经过训练以减少预测误差的机器学习系统通常会根据敏感特征（如种族和性别）呈现歧视行为。一个原因可能是由于数据中的历史偏见。...通过定义一个阈值，分数可以做决定。例如，超过阈值分数的个人可以贷款，而拒绝低于阈值分数的个人的贷款请求。这种决策规则被称为阈值策略。 分数可以被解释为对贷款违约的概率进行编码。...2.贷款阈值和成果 向左或向右拖动黑色阈值栏以更改贷款的阈值。...我们还可以将选择率提高到平均得分变化低于无限制的利润最大化，但仍然为正的点，如黄色虚线区域所示。我们说在黄色虚线区域的选择率会造成危害。...我们认为银行可以为每个组选择不同的阈值。尽管依赖于群体的阈值可能面临法律挑战，但它们避免了固定阈值决策可能引起的差异结果。 5.不同群体的贷款决策 向左或向右拖动黑色阈值栏以更改贷款的阈值。 ?
摘要 在训练YOLO v2的过程中，系统会显示出一些评价训练效果的值，如Recall，IoU等等。为了怕以后忘了，现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下。...调整阈值 你也可以通过调整阈值，来选择让系统识别出多少图片，进而改变Precision 或 Recall 的值。...在某种阈值的前提下（蓝色虚线），系统识别出了四张图片，如下图中所示： 分类系统认为大于阈值（蓝色虚线之上）的四个图片更像飞机。...我们可以通过改变阈值（也可以看作上下移动蓝色的虚线），来选择让系统识别能出多少个图片，当然阈值的变化会导致Precision与Recall值发生变化。...比如，把蓝色虚线放到第一张图片下面，也就是说让系统只识别出最上面的那张飞机图片，那么Precision的值就是100%，而Recall的值则是20%。
Feng, and Tian Su 编译：点云PCL 代码：https://github.com/SlamCabbage/Optimized-SC-F-LOAM.git 来源：arXiv 2022 本文仅做学术分享...在我们的方法中，采用自适应距离阈值（而不是固定阈值）进行环路闭合检测，从而获得更准确的环路闭合检测结果。...采用基于特征的匹配方法，代替传统的原始点云匹配（如ICP），计算回环点云对之间的位姿变换，大大降低了计算成本。...采用自适应距离阈值来识别是否建立了环路闭合，该阈值降低了错误回环检测的可能性，进一步提高了定位精度。...三个不同颜色的虚线框表示三个并行处理模块，蓝色虚线框表示激光雷达里程计模块，绿色虚线框表示回环检测模块，橙色虚线框表示全局优化模块 本文提出的方法的整个框架如图3所示。
本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 ROC曲线（Receiver operating characteristic curve），即受试者工作特征曲线，主要用来评价某个指标对两类被试（如病人和健康人...但是ROC曲线绘制的原理是什么，或者说如何一步步画出ROC曲线，以及如何用SPSS软件快速绘制出ROC曲线呢？对于很多新手朋友来说，对上述问题并不十分清楚。...ROC曲线的主要用途 前面已经提到，ROC曲线的主要用途有两个：1）评价某个/多个指标对两类被试（如病人和健康人）分类/诊断的效果。...如何用SPSS绘制ROC曲线 当样本数据较多时，这样手算TPR和FPR比较麻烦，那么如何利用SPSS绘制ROC曲线呢？接下来，笔者通过实例操作教大家学会用SPSS绘制ROC曲线。...总结 本文主要对ROC曲线绘制的原理以及如何用SPSS软件快速绘制出ROC曲线进行了详细的阐述，希望对大家的研究有所帮助。
图中的黑色实线代表合并的效应值，两侧的虚线为95% 置信区间，如果没有发表偏倚，那么95%的点应该在虚线内，因此，如果存在发表偏倚，可以关注虚线外的研究。...气泡图 气泡图是meta回归图形化的展示，meta回归是探究异质性的来源，纳入meta回归的变量一般为异质性的三个来源，如研究设计、患者特征等，纳入meta回归进行分析，这里不做展开 横坐标是研究水平上的影响因素...图中的点为各个研究，越集中说明金标准差异越小，显示灵敏度增加的同时特异度降低，呈曲线趋势，说明存在阈值效应，不能用合并灵敏度或特异度进行结果描述，可计算AUC描述分析结果 菱形为合并的灵敏度、特异度及95%...可信区间，如果不存在阈值效应，可直接合并灵敏度和特异度。
如何用realsensesdk，如何用Kinect 普通摄像头完成物体到摄像头之间的距离，极几何。极几何是如何工作的呢？...它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线，然后在第二张图片做同样的操作，并根据同一个物体对应的线交叉来计算距离。 OpenCV如何使用极几何来计算所谓的视差图？...cv2.imread('images/basil.jpg') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将颜色转为灰度后，可为图像设一个阈值
SOM做异常检测？...，此时只需要设置一个合理的阈值，当 低于阈值时，我们认为是正常的，而当 高于阈值时，我们认为存在异常。...此外我们通常可以通过生成qe分布并基于概率来推荐阈值，也可以基于实际样本和人工经验来制定相应阈值。...SOM做定位？...详细的逻辑可参照下图，样本共有四个维度，测试集共有20480个样本，第一张图是测试集的quantization error随时间的分布，第二张图的原理如下，每个样本都可以计算出一个最异常维度，如样本
因此，研究社区转向带有软激活函数（如 Sigmoid、ReLU）的多层网络，这样梯度可以通过反向传播进行高效计算（Rumelhart et al., 1986）。...我们观察到硬阈值单元输出离散值，这表明组合优化（combinatorial optimization）可能提供训练这些网络的有效方法，因此本论文提出了一种学习深层硬阈值网络的框架。...图 2：（a）-（c）显示了不同层的损失函数（蓝线）及其导数（红色虚线）。...（d）显示量化 ReLU 激活函数（蓝线），它是阶梯函数的总和，对应饱和的合页损失导数（红色虚线）总和，逼近这个总和的软合页损失性能最佳（黄色虚线）。 ? 表 1....不同激活函数的 alexNet 在 imageNet 上的 Top-1 训练（虚线）与测试（实线）准确度。小图显示了最后 25 个 epoch 的测试准确度。
没那么简单哦~PPT可是没办法帮我们做矢量图的。而且，箭头分为很多种，我们看范文中封面文章中的箭头就分为直线箭头和曲线箭头。这次教程，我们先集中教大家各种箭头的制作。...在文章中，常用到的还有虚线箭头。或许细心的同学已经发现，在描边功能面板上还有一个虚线功能，让我们勾选一下看看会是什么样的结果。我们先复制第一个箭头，然后粘贴一下。勾选虚线功能，然后将虚线属性改为3。...这样，我们就可以建立一个虚线箭头了。当然，AI中也可以修改箭头的颜色，直接改变描边颜色即可。我们复制第一个箭头，然后同学们可以练习一下把它改成绿色。 ?...在Cell文章中，还有一种就是曲线的箭头，那么如何用AI绘制曲线箭头呢，让我们来看一看吧~ 首先，使用直线段工具绘制一条直线，注意线段的起始点，和我们要构建的曲线箭头的起始点是一致的。 ?...最后，我们只需要使用同样的方式，在描边下面，选择箭头的模式就可以了~ 小结 Summary 一个箭头虽小，但是其中涉及到的知识点还是很多的，通过这次的学习，大家可以学到如何构建直线，虚线，矩形框以及其他形状
2 方法 分子域（如高吸毒可能性）用大写字母表示，如X，从该分子域提取的分子用小写字母表示，如x。也就是说，∈表示是从域中提取的分子样本。分子域的分布由()和一个从这个域中提取的分子x表示，即∼()。...训练路径用虚线描述，上方的红色虚线形成了一个逆时针圆圈，从到、1,2、1和，最后回到。将∈编码到一个潜在的嵌入空间，1,2和1依次将编码转换为和返回。的分布应该与’的分布没有区别。...上方紫色虚线描述了在域1中开始（和结束）的相同镜像循环。...这将为训练阶段贡献两个额外的周期：→1,2,3→3A→（附加红色虚线路径）和3→3→1,2,3→ 1,2,3（附加紫色虚线路径）。通过相同的方式，可以简单地添加用于优化的附加属性。...每对阈值构成一个单独的数据集。对于每对阈值，作者进行了一项实验，研究满足所有属性的示例数量对算法性能的影响。图3显示了QED阈值为0.7和DRD2阈值为0.3的结果。
还有一些非图形的类型，如 VARIABLE（变量，比如颜色变量）。 name：图形名。 visible：是否可见。 locked：是否锁定，锁定的图形不可选择，不可通过光标移动。...这种表达方式很简洁，方便做 GPU 并行渲染，也便于直转 SVG。 proportionsConstrained：是否锁定宽高比。...dashPattern：数字数组，描述虚线描边的规则，指定连续的 “实线-虚线-实线-...” 这样循环下去，参考 SVG 的 stroke-dasharray 属性。...miterLimit：对斜角长度与线宽比例的阈值，在 strokeJoin 为 milter 时有效，表示为超过阈值时，尖角会变成 bevel。的效果。...下图中，蓝色路径的转角突破了阈值，小于 28.96，于是从 miter 变成了bevel。 borderStrokeWeightsIndependent：边框线是否各自独立设置线宽。
它成为了评估分类模型（如支持向量机、随机森林和神经网络等）性能的标准方法之一。 横跨多个领域的普及 值得注意的是，ROC曲线如今已经不仅局限于专业的科研和工程领域。...计算方法 计算TPR和FPR通常涉及到以下几个步骤： 设置一个分类阈值。 使用分类模型对数据进行预测。 根据阈值将预测结果划分为正例或负例。 计算TP, FP, TN, FN的数量。...print(f'TPR = {TPR}, FPR = {FPR}') 输出： TPR = 0.6667, FPR = 0.0 ---- 四、Python绘制ROC曲线 理论基础明确之后，我们将转向如何用...Characteristic Example') plt.legend(loc='lower right') plt.show() 这段代码会生成一个标准的ROC曲线，其中橙色的线表示ROC曲线，虚线表示随机分类器的性能...AUC的计算通常使用数值积分方法，如梯形法则。 Youden's Index F1 Score 虽然F1 Score不是直接从ROC曲线中获得的，但它是一个与阈值相关的评价指标。
问题分析 在这样一个正负样本采样阶段，目前主流的算法都是怎么做的？...左图：白色虚线表示ground truth，红色框表示本文认为的重要样本(prime sample)，蓝框为难例样本。...以图左边这个目标为例： 对于白色虚线gt来说，预测边界框有bbox A， bbox B，bbox C，那么bbox C是最重要的，其原因在于它和gt的IOU是最高的，倘若不考虑每个框的置信度以及NMS的影响...这么做既考虑了组内重要性，又考虑了组间重要性。 这里有一个简单的小实验，简单验证了本方法的有效性： ?...其做法如公式(4)所示，就是将分类置信度p_i引入到回归损失中，经过推倒可以证明，回归损失L(d_i, ^d_i)和L_carl对p_i的倒数是正相关的，回归损失较大的样本的分类分数会被抑制，这样让样本的回归结果指导分类分支
1,A_2,A_3,A_4...A_n)和(B_1,B_2,B_3,B_4...B_m)，现在我们需要将其中一个序列改成另一个序列（反之亦然，易证相互转换的编辑距离是相等的），且我们一次只能对一个元素做插入...当然，跟LCSS一样，判断两个点”相等“还需要设定一个阈值\varepsilon，距离小于这个阈值的点可以被认为是”相等“的（不过论文中认为只有两个点的所有维度上的距离只差都小于这个阈值才被判断为相等，...如下例： 其中黑线表示目标路径，红色实线表示当前路径，红色虚线表示改变后的路径。显然他们的编辑距离是３，包含两个插入操作、一个替换操作。 算法 简单dp。...这么做的基础当然是认为路径的相似度主要是考虑形状而不考虑位置）。既然是需要用阈值来判断相等，当然还是将路径的尺度固定到一个相对稳定的度量范围内才更有适用性。...但是他所表示的意义不是非常好（表示路径之间转换的操作数而跟距离没啥关系），而且确定阈值的过程还是很麻烦的。
假设我们已经有了一个差异基因鉴定后的表格文件 590e7b6b-c279-40da-b1d2-1017464cea02.untrt.vs.trt.results.txt (看到这一串无规律的符号做文件名就知道这是我们平台输出的差异分析结果了...Padj越小转换后的值越大，越在图的上方; Gene expression change status variable这是一个可选参数，是说文件中是否已经根据某个阈值做了差异基因标记，哪些上调了，哪些下调了...，就是这里面的level列，我们选择上； 如果之前没做过筛选，没有level列也没关系，DE genes filtering threshold参数可以设置筛选阈值，默认为0.05,1，第一个数字0.05...上图中的两条垂直虚线和一条水平虚线是参数DE genes filtering threshold控制的，如果你筛选差异基因的标准(生成level列中哪些上调、哪些下调的标准)不是默认标志，则需要修改这个值为你设置的阈值
) 上做拟合。...那二分类问题具体来说，在最终分类时，我们会得到两个概率式的结果，如 P(正类) = 0.8 P(负类) = 0.2 通常我们会分成正类，那是因为我们设定了一个 0.5 的决策阈值，P(正类) 大于它就是正类...当正负样本比例失调时，如正样本 1 个，负样本100个，则 ROC 曲线变化不大，此时用 PR 曲线更加能反映出分类器性能的好坏。...绿色虚线 - 运行时间随着 K 基本递增，这个也合理，要聚的簇越多，也越耗时。...这样做的好处是可以保证随机打乱 (干扰) 的数据分布和原数据接近一致。 看个简单例子，下图给出了在特征「性格」上做随机排列后的数据样貌，随机排列将“好坏坏好坏坏好好”排成“坏坏好好好坏坏好”。
现有软件通常局限于脑电图预处理的单个阶段，如线噪声去除或自动ICA成分拒绝，ADJUST；或仅在少伪迹数据上开发，缺乏嵌入式指标来定量评估其性能或数据质量。...这个过程是高度特定的电噪声的频率，用户可以指定为60 Hz或50 Hz，如果有过多的线噪声（如：30 Hz, 25 Hz）用户还可以指定谐波来减少。...在HAPPE+ER中有两个小波阈值选项可选—一个“软”或“硬”阈值。软阈值适合具有最少伪迹数据（如健康成人样本），因为该选项可以在一般干净的信号条件下最好地保持ERP振幅。...D）平均振幅由一条蓝绿色的水平线表示，由脚本在数据的零交叉处创建的边界以虚线表示。E）曲线下的面积用浅紫色表示，用户指定的边界用实心黑色竖线表示。...交替的点－虚线表示在窗口内达到曲线下50%面积的延迟。H) 曲线下50%的面积用深紫色表示。脚本生成的零交叉点的边界用黑色虚线表示。交替的点－虚线表示在窗口内达到曲线下50%面积的延迟。6.
2 数据预处理 首先对数据做一些预处理。...geom_abline(intercept = 1, slope = 1, col = 'black', linetype = 'dashed', size = 0.5) + #这3句用于添加 |log2FC|>1 的阈值线...图中的虚线代表了|log2FC|=1时的阈值线。 在该图中，我们可以很轻松地观察差异基因整体分布状态和数量比较的信息。 4 绘制差异基因散点图，颜色表示p值 上图中没有将p值信息展示出。...linetype = 'dashed', size = 0.5) 类似上图，两个坐标轴分别代表了处理组（treat）和对照组（control），图中的点代表各基因在两组中的平均表达值（已经作了log转换），图中的虚线代表了...|log2FC|=1时的阈值线。
EVT：Extreme Value Theory；预测小概率时间发生的可能，如大洪水，评估海事安全等。 EVT 中心思想是概率分布，可给出事件发生概率的数学公式。...如下图，蓝色线段表示的是一个未知分布，但是红色虚线则可以进行拟合推动其分布。...定义一个异常概率 q (这是本算法中的唯一参数)，存在一个可能的值 Zq 使 P(X > Zq) 虚线。...在流中检测异常事件，首先使用POT估计前 n 个值，获得初始阈值 Zq；对于所有下一个观测值就可以标注事件或更新阈值。如果一个值超过了阈值 Zq， 就认为其异常，不使用其更新模型。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
每个图像中的真实情况标记为虚线框。 基于深度学习的目标检测涉及两个子任务：实例定位和分类。这两个任务的预测分别告诉我们图像上的“位置”和“什么”目标。...尽管所提出的策略很简单，但在PASCAL VOC和MS COCO数据集上，尤其是在严格的指标（如AP75）上，Mutual Guidance与具有不同深度学习架构的传统静态策略相比，带来了一致的平均精度...或者negative或者ignored，然后进行bonding box回归进行refine，最后做多分类再回归调整位置。...于是作者将拟将分类模型的分类能力纳入阈值设置考量范围以动态设置阈值：在根据IoU-regressed标注确定正负样本的时候不再直接采用固定阈值，而是根据IoU-anchor中的正样本数量n来选取IoU-regressed...此外，这一部分也采用了类似于前面定位到分类部分动态阈值设置的策略来设置这里的正样本阈值。
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