基于AUC的特征选择是一种用于机器学习中降维和提高模型泛化能力的方法。AUC（Area Under Curve，ROC曲线下的面积）是评估分类模型性能的重要指标，尤其在样本不平衡的情况下表现更加稳定。传统的特征选择方法往往关注单个特征的好坏，而忽视了特征间的互补性，即不同特征之间如何协同工作共同提高分类性能。 ANNC（Maximizing Nearest Neighbor Complementarity）是一种新颖的特征选择方法，它在AUC的基础上，通过考虑最近邻的互补性来提高特征选择的效率。这种方法不仅关注最近邻错分类信息（nearest misses），也考虑最近邻正分类信息（nearest hits），从而全面评价特征对之间的互补性。互补性意味着某些特征在组合中相互增强，通过相互协作能达到更佳的分类效果。 在ANNC方法中，最近邻的计算是在特征空间的不同维度上进行的，以此来评估特征之间的互补性。这种方法的优势在于它提供了一种新颖的方式来判断在另一个特征的辅助下，一个特征的区分度如何。然而，邻域信息通常对噪声很敏感，仅仅考虑一侧的信息（如最近邻错分类）可能会忽视正分类对特征互补性的影响。 ANNC方法的核心在于将这种局部学习基于的互补性评价策略整合到基于AUC的特征选择框架中，从而全面评价特征对之间的互补性。这样做有助于捕捉那些能够相互协作、共同提升识别性能的互补特征。 本文作者提出了ANNC这一算法，并在公开的基准数据集上进行了广泛的实验，以多种度量标准验证了新方法的有效性。实验结果表明，在不同的数据集和各种度量指标下，ANNC方法都显示出显著的性能提升。 ANNC方法不仅考虑了每个特征本身的特性，而且结合了特征之间的相互作用，从而提供了一种更为全面的特征选择策略。这对于复杂的学习场景，如文本分类、图像检索、疾病诊断等，都有着极其重要的意义。由于这些场景下的样本通常由大量的特征来描述，因此找到一个有效的特征子集，对于提高分类器性能和模型的可解释性至关重要。 ANNC的研究论文强调了特征互补性在提高分类性能方面的重要性，并通过实际的实验验证了这一点。特征互补性的概念可以推广到不同的机器学习任务中，而不仅仅是特征选择。在特征工程领域，了解特征之间的关系有助于构建更加强大和鲁棒的机器学习模型。因此，ANNC的贡献不仅限于其作为一个新的特征选择算法，更在于它为我们理解特征相互作用提供了一种新的视角。

使用Leaflet可视化数据 呈现的脚本着重于生成绘制两件事的地图。 第一个是基于经度和纬度的最近7天以来的所有地震。 第二，构造板块来说明这两个变量之间的关系。 构造板块的数据集可以在此github找到，地震数据位于页面。 产品特点 使用Leaflet.js 多层地图 内置 Lealfet.js HTML CSS 引导程序 结果 生成的地图具有以下特征： 反映大小和颜色地震幅度的数据标记。 强度较大的地震的颜色看起来更大而更暗。 包括弹出窗口，这些弹出窗口在单击标记时提供有关地震的其他信息。 提供地图数据上下文的图例。 该地图使您有机会激活或停用地震和构造板块层，以及更改整个地图的视图。

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我们考虑D（（*）Σc（*）状态，以及J /ψN和其他耦合通道，并采取与重夸克自旋对称性相一致的相互作用，并从局部隐藏量规方法的扩展获得动力输入。 通过仅将一个参数拟合到LHCb协作组织报告的最近三个五夸克状态，我们就可以根据质量和宽度重现其中的三个，提供它们的量子数和近似的分子结构为1 / 2-D。 ∑c，1 /2-D¯*Σc和3 /2-D¯*Σc，且同位旋I = 1/2。 我们发现3 / 2-D¯Σc*结构的4374 MeV附近的另一种状态，在实验光谱中出现了指示。 在4520 MeV附近还发现了另外两个性质为1 / 2-D¯∑c *和3 / 2-D¯∑c *的近简并状态，尽管状态不太清楚，但与观察到的光谱不兼容。 另外，在相同能量下会出现5 / 2-D¯*Σc*状态，但是不会在S波中耦合到J /ψp，因此，预计不会在LHCb实验中出现。

对基于模块化多电平换流器作为逆变器采用最近电平逼近调制模式时的谐波分量进行分析，选取逆变器上、下桥臂电流，相间环流及交流输出电压波形作为研究 对象，通过理论推导出上、下桥臂电流主要具有直流分量、基波分量及 2 次谐波分量;相 间环流仅含有偶次谐波;交流输出电压波形仅含有奇次谐波。

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iterative_closest_point_2d 受启发 #usage像这样打电话， ret = icp ( d1 , d2 ) 。 d1, d2是2d点的numpy数组。 返回值ret是具有2行3列的转换矩阵。 icp估算旋转，移动，缩放（分别x和y）转换。

icp 关于使用Python的迭代最近点的教程 此处已实现以下内容： 使用最小二乘法和高斯-牛顿法已经完成了基本点到平面的匹配 仅使用高斯-牛顿进行点对点匹配 所有重要的代码段都在basicICP.py中。 主要功能是： icp_point_to_plane icp_point_to_point_lm icp_point_to_plane_lm Transformation.py已用于使点云变形，以便我们可以验证基于ICP的注册。 我们只有一组点云及其对应的法线向量作为输入。 那是使用distance.py变形的。 然后将其注册到basicICP.py。 这为我们提供了一种验证ICP结果的简便方法。 transformations.py已经从采取 basicICP.py中给出了如何使用代码的示例 fileOriginal = '/icp/data/original.xyz

派尔蒙 PyLMNN是用于在纯python中进行度量学习的算法的实现。 此实现紧密遵循在找到的Kilian Weinberger的原始MATLAB代码。 此版本解决了无限制的优化问题，并使用L-BFGS作为后端优化器找到了线性变换。 该软件包还可以使用出色的软件包通过贝叶斯优化找到LMNN的最佳超参数。 安装 该代码是在Ubuntu 16.04下的python 3.5中开发的，并且也在Ubuntu 18.04和python 3.6下进行了测试。 您可以使用以下命令克隆存储库： git clone https://github.com/johny-c/pylmnn.git 或通过pip安装它： pip3 install pylmnn 依存关系 numpy的> = 1.11.2 scipy> = 0.18.1 scikit_learn> = 0.18.1 可选依赖项 如果要使用超参