threshold

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    私は、貸出クラブデータを通過する分類子を構築し、最良のXローンを選択します。私はランダムフォレストを訓練し、通常のROC曲線、混同行列などを作成しました。 混同行列は、分類子の予測(フォレスト内の木の大半の予測)を引数にとります。しかし、私は異なる閾値で複数のconfusion matricesを印刷し、10%のベスト・ローン、20%のベスト・ローンなどを選択するとどうなるかを知りたいと思う。ch

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    私はタッチ入力を使用するAndroidゲームを作成しています。指を置いて動かすと、最初にMotionEvent.ACTION_MOVEが生成されるまで、数ピクセルのスレッシュホールドがあることに気付きました。このしきい値フィルタを無効にする正しい方法は何ですか?

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    私は非常に大きなデータセット(ds)を持っています。列の1つがPopularityで、タイプがfactor( '高'/'低')です。 トレーニングセット(ds_tr)とテストセット(ds_te)を作成するために、データを70%と30%に分割しました。私はロジスティック回帰を使用して、以下のモデルを作成した : mdl <- glm(formula = popularity ~ . -url , f

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    OpenCVのC++バージョンではcvThresholdが使用されていますが、CV_THRESHOLD_OTSUを使用している場合は、使用されたしきい値が何であるかを示す戻り値として2倍になります。 OpenCVSharpでは、関数はvoidのみを返すように定義されています。私はそれを悪用しているのですか、私たちはもうそのオプションを手に入れませんか?

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    私のアルゴリズムの特徴抽出ステップは、「3D」画像にいくつかのフィルタを適用し、フィルタリングされたピクセルの値を画像の元のピクセルの特徴として使用します。 私の問題は、すべての画像ではなく、ピクセルの小さなサブセット(しきい値処理されたピクセル)の機能が必要なことです。一部のピクセルだけではなく、すべての画像をフィルタリングするのに時間がかかります。 私の質問は、画像の選択されたピクセルのみをフ

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    は、私が式を使用していますniblackしきい値処理アルゴリズムを実装しようとしています:kは標準値0 を有する場合 pixel = (pixel > mean + k * standard_deviation) ? object : background 誰かがMATLABでこれを実装する方法を教えていただけますか?私は、あなたが全体の画像を処理することができ、それを

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    私は固定の閾値を使用していましたが、それは私にはあまり良くないことが分かりました。その後、誰かが大津の閾値について教えてくれました。コードでどのように使用できますか? 私はそれについて読んで、私は非常によく理解していません。 OpenCVでotsuしきい値を使う方法を教えてもらえますか?ここで は今私のコードです:これにより #include <opencv2/imgproc/imgproc.hp

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    OCRベースのiPhoneアプリケーションを使用して、グレースケールイメージを取り込み、テキストを見つけるために白黒にしきい値を設定します(opencvを使用)。これは、白い背景に黒いテキストの画像でうまく動作します。イメージが黒い背景に白いテキストである場合、逆しきい値に自動的に切り替える問題があります。暗い背景に明るいテキストがあるのか​​、明るいテキストが明るいテキストなのかを判断するために

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    私は線形回帰をしようとしていますが、正の係数を持つ変数を使用することを検討しています(これはハードしきい値化と呼ばれていますが、わかりません)。例えば :上記の回帰で > summary(lm1) Call: lm(formula = value ~ ., data = intCollect1[, -c(1, 3)]) Residuals: Min 1Q Median 3Q

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    私はパフォーマンスモニタカウンタでこのコメント「メモリ」を参照してください。 - 「ワーキングセット」の説明:コンピュータの空きメモリがしきい値を超えている場合 は、ページがあっても、プロセスの ワーキングセットに残され彼らは使用されていません。空きメモリがしきい値を下回ると、ページはワーキングセットから切り取られます。 このしきい値に関するドキュメントは見つかりませんでした。これは利用可能なRA