重复问题的神经科学家大为惊艳。...这些研究首次为全身至关重要的器官——大脑，绘制出了综合性的标准化生长曲线图：脑图（BrainChart）。 这项研究成果直观地显示了人类大脑在生命早期如何快速膨胀，然后随着年龄增长慢慢萎缩。...皮层下的灰质（控制身体功能和基本行为）体积在14.5岁达到峰值。 研究人员最后按年龄绘制了多个主要大脑指标的曲线图。...团队构建了总共90个脑形态特征的生长曲线模型，用于评估儿童的每个脑结构在同龄、同性别群体中的相对位置，即“脑发育得分”，从而显示某些脑结构的发育异常。...团队结合“脑发育得分”和机器学习技术，准确识别了儿童的语言言语发展迟缓症状，准确率达87.5%。 参考文献： 1.Bethlehem, et al.
如果我们能够直接量化每个模型在测试集中的图像、类和不同置信阈值下的表现，那就太好了。要理解平均精度均值，我们必须花一些时间来研究精度-召回曲线。 精确-召回曲线 精确是“模型猜测它正确猜测的次数？”...精度-召回曲线是绘制模型精度和以召回率作为模型置信阈值函数的过程。它是向下倾斜的，因为随着置信度的降低，会做出更多的预测，进而预测的准确性会降低（影像精确度）。...一个 NLP 项目中不同模型的精度、召回率和置信度 随着模型越来越不稳定，曲线向下倾斜，如果模型具有向上倾斜的精度和召回曲线，则该模型的置信度估计可能存在问题。...人工智能研究人员偏向于指标，并且可以在单个指标中捕获整个精确召回曲线。第一个也是最常见的是 F1，它结合了精度和召回措施，以找到最佳置信度阈值，其中精度和召回率产生最高的 F1 值。...AUC 和 AP 都捕获了精确-召回曲线的整个形状，选择一个或另一个进行目标检测是一个选择问题，研究界已经将注意力集中在AP 的可解释性上。
之前做医学图像计算机辅助肺结节检测时，在评定模型预测结果时，就用到了ROC和AUC，这里简单介绍一下它们的特点，以及更为深入地，讨论如何作出ROC曲线图和计算AUC值。...使用AUC值作为评价标准是因为很多时候ROC曲线并不能清晰的说明哪个分类器的效果更好，而作为一个数值，对应AUC更大的分类器效果更好。...简单说：AUC值越大的分类器，正确率越高。 为什么使用ROC曲线 既然已经这么多评价标准，为什么还要使用ROC和AUC呢？...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。...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。
# 设置y轴标签 plt.title('curve of cost values') # 设置图的标题为"cost values的变化曲线" # 显示图像 plt.show() 源码分析： 这里定义了逻辑回归相关的函数...然后在逻辑回归主函数中读取数据，提取特征和标签，并初始化模型参数。通过调用梯度下降函数进行模型训练，并绘制代价函数的变化曲线，以评估模型的训练效果。这些步骤构成了一个基本的逻辑回归训练过程。...使用matplotlib库绘制代价函数的变化曲线。函数使用plt.plot()将迭代次数与代价值之间的关系绘制成曲线图。...最后，调用plt.show()函数显示绘制的图像，使得代价函数的变化曲线可见。 这个曲线图对于评估模型的训练效果非常有用。...这里使用np.dot函数进行矩阵乘法，将特征值和参数进行相乘，并通过sigmoid函数将结果映射到0到1之间的概率值。 4.输出正确率： 初始化变量num为0，用于记录预测正确的个数。
，三条横线依次出现的动画，很巧妙，而不是你看到的初始化三条UIBezierPath。...很多UIView）刚开始的是不显示的，加载在当前的UIView上，计算每一个点的动画开始时间，达到小圆点依次作动画的效果。...) * sin(h); 画环外的圆和直线 [self addLineAndnumber:color andCGContextRef:ctx andX:xx andY:yy andInt:n...，还有一个十字线，这个只要会画线段就会画十字线，这个也不多说了； 这些掌握了之后就可以绘制专属自己的Ｋ线图了，其他的都是一些细节小问题，CGContextRef还有很多用法，有兴趣的自己可以找度娘，接下来附上我的最终的绘制结果...chartee 文中动画曲线图特效细节参看 WYChart
因此，我们需要一个S形函数来拟合我们的数据，但是，我们如何选择正确的方程呢？ 我认为列出最常见的方程以及它们的主要特性和参数的意义可能会有用。因此，我还将给出相应的R函数。...让我们加载必要的包。 library(nlme) 曲线形状 曲线可以根据其形状进行简单分类，这对于选择正确的曲线来研究过程非常有帮助。...curve 如果b>1且为负数，曲线将呈现凹向上的形状，Y随着X的增加而增加。...，通常参数化为: 这条曲线朝上凸起，随着X′ 的增加而增加，直到达到一个平台水平。...我们展示了一个基于对数-逻辑拟合的示例，涉及到对一个除草剂处理的甘蓝菜生物测定中不断增加剂量的关系。
简介 例如，我们的客户可能观察到一种植物对某种毒性物质的反应是S形的。因此，我们需要一个S形函数来拟合我们的数据，但是，我们如何选择正确的方程呢？...让我们加载必要的包。 library(nlme) 曲线形状 曲线可以根据其形状进行简单分类，这对于选择正确的曲线来研究过程非常有帮助。...curve 如果b>1且为负数，曲线将呈现凹向上的形状，Y随着X的增加而增加。...，通常参数化为: 这条曲线朝上凸起，随着X′ 的增加而增加，直到达到一个平台水平。...我们展示了一个基于对数-逻辑拟合的示例，涉及到对一个除草剂处理的甘蓝菜生物测定中不断增加剂量的关系。
而 YouTube 则选择了另一种更聪明的做法：通过优化视频处理的参数使其在满足最低视频质量标准的同时不会增加额外的比特率和计算周期。 ?...所以并行处理有提升速度和降低延迟的优势，但它也有劣势：缺失了前后临近视频块的信息，也因此难以保证每个视频块在被处理后都具有看上去相同的质量。...下面的曲线图展示了来自一段使用 H.264 作为编解码器的 720p 视频的两个数据块的峰值信噪比（PSNR，单位：dB每帧）。PSNR值越高，意味着图片（视频每帧）的质量越高；反之则图片质量越低。...但这个“最好的”却会随着每段视频的变化而变化——这就是棘手的地方。所以只要能找到每段视频的最好配置，就能得到一个生成期望编码视频的简单方法。 ?...下一列的两帧来自上述的新型自动剪辑适应系统处理后的同一个数据块。两个结果视频的比特率为相同的 2.8 Mbps。可以看到，第一帧的质量已有了显著的提升，最后一帧看起来也更好了。
性能测试曲线对比参数性能测试中的压力曲线图是用来直观展示系统在不同负载条件下的表现的一种图形化表示方法。它通常会显示随着时间的变化，虚拟用户数量、响应时间、吞吐量等关键指标之间的关系。...响应时间 vs 虚拟用户数:此图显示了随着虚拟用户数量的增加，应用程序响应时间的变化趋势。理想情况下，即使用户数量增加，响应时间也应保持在一个可接受的范围内。如果出现显著的增长点，说明可能存在瓶颈。...错误率 vs 虚拟用户数:该图显示了随着负载的增加，系统中发生的错误比例。高错误率可能是过载的结果，或者是代码问题的表现。...上图曲线图关键点介绍横轴：并发的用户数，从左到右表现了 并发用户数的不断增长。纵轴：分别有三条曲线资源的利用情况，包括硬件资源和软件资源；吞吐量指每秒事务数；响应时间。...第一个拐点到第二个拐点之间：最大并发用户数，在重压力区和弃忍区两个区域交界处的并发用户数平均响应时间会越来越高，而平均响应时间会直接影响到用户的使用体验。吞吐量和利用率曲线相较平稳。
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