我正在尝试使用支持向量机对步行周期进行分类。我使用的是预计算内核,就像RBF内核一样。K(X,X') = exp(-sigma*dtw(X,X')^2)。我正在尝试一个反对所有多类分类的策略。目前,我正在使用概率来预测班级我也想使用多数投票,但有点卡住了,我需要考虑如何使用多数投票来做出班级决策,我想在模型上测试所有的例子,并用更多的选票来预测班级,这是可以接受的方法吗?我有以下代码。我
%# Walk cycles dataset
clear
clc
close all
% addpath to the libsvm toolbox
我正在做一个使用python和keras的聊天机器人,所以我创建了一个使用keras的CNN模型,现在我想训练它。我创建了两个类,一个用于问候,另一个用于告别。当我运行代码来训练它时,它给出了一个错误,这是由形状引起的。 Training Data Shape: [[1. 1.]
[1. 1.]]
Target Data Shape: [1. 1.]
Number of classes: 2
Classes: ['byes' 'greeting']
Epoch 1/100
--------------------------------------
我正在努力实现IBM模型1。我有一个平行的语料库,大约有2,000,000个句子(英语到荷兰语)。而且,两个文档的句子已经对齐了。其目的是将荷兰语句子翻译成英语,反之亦然。
我用来生成比对的代码是:
A = pair_sent[0].split() # To split English sentence
B = pair_sent[1].split() # To split Dutch sentence
trips.append([zip(A, p) for p in product(B, repeat=len(A))])
现在,出现了单词数量不相等的配对句子(如英语中的10个,荷兰语翻译
第一次使用这个平台,所以希望我这样做是正确的。我目前在高中,我们有这样的描述这个项目:计算概率,当你处理5张扑克(不重复牌),你有两对。我已经在课堂上为这五张卡片做了一些笔记:
import random
def generatedeck():
deck = []
for i in range(1,14):
deck.extend([i]*4)
return deck
def main():
seed = int(input())
random.seed(seed)
for e in range(1000):
我在实验室和我的环境中尝试了。在这两种情况下,我都遇到了相同的错误:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-a6e2591462e2> in <module>()
9 # Feed the whole array and retrieving t
最近我一直在学习使用R RecordLinkage软件包。在一个非常小的例子中,通过链接两个数据集(一个有8行,另一个有11行),我得到了结果:
Linkage Data Set
8 records in data set 1
11 records in data set 2
8 record pairs
4 matches
4 non-matches
0 pairs with unknown status
Weight distribution:
[0.4,0.5] (0.5,0.6] (0.6,0.7] (0.7,0.8] (0.8,0.9] (0.9,1]
我是Python新手,我必须从一个2D样本中估计一个密度。我的第一个想法是一个简单的直方图估计器,我将其实现如下:
num = 10**4
sp = 0.01
subsetf1 = np.random.uniform(0,1,size=(num,2)) # I created this set to test the estimator
def f_est(x,y,h=sp, subset=subsetf1):
indicator = np.zeros(num)
for i in range(num):
if (x <= subset[i][0] &
我已经在kaggle.I的MNIST数据集上训练了一个神经网络,我在让神经网络预测它正在接收的数字时遇到了麻烦。 我不知道如何尝试解决此问题。 ‘python import pandas as pd
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mnist=pd.read_csv(r"C:\Users\Chandrasang\python projects\digit-recognizer\train.csv").val
在Python中实现随机事件的最佳方法是什么?
例如:
变量a设置为1,概率为0.8,否则为2。
到目前为止,我已经这样做了如下:
import random
a = 0 #Initialize a to 0
prob = random.random() #ask Python for a random float between 0 and 1
if prob < 0.8:
a = 1
else:
a = 2
这类案件还有别的办法吗?