给定两个函数，找出一个阈值，使其中一个总是大于另一个

在给定两个函数的情况下，要找出一个阈值，使其中一个函数总是大于另一个函数，可以通过以下步骤进行：

理解函数：首先，需要理解给定的两个函数的含义和特点。了解函数的定义、输入和输出，以及它们的数学性质和行为。
分析函数：对于给定的两个函数，可以通过分析它们的数学性质来寻找一个阈值。可以考虑函数的导数、极值点、曲线形状等方面的特征。
比较函数：将两个函数进行比较，找出它们的差异和交叉点。可以通过绘制函数的图表或使用数值计算方法来进行比较。
寻找阈值：根据比较结果，可以确定一个阈值，使得其中一个函数总是大于另一个函数。阈值可以是一个具体的数值，也可以是一个范围。
验证答案：最后，需要验证选择的阈值是否满足要求。可以通过代入数值、绘制图表或进行数值计算来验证。

在云计算领域中，这个问题与函数的比较和优化有关。云计算可以提供强大的计算和存储资源，可以用于处理大规模的数据和复杂的计算任务。在云计算中，可以使用各种工具和技术来优化函数的性能和效率，例如使用并行计算、分布式计算、缓存技术等。

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Google Earth Engine（GEE）——因阈值设定，无法加载影像放大后的影像

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R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列

预测涉及使用其历史数据点预测变量的值，或者还可以涉及在给定另一个变量的值的变化的情况下预测一个变量的变化。预测方法主要分为定性预测和定量预测。...ARIMA模型结合了三种基本方法：自回归（AR） - 在自回归的一个给定的时间序列数据在他们自己的滞后值，这是由在模型中的“P”值表示回归的值。...平稳时间序列表示没有趋势的时间序列，其中一个具有恒定的均值和随时间的方差，这使得预测值变得容易。测试平稳性 -我们使用Augmented Dickey-Fuller单位根测试测试平稳性。...如果p值大于0.05或5％，则可以得出结论：时间序列具有单位根，这意味着它是一个非平稳过程。差分 -为了将非平稳过程转换为平稳过程，我们应用差分方法。...在下面给出的代码中，我们首先初始化一个序列，它将存储实际的收益，另一个系列来存储预测的收益。在For循环中，我们首先根据动态分割点划分训练数据集和测试数据集。

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CS229 课程笔记之十三：决策树和集成方法

具体来说，我们首先从原始的输入空间开始，基于单个特征的某个阈值将其划分为两个子区域，然后再选择其中一个子区域，基于新的阈值进行划分。...形式上说，给定一个父区域，一个特征索引和一个阈值，我们可以得到如下的两个子区域和：对于之前的滑雪数据集，决策树的执行过程如下图所示： ?...给定一个父区域和两个子区域和，我们可以计算父区域的损失和子区域的基数加权损失：在我们的「贪婪」分割框架中，我们希望选择区域、特征和阈值来使得损失减少最大化： 1.3.1...1.4.1 分类变量决策树的另一个优点是其可以轻松地处理「类别」变量（指输入）。...我们可以通过一种叫「变量重要性测量」的方法来一定程度上恢复模型的洞察力，对于每个特征，找出在集成中使用到该特征的每一个分割，并将所有这些分割导致的损失函数的降低进行平均。

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使用Python+OpenCV探索鲸鱼识别

在训练数据集中，平均每头鲸鱼有1.77张照片，很多动物只出现过一次，因此，我们的目标是，给定一个新的图片，在已有数据中找出最相似的。因此，如果鲸鱼已经被拍下来，研究人员就可以知道是何时何地拍的了。...我很自豪地宣布，我们以第三名的成绩结束了比赛，我们使用暹罗网络取得了胜利，但是，由于已经有很多关于这个架构的文章，所以今天将介绍另一个更有趣、更新颖的方法来解决这个问题。...首先，我们使用轮廓检测算法，但是由于从一个镜头到另一个镜头的阳光不断变化，因此对比度发生了很大变化，轮廓检测算法得到结果总不能令人满意。...标度信号叠加为了解决定向问题，我们使用了曲率积分度量，该度量通过局部评估将信号转换为另一个信号。然后，在每一步中，我们将信号的边缘沿圆形拉直，以使其内接为正方形。...例如，这是一个根据两个序列s和创建距离矩阵的函数t。

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机器学习中如何处理不平衡数据？

基于这个概率，我们定义一个决策规则，即当且仅当 P(C | x)≥T 时，x 属于类别 C，其中 T 是定义决策规则的给定阈值。如果 T = 1，则仅当模型 100％可信时，才将该点标注为类别 C。...在这个例子中，我们可以看到 C0 的曲线总是在 C1 曲线之上，因此对于任意给定点，它出自 C0 类的概率总是大于出自 C1 类的概率。用贝叶斯公式来表示，即： ?...在这里我们可以清楚地看到先验概率的影响，以及它如何导致一个类比另一个类更容易发生的情况。这就意味着，即使从理论层面来看，只有当分类器每次判断结果都是 C0 时准确率才会最大。...这自然就意味着对于给定的点 x，最好的理论误差概率由这两个类可能性较小的一个给出，即 ? 然后我们可以对全体进行积分，得到总误差概率： ? 即上图中两条曲线最小值下区域的面积。...判断结果总是同一个类），这时候我们只好将之作为事实来接受。

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基于这个概率，我们定义一个决策规则，即当且仅当 P(C | x)≥T 时，x 属于类别 C，其中 T 是定义决策规则的给定阈值。如果 T = 1，则仅当模型 100％可信时，才将该点标注为类别 C。...基于 ROC 曲线，我们可以构建另一个更容易使用的指标来评估模型：AUROC（Area Under the ROC），即。...在这个例子中，我们可以看到 C0 的曲线总是在 C1 曲线之上，因此对于任意给定点，它出自 C0 类的概率总是大于出自 C1 类的概率。用贝叶斯公式来表示，即： ?...在这里我们可以清楚地看到先验概率的影响，以及它如何导致一个类比另一个类更容易发生的情况。这就意味着，即使从理论层面来看，只有当分类器每次判断结果都是 C0 时准确率才会最大。...这自然就意味着对于给定的点 x，最好的理论误差概率由这两个类可能性较小的一个给出，即 ? 然后我们可以对全体进行积分，得到总误差概率： ? 即上图中两条曲线最小值下区域的面积。

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机器学习小窍门：Python 帮你进行特征选择

翻译 | 胡瑛皓、程炜校对 |龙柯宇整理 | MY 特征选择，也就是从数据集中找出并选择最有用特征的过程，是机器学习工作流中一个非常重要的步骤。...对于每对相关的特征，程序识别出其中一个特征，并剔除它（因为只需要剔除其中一个）： ? 可以用热力图简洁地可视化特征的相关性。...图中显示了所有至少与一个特征的相关系数大于阈值的特征: fs.plot_collinear() 与之前方式类似, ? ?...并且在给定阈值下，任何时候得到的结果都是一样的。接下来一种方法适用于有监督的机器学习。我们必须有用于训练的标签，结果也是不一定的。...我们可以使用这个清单来手动去掉这些特征，另一个选项是使用 remove 的内建函数。使用这种方法，我们使用 methods 来去掉特征。

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HAWQ + MADlib 玩转数据挖掘之（七）——关联规则方法之Apriori算法

一、关联规则简介关联规则挖掘的目标是发现数据项集之间的关联关系，是数据挖据中一个重要的课题。关联规则最初是针对购物篮分析（Market Basket Analysis）问题提出的。...购买行为被认为是一个布尔值（买或不买），这种实现不考虑每个项目的购买数量。MADlib的关联规则函数假设数据存储在事务ID与项目两列中。...X=>Y是有趣的，此两个值称为最小支持度阈值（min_sup）和最小置信度阈值（min_conf）。...项集频数支持度 beer, diapers, chips 2 2/7 表4 因为唯一一个3阶项集的支持度大于0.25，所以本次迭代结果的频繁项集包含一个项集。...分析关联规则 madlib.assoc_rules函数是根据用户设置的支持度与置信度阈值生成关联规则的。我们以支持度和置信度阈值限制得到了7个关联规则，但这些规则的有效性如何呢？

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给定一个分类器和一个样本，会有4个输出。如果样本是正例而且被预测为正例，则归为TP；如果被预测为负例，则归为FN；如果样本是负例而且被预测为正例，则归为FP；如果被预测为负例，则归为TN。...给定一个分类器以及一个测试集，我们可以根据这4种情况，将预测结果进行分类，得到一个混淆矩阵： ? 真阳率，又称为recall，召回率（查全率） ?...一般来说，在ROC空间中一个点越接近西北方即（0,1）点表现会越好（tp rate更高，fp rate更低）。...给定包含10个正类、10个负类的测试集；根据分类器预测的得分对20个样本进行降序排序（排序即可，无所谓降序、升序），然后采用不同的阈值即可得到上述的ROC曲线。...从图中我们可以看到这个曲线实际上更像是一个阶跃函数折线图，这是因为测试集样本太少导致的，当测试样本增加时，ROC曲线会更加平滑。

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HashMap&ConcurrentHashMap&HashTable

JDK1.8之后在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。...②创建时如果给定了容量初始值，那么 Hashtable 会直接使用你给定的大小，而 HashMap 会将其扩充为2的幂次方大小（HashMap 中的tableSizeFor()方法，HashMap 总是使用...底层数据结构 JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化，当链表长度大于阈值（默认为8）时，将链表转化为红黑树，以减少搜索时间。Hashtable 没有这样的机制。...当一个线程访问同步方法时，其他线程也访问同步方法，可能会进入阻塞或轮询状态，如使用 put 添加元素，另一个线程不能使用 put 添加元素，也不能使用 get，竞争会越来越激烈效率越低。...ConcurrentHashMap线程安全的具体实现方式/底层具体实现 JDK1.7 首先将数据分为一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据时，其他段的数据也能被其他线程访问

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