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在公共安全场景下，智能监控如何做到保障安全的同时又最大化地提供便利？

智能监控系统应用的场景十分广泛，其中，公共安全场所的需求尤为重要，为保障公共区域的安全，提升人民群众的归属感，增强公共场所的安全性，智慧安防EasyCVR智能视频监控系统做出了极大努力。...例如，摄像头可以记录任何可疑活动，并迅速向有关当局报告，以便采取适当的措施。...这有助于及时消除潜在的威胁，并帮助提高应急响应的效率。...录像和图像可以提供确凿的证据，并帮助警方追踪嫌疑人或重建犯罪现场。4、公共交通安全在公共交通领域，EasyCVR智能监控系统可以实时检测和监控车站、车辆和乘客，以确保乘客的安全。...智能监控系统在公共安全中的作用是毋庸置疑的，不仅可以保障人民的生命财产安全，还能不断进行升级改造，根据群众的生活方式进行定制，在保障生活的同时也利于生活便利，服务大众。

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【统计】 ROC曲线(1) - 模型评估首选方案

根据曲线位置，把整个图划分成了两部分，曲线下方部分的面积被称为AUC（Area Under Curve），用来表示预测准确性，AUC值越高，也就是曲线下方面积越大，说明预测准确率越高。...应用场景 ROC曲线的应用场景有很多，根据上述的定义，其最直观的应用就是能反映模型在选取不同阈值的时候其敏感性（sensitivity, FPR）和其精确性（specificity, TPR）的趋势走向...要解释清楚这个问题的话，大家还是先回顾一下混淆矩阵。 ?...AUC值作为评价标准，被定义为ROC曲线下的面积，取值范围一般在0.5和1之间。...Youden index : 最大化ROC曲线上的点到x轴的垂直距离（最大化TPR(Sn)和FPR(1-Sp)的差异）； ?

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    圆柱表面积公式计算器_根据体重体表面积计算公式

    锥体的体积=底面面积×高÷3 V 圆锥＝S底×h÷3台体体积公式:V=[ S上+√(S上S下)+S下]h÷3圆台体积公式:V=(R??+Rr+r??)hπ÷3球缺体积公式＝πh??...体积计算器在线计算篇(三):面积体积计算公式 长方形的周长=(长+宽)×2 正方形的周长=边长×4 长方形的面积=长×宽 正方形的面积=边长×边长 三角形的面积=底×高÷2 平行四边形的面积=底×高 梯形的面积...宽×高 正方体的表面积=棱长×棱长×6 正方体的体积=棱长×棱长×棱长 圆柱的侧面积=底面圆的周长×高 圆柱的表面积=上下底面面积+侧面积 圆柱的体积=底面积×高 圆锥的体积=底面积×高÷3 长方体(正方体...－上底面积 S2－下底面积 S0－中截面积 h－高 V＝h(S1+S2+4S0)/6 圆柱 r－底半径 h－高 C—底面周长 S底—底面积 S侧—侧面积 S表—表面积 C＝2πr S底＝πr2 S侧＝Ch...S表＝Ch+2S底 V＝S底h ＝πr2h 空心圆柱 R－外圆半径 r－内圆半径 h－高 V＝πh(R2-r2) 直圆锥 r－底半径 h－高 V＝πr2h/3 圆台 r－上底半径 R－下底半径 h－高

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    机器学习评估指标的十个常见面试问题

    但是一般都会使用多个评估指标来获得对模型性能的完整理解。 3、你能介绍一下用F1 score吗? F1 score是机器学习中常用的评估指标，用于平衡精度和召回率。...F1分数可用于评估模型在这些场景下的性能，并就如何调整其阈值或其他参数来优化性能给出相应的数据支持。 4、你能解释在模型评估中使用ROC曲线的原因吗?...一个好的模型在ROC曲线下有很大的面积，这意味着它能够准确地区分正类和负类。...最佳阈值通常选择ROC曲线上最接近左上角的点，因为这样可以最大化真阳性率，同时最小化假阳性率。在实践中，最佳阈值还可能取决于问题的具体目标以及与假阳性和假阴性相关的成本。...使用不同的评估指标:诸如精度、召回率、F1-score和ROC曲线下面积(AUC-ROC)等指标对类别不平衡很敏感，可以更好地理解模型在不平衡数据集上的性能。

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    使用阈值调优改进分类模型性能

    用于分类的常用指标 一般情况下我们都会使用准确率accuracy来评价分类的性能，但是有很多情况下accuracy 不足以报告分类模型的性能，所以就出现了很多其他的指标：精确度Precision、召回率...ROC曲线下面积（AUC）：ROC曲线下面积。如果这个面积等于 1，我们就有了一个完美的分类器。如果它等于 0.5，那么就是一个随机的分类器。...Precision-Recall曲线：这条曲线显示了不同阈值下的精度和召回值。它用于可视化 Precision 和 Recall 之间的权衡。 一般来说，我们必须考虑所有这些指标和曲线。...为了最大化指标，我们可以移动阈值，直到我们在所有指标之间达成良好的平衡，这时就可以使用Precision-Recall曲线，当然也可以使用ROC曲线。...可以看到模型的性能很好。 在本例中，假设在我们的实际应用中FP的成本> FN的成本，所以选择一个阈值在不降低召回率的情况下最大化精度。

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    使用阈值调优改进分类模型性能

    用于分类的常用指标 一般情况下我们都会使用准确率accuracy来评价分类的性能，但是有很多情况下accuracy 不足以报告分类模型的性能，所以就出现了很多其他的指标：精确度Precision、召回率...Spec=TN(TN+FP) (ROC) 曲线：该曲线显示了真正例率和假正例率之间的权衡。代表模型的性能。    ROC曲线下面积（AUC）：ROC曲线下面积。...如果这个面积等于 1，我们就有了一个完美的分类器。如果它等于 0.5，那么就是一个随机的分类器。 Precision-Recall曲线：这条曲线显示了不同阈值下的精度和召回值。...为了最大化指标，我们可以移动阈值，直到我们在所有指标之间达成良好的平衡，这时就可以使用Precision-Recall曲线，当然也可以使用ROC曲线。...可以看到模型的性能很好。 在本例中，假设在我们的实际应用中FP的成本> FN的成本，所以选择一个阈值在不降低召回率的情况下最大化精度。

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    【机器学习】一文读懂分类算法常用评价指标

    在不同的应用场景下，我们的关注点不同，例如，在预测股票的时候，我们更关心精准率，即我们预测升的那些股票里，真的升了有多少，因为那些我们预测升的股票都是我们投钱的。...而在预测病患的场景下，我们更关注召回率，即真的患病的那些人里我们预测错了情况应该越少越好。 精确率和召回率是一对此消彼长的度量。...在实际工程中，我们往往需要结合两个指标的结果，去寻找一个平衡点，使综合性能最大化。...F1-Score 正如上文所述，Precision和Recall指标有时是此消彼长的，即精准率高了，召回率就下降，在一些场景下要兼顾精准率和召回率，最常见的方法就是F-Measure，又称F-Score...AUC AUC(Area Under Curve)又称为曲线下面积，是处于ROC Curve下方的那部分面积的大小。

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    困扰数学家近60年的搬沙发难题疑似被解决！119页论文证明最优解，百万网友围观

    Gerver 沙发由 18 条不同的曲线段组成，其中包括圆弧、圆的渐开线以及圆的渐开线的渐开线等多种曲线。每条曲线段都由一个单独的解析表达式描述，这使得 Gerver 沙发在数学上非常复杂。...证明过程简述 论文共分 8 章，目录如下： 摘要只有一句话，「通过证明具有 18 个曲线段的 Gerver 沙发的确达到了最大面积 2.2195，进而解决了移动沙发问题」。...由于 Q 是凹的，因此 G 也全局最大化 Q。并且，由于上界 Q 与 G 处的面积相匹配，因此沙发 G 也全局最大化了面积，从而证明定理 1.1.1。...S 面积的上界 Q (S)，并最大化关于 S 的 Q (S)。...由于 G 处 Q 的值与面积匹配，沙发 G 也全局最大化了面积，最终完成定理 1.1.1 的证明。 更具体的证明细节请参考原论文。

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    智能营销增益（Uplift Modeling）模型——模型介绍（一）

    比如第一类用户的广告转化率虽然低，但 在没有广告触达情况下的转化率更低，即广告所带来的增量反而是比第二 个用户更高的，而我们要最大化总体的转化率其实等价于最大化广告的增 量，按照这个逻辑，我们应该向第一个用户投放广告...当然除了技术侧，整个营销上面还有非常多很有意思的研究方向，比如之前更多考虑的是单个营销场景，但其实多个场景下怎么去建模和刻画他们之间的相互影响也是非常有意思的课题； ❷ 我们之前uplift model...图中虚线是随机的base曲线，Qini曲线与随机random曲线之间的面积作为评价模型的指标，面积越大越好，面积越大，表示模型结果远超过随机选择的结果，与AUC类似，这个指标称为AUUC（Area Under...可以将累积增益曲线与random line之间的面积作为评价模型表现的指标。...然后训练一个模型，训练完了之后，需要预测两次，同一个模型，将T（干预）特征变化一下，如果是多个维度，就是多个样本，同个模型，预测多次： 然后相减得到uplife value 这里很容易混淆的是，

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    入门 | 机器学习模型的衡量不止准确率：还有精度和召回率

    通常，当降低阈值时，会沿着曲线向右和向上移动。 在阈值为 1.0 的情况下，我们将位于图的左下方，因为没有将任何数据点识别为正例，这导致没有真正例，也没有假正例（TPR = FPR = 0）。...最后，我们可以通过计算曲线下面积 ( AUC ) 来量化模型的 ROC 曲线，这是一个介于 0 和 1 之间的度量，数值越大，表示分类性能越好。...受试者特征曲线（ROC 曲线）：画出真正例率（TPR）和假正例率（FPR），并将此作为模型归类正例阈值的函数。 曲线下面积（AUC）：基于 ROC 曲线下方的面积，计算分类模型总体性能的指标。...为了得到整个 ROC 曲线，我们在每个阈值下都进行这个过程。你可能会想，这是相当乏味的，所以，我们用 python 语言来代替手工计算。...通过更改阈值并选择最大化 F1 score 的阈值，我们可以沿着给定模型的曲线移动。要改变整个曲线，我们需要建立一个不同的模型。 在每个阈值下最终模型的统计量如下表： ?

    1.2K50

    模型性能分析：ROC 分析和 AUC

    本文将介绍模型性能分析的两个方法：ROC & AUC。ROC 分析和曲线下面积 (AUC) 是数据科学中广泛使用的工具，借鉴了信号处理，用于评估不同参数化下模型的质量，或比较两个或多个模型的性能。...值得注意的是 Precision 和 Recall 只关注正例和预测，而不考虑任何负例。此外，他们不会将模型的性能与中值场景进行比较，中值场景只是随机猜测。1....AUC 面积要全面分析 ROC 曲线并将模型的性能与其他几个模型进行比较，您实际上需要计算曲线下面积 (AUC)，在文献中也称为 c 统计量。...曲线下面积 (AUC) 的值介于 0 和 1 之间，因为曲线绘制在 1x1 网格上，并且与信号理论平行，它是信号可检测性的度量。...要绘制 ROC 曲线并计算曲线下面积 (AUC)，您决定使用 SckitLearn 的 RocCurveDisplay 方法并将多层感知器与随机森林模型进行比较，以尝试解决相同的分类任务。

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    算法金 | 一文彻底理解机器学习 ROC-AUC 指标

    1.2 什么是 AUCAUC，即曲线下面积（Area Under Curve），是 ROC 曲线下面积的一个数值表示。它提供了一个定量的指标，用来衡量分类模型的整体表现。...ROC 曲线可以帮助医生选择最佳的阈值，从而最大化检测的准确性。金融风险评估在金融领域，ROC 和 AUC 被用于评估信用评分模型的性能。例如，银行希望识别高风险借款人，以降低贷款违约率。...误区二：AUC 值越高越好虽然 AUC 值高表示模型性能好，但在某些应用场景下，其他指标如查准率（Precision）和召回率（Recall）可能更加重要。...注意事项二：选择合适的阈值ROC 曲线展示了模型在不同阈值下的性能表现，需要根据具体应用场景选择合适的阈值。例如，在金融风险评估中，选择较低的阈值可能会增加风险，但可以减少漏检。...AUC（曲线下面积）是 ROC 曲线下的面积，用于量化模型的整体表现。

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    模型性能分析：ROC 与 AUC

    ROC 分析和曲线下面积 (AUC) 是数据科学中广泛使用的工具，借鉴了信号处理，用于评估不同参数化下模型的质量，或比较两个或多个模型的性能。...值得注意的是 Precision 和 Recall 只关注正例和预测，而不考虑任何负例。此外，他们不会将模型的性能与中值场景进行比较，中值场景只是随机猜测。 1....AUC 面积 要全面分析 ROC 曲线并将模型的性能与其他几个模型进行比较，您实际上需要计算曲线下面积 (AUC)，在文献中也称为 c 统计量。...曲线下面积 (AUC) 的值介于 0 和 1 之间，因为曲线绘制在 1x1 网格上，并且与信号理论平行，它是信号可检测性的度量。...要绘制 ROC 曲线并计算曲线下面积 (AUC)，您决定使用 SckitLearn 的 RocCurveDisplay 方法并将多层感知器与随机森林模型进行比较，以尝试解决相同的分类任务。

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    RD-VIO: 动态环境下移动增强现实的稳健视觉惯性里程计

    包含R-帧的最后一个子帧窗口的处理：如果最后一个子帧窗口中填满了R-帧，则会处理一系列预积分，以更好地估计IMU偏差。在这种情况下，放弃了深度估计，并使用延迟三角测量的方向来调整子帧的方向。...R-型子帧窗口的压缩：如果R-帧的数量太多，将会导致求解速度变慢。因此，当R-帧的总数超过一定阈值时，会对子帧窗口进行压缩。此时，选择部分R-帧进行压缩，并使用它们之间的预积分来提高求解速度。...图7比较了两种不同场景下几种异常值移除方案的效果，包括传统的鲁棒估计器RANSAC、动态对象分布先验估计器PARSAC以及我们提出的IMU-PARSAC。...结果显示，Baseline-VIO的误差曲线会出现抖动，这是由于缺少深度观测导致的地标位置不准确，IMU积分误差不断累积所致。...相比之下，SF-VIO能够适应停止情况，保持跟踪位置在原地锁定，从而产生平稳的误差曲线。作者还通过可视化速度曲线和R帧检测结果，进一步说明了SF-VIO在处理停止场景时的有效性。

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    模型正则化

    根据代码输出的图,以及当前模型在训练集上的表现( R-squared值为0.9100),可以进一步猜测,也许比萨饼的面积与售价的线性关系中更加显。...yy_poly2 = regressor_poly2.predict(xx_poly2) #分别对训练数据点、线性回归直线、2次多项式回归曲线进行作图。...并且根据所输出的图示,2次多项式回归曲线(绿色)比起线性回归直线(蓝色),对训练数据的拟合程度也增加了许多。由此,尝试更加大胆地进一步升高特征维度,增加到4次多项式。...yy_poly4 = regressor_poly4.predict(xx_poly4) #分别对训练数据点、线性回归直线、2次多项式以及4次多项式回归曲线进行作图。...is 1.0 如上图所示，4次多项式曲线几乎完全拟合了所有的训练数据点,对应的R-squared值也为1.0。

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    评价指标 | ROC曲线和AUC面积理解

    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...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。...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。...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。

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    DQN系列(1)：Double Q-learning

    前言： Q-Learning算法由于受到大规模的动作值过估计(overestimation)而出现不稳定和效果不佳等现象的存在，而导致overestimation的主要原因来自于最大化值函数(max)逼近...Estimator原理与思想 通常情况下对于一个集合中的变量 来说，奖励的最大化累计期望表示为： 那么在实际的过程中，对于每个 ，我们定义 为采样，其中的 表示为对于所有采样的一个子集，假设 满足独立同分布情况...概率密度函数， 其实就是给定一个值, 判断这个值在该正态分布中所在的位置后, 获得其他数据高于该值或低于该值的比例，其中的曲线就是概率密度函数(PDF)，通常情况下pdf的曲线下面积(AUC)总和为1，...且曲线末端不会接触到x轴(换句话说, 我们不可能100%的确定某件事)。...设 是最大化 的估计器，表示为：，如果存在多个最大化的 是最大化估计量，我们可以例如随机选择一个，然后我们可以将用作的估计值，那么对于可以近似为： 随着我们获得更多的样本，估计量的方差减小，在极限情况下

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    RS Meet DL(75)-考虑CPM的评估方法csAUC

    很显然，正例就是用户点击过的item，负例是用户没有点击的item。 但是在广告排序场景下，线上排序通常考虑收益最大化，通过CTR * Bid进行排序，而非仅仅通过CTR进行排序。...想要计算AUC，我们通常先绘制ROC曲线，ROC曲线的横轴为“假正例率”（False Positive Rate,FPR)，又称为“假阳率”；纵轴为“真正例率”(True Positive Rate,TPR...说这么多，不如直接看图来的简单： AUC（area under the curve）就是ROC曲线下方的面积，如下图所示，阴影部分面积即为AUC的值： AUC量化了ROC曲线表达的分类能力。...根据这个定义我们可以来探讨一下二者为什么是等价的？首先我们偷换一下概念，其实意思还是一样的，任意给定一个负样本，所有正样本的score中有多大比例是大于该负类样本的score？...ROC曲线下的面积或者说AUC的值 与 测试任意给一个正类样本和一个负类样本，正类样本的score有多大的概率大于负类样本的score是等价的。

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