1.sklearn roc_auc_score源码解读
2.极限论坛论坛版块构架
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4.中心极限定理的顶部顶底阿拉德大陆服务端源码应用之一：生成正态分布的随机数
5.tf.metrices.auc源码解读
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sklearn roc_auc_score源码解读
在sklearn中，源码源码使用roc_auc_score函数计算auc的指标方法与tf.metrics.auc基本一致，都是极限极限基于极限逼近思想，通过计算roc曲线下的顶部顶底小梯形面积来得到auc值。两者的源码源码区别主要体现在计算小梯形面积时的阈值设置上。在tf.metrics.auc中，指标可以指定阈值个数，极限极限通常建议设置为与batch size相当的顶部顶底数值，以实现更精确的源码源码计算。相比之下，sklearn的roc_auc_score函数直接将阈值个数设定为batch size。
roc_auc_score函数的定义包括两个主要参数：y_true和y_score。其中，y_true代表真实的分类标签，y_score则是模型预测的评分或概率值。在内部实现中，函数调用_binary_roc_auc_score函数，点数图软件源码计算fpr和tpr。然后，使用auc函数计算fpr和tpr下的面积。
在计算fpr和tpr时，核心在于确定不同阈值下的tp和fp。阈值的产生方式也有所不同：tf.metrics.auc采用等距产生阈值，而roc_auc_score则直接以预测概率scores为阈值。
roc_curve函数定义了如何计算tp和fp。通过这些值，可以得到tpr和fpr。重点在于了解不同阈值下，tp和fp的值如何表示，它们构成了一个数组。在_binary_clf_curve函数中，通过获取降序的y_score索引，以及一阶差分不为0的索引列表，实现对y_score的去重操作。接着，通过累加操作和阈值索引，计算不同阈值下的真正例tp和假正例fp。
总结而言，roc_auc_score的bc源码教程下载实现与tf.metrics.auc较为相似，但细节上有所不同。主要差异体现在阈值个数和阈值的产生方式。通过对比这两种方法，我们能更深入理解auc计算的原理与实现细节。
极限论坛论坛版块构架
极限论坛目前搭建了六大版块，包含二十多个子版块，旨在促进商业源码的发展与分享，提供一个免费的交流平台。
在“联谊大厅”中，设有“栽培室”、“在线认证”、“站长教程”等子版块，旨在为用户提供关于商业源码的培训和认证服务。
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最后，“游园盛会”提供“水上乐园”、“你乐我乐”、“娱乐八卦”、“影视派对”、“素材仓库”和“美食街”等子版块，旨在为用户提供休闲娱乐和生活资讯。
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MID:=MA(C,小白网盘源码);
VART1:=POW((C-MID),2);
VART2:=MA(VART1,);
VART3:=SQRT(VART2);
UPPER:=MID+2*VART3;
LOWER:=MID-2*VART3;
BOLL:=REF(MID,1);
UB:=REF(UPPER,1);
LB:=REF(LOWER,1);
LOWER1:=MID-VART3;
LB1:=REF(LOWER1,1);
BB:=(C-LB1)/(UB-LB)*;
MA6:=MA(BB,6);
XG:CROSS(BB,MA6);
中心极限定理的应用之一：生成正态分布的随机数
在神经网络训练中，参数初始化经常使用正态分布的随机数。那么，正态分布随机数是如何生成的呢？在统计软件如R语言中，有专门的函数实现这一功能。例如，R语言的`rnorm`函数，其源代码位于`R-3.5.1/src/nmath/rnorm.c`。尽管我们可以从函数调用和相关讨论中了解到一些实现逻辑，但具体的源码通常不公开。通过查阅相关资源，我们得知正态分布的生成算法是Inversion算法，其核心思想是生成均匀分布的随机数，然后通过映射到正态分布的累积分布函数（CDF）的反函数，得到服从正态分布的随机数。
Inversion算法的具体实现中，生成一个非常长的浮点数，这个浮点数服从均匀分布。然后，将这个浮点数作为输入传递给`qnorm5`函数，即正态分布的累积分布函数，通过求解反函数得到服从正态分布的随机数。这一过程可以通过查阅`R-3.5.1/src/nmath/qnorm.c`中的`qnorm`源码来详细了解。
为了直观地解释这一过程，我们可以通过均匀分布的特性来生成服从正态分布的随机数。均匀分布是连续型随机变量的常见分布，其概率密度函数为：
\[ f(x) = \frac{ 1}{ b-a} \]
对于区间 \([a, b]\) 上的均匀分布，期望和方差分别为：
\[ E(X) = \frac{ a+b}{ 2}, \quad Var(X) = \frac{ (b-a)^2}{ } \]
例如，一个半径为\(r\)的汽车轮胎，轮胎圆周上的任一点接触地面的可能性是相同的，因此轮胎周围接触地面位置的\(X\)是服从区间\([0, 2\pi r]\)的均匀分布。这就是每个样本点等可能发生的思想。
为了生成服从标准正态分布的随机数，我们可以按照以下步骤进行操作：
1. 在区间\([-1, 1]\)随机取一个数，例如\(U = 0.\)，这个随机数服从区间\([-1, 1]\)的均匀分布。
2. 将\(U\)映射到标准正态分布的累积分布函数CDF上。
3. 对应CDF上\(U\)轴上的点，这个点就是服从标准正态分布的点，其取值范围在\((-∞, +∞)\)。
为了生成服从非标准正态分布的随机数，我们可以利用中心极限定理。中心极限定理表明，当大量相互独立的随机变量相加时，其和的分布将趋近于正态分布。具体地，我们可以通过以下步骤生成服从正态分布的随机数：
1. 生成个服从区间\([-1, 1]\)上的均匀分布的随机数。
2. 计算这个随机数的和，然后减去6。
3. 通过上述步骤得到的随机数即服从标准正态分布。
这种方法虽然快，但精确度略低，适用于大量数据的快速生成。通过这些方法，我们能够直观地理解正态分布随机数的生成原理，为神经网络训练等应用提供坚实的数学基础。
tf.metrices.auc源码解读
auc指标在机器学习二分类问题中广泛应用，反映了分类器对正负样本排序的能力。常用的计算方法有tensorflow库中的tf.metrics.auc函数和sklearn中的roc_auc_score()函数。二者均采用极限逼近原理，计算roc曲线下的小梯形面积总和，得到auc值。然而，这两个函数计算的auc值有时会出现较大差异，本文将解析tf.metrics.auc的实现机制。
tf.metrics.auc函数的定义包含了三个关键参数：labels和predictions为必要的输入，分别代表二分类问题的类别集合和模型预测的得分集合；num_thresholds参数控制计算小梯形的数量，其默认值为，可根据数据集大小进行调整。
在tf.metrics.auc的实现中，函数返回了auc_value和update_op两个值。auc_value为最终计算得到的auc值，但需先执行sess.run(update_op)后才能获取。这一设计的逻辑在于，update_op是一个操作符，auc_value是标量结果，它们的计算依赖于一个名为compute_auc的函数，该函数基于混淆矩阵的四个值计算auc。
compute_auc函数内部，真正例率rec和假正例率fp_rate分别对应roc曲线的横坐标和纵坐标。通过计算小梯形之和得到roc曲线下的面积，即auc值。
在-行，auc_value和update_op的区别在于values和update_ops变量。update_op为操作符，auc_value为标量结果。这两个值的计算在行的_confusion_matrix_at_thresholds函数中进行，该函数接收labels、predictions、thresholds和weights（默认值None）作为输入参数。通过thresholds在[0-1]范围内划分成num_thresholds个段，计算混淆矩阵。
以values[‘tp’]为例，其计算过程涉及创建本地变量、计算真正例is_true_positive，然后通过assign_add操作更新真正例数量。assign_add返回操作符，因此获取真正例数量需先执行update_ops[‘tp’]。这一过程解释了为何需要执行update_op后才能获取auc_value。
真正例is_true_positive的计算涉及label_is_pos和pred_is_pos的逻辑与操作。通过数组操作生成阈值矩阵，使用逻辑判断确定预测为正例的样本。最终，通过逻辑与操作得到真正例的判定结果。
总结，tf.metrics.auc通过计算混淆矩阵和小梯形面积，实现对auc值的高效计算，其内部机制涉及操作符和变量的交互，以及针对不同阈值的真正例和假正例率的计算。
国精产品灬源码的优势已修复卡顿问题，网友：画质也提升了
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