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问答
(6108)
视频
沙龙
1
回答
为什么
施特劳斯
硬核
模型
会有
一个
大于
1
的
伽
马
?
、
、
spatstat书清楚地说,Strauss
模型
在
伽
马
大于
1
的
情况下是无效
的
,这是真的: multiple.Strauss<-ppm(P
1
a4.multiple~
1
, Strauss(r=51),method='ho') #Fitted model is invalid - cannot be simulated 因为L(r)函数首先有
一个
低谷,所以
浏览 24
提问于2020-01-25
得票数 0
1
回答
为什么
施特劳斯
模型
限制
伽
马
<
1
,但
施特劳斯
-硬允许
伽
马
>
1
?
、
、
我非常困惑
为什么
Strauss
模型
只允许0<gamma<
1
,而在Strauss中使用gamma>
1
是可以
的
--很难表示点
的
集群行为。这种差异背后
的
数学原因是什么?
为什么
Stauss不能拥有gamma>
1
呢?
浏览 17
提问于2022-04-07
得票数 0
1
回答
支持向量机边缘形状
的
意义
、
我很难解释SVM边距
的
形状。 这里
的
分隔符在两种情况下几乎是相同
的
。在较大
的
伽
马
(第二个示例)
的
情况下,边距受到数据形状
的
影响更大。底部
的
这些特定训练样本作为支持向量
的
意义是什么?底部
的
样本在边距内
的
意义是什么?
浏览 0
提问于2020-02-14
得票数 1
1
回答
在H2O中无法用
伽
马
分布GLM
模型
进行预测
、
、
、
我刚用R中
的
h2o包计算了
伽
马
GLM。当我试图预测测试集时,我得到了以下错误: GLM
模型
的
非法论证: GLM_model_R_1644680218230_95.详细信息:在字段上
的
错误:_family:
伽
马
分布
的
响应值必须
大于
0。我知道
伽
马
模型
不能被训练成零响应
的
数据,但是
一个
人应该能够预测真实值为0
的
数据(
浏览 4
提问于2022-02-12
得票数 1
2
回答
用于提取
大于
x
的
值
的
r函数
我正在运行
一个
模拟
模型
,我想知道如何提取这个
伽
马
分布中
大于
6
的
所有值。谢谢!n_samp <-1000 gamma<-rgamma(n_samp,2,0.5)
浏览 0
提问于2021-06-18
得票数 0
1
回答
学习SVR预测总是给出相同
的
值。
、
、
、
、
问题是,对于每个输入,它总是给出相同
的
预测结果。 我
的
密码:%matplotlib inlinedf["actor_2_facebook_likes"] = df["actor_2_facebook_like
浏览 1
提问于2016-12-10
得票数 8
1
回答
如何在使用libSVM (径向基函数核)进行网格搜索后选择C和gamma,以达到最佳
的
泛化效果?
、
、
、
、
由于网格搜索对于10种
模型
中
的
每一种,产生了范围广泛
的
良好
的
C和γ参数(精度之间
的
差异仅为2-4%,参见图
1
),I考虑了一种不同
的
方法。I在网格中定义了
一个
区域,它只包含与此网格
的
最大精度相差2%
的
精度。差
大于
2%
的
所有其他精度值都设置为零(请参见图2)。I对每个
模型
进行此操作,并在每个
模型
的
区域之间构建相交。这导致了
一
浏览 1
提问于2014-09-10
得票数 3
2
回答
在MATLAB中实现
伽
马
校正
、
、
我试图在MATLAB中做
一个
伽
马
校正函数,至少,我得到了一些混合
的
结果。如果使用小于
1
的
伽
玛常数(如0.5),则使用
大于
1
的
常数会给出更暗
的
图像,这是错误
的
,因为它应该给出相反
的
结果(常数低于
1
应该更暗,常数高于
1
应该更亮)。下面是我在阅读一本图像处理书籍时发现
的
基于以下公式
的
代码: f(v
浏览 3
提问于2019-10-14
得票数 1
回答已采纳
1
回答
不同
的
GL着色器来自不同
的
平台/hw(YUV到RGB)
、
、
、
我编写了
一个
WebGL着色器,它通过3个不同
的
纹理单元呈现yuv420p图片(因此它也可以处理平面422,444 .)。您可以在浏览器上运行它。是我转换yuv文件
的
原始图像。我想这是最准确
的
转换方式。在我
的
节目里到底是什么原因造成
的
?我已经做了我
的
研究,但我无法得到
一个
明确
的
解释。浮点精度? 这一问题进一步扩大。不同设备
的
颜色不同。例如,这个女人在我
的
android手机上和我
的
电脑
浏览 4
提问于2017-09-15
得票数 0
回答已采纳
2
回答
为什么
我在“全部运行”时会出现错误,而在单独运行每一行时却不会出现错误?
1.6.2 & Juno,我有以下代码:jmax = 1000000j =
1
for j = jmax:-
1
:
1
endprintln("$gamma, reverse但是我有
一个
错误,当我执行“run”(Ctrl+Shi
浏览 0
提问于2021-09-24
得票数 3
回答已采纳
2
回答
我在启动时设置了xgamma,但它重新设置了
、
我有
一个
启动命令将我
的
伽
马
值设置为xgamma;每当我登录时,它都会简短地闪烁到我设置
的
值,然后返回到
1
。
为什么
?是否有更好
的
方法来调整
伽
马
默认值?
浏览 0
提问于2013-03-10
得票数 2
1
回答
learning_curve与validation_curve
的
区别
、
、
这两条曲线
的
区别是什么:学习_曲线和验证_曲线?
浏览 0
提问于2019-10-28
得票数 4
回答已采纳
1
回答
关于Gamma密度模拟
、
、
、
、
我在模拟一些
伽
马
随机数main=expression(paste(paste("Gamma Distribution with",' scale ',alpha," and rate 我需要用一些尾部来模拟这种
伽
马
考虑到
伽
马
浏览 15
提问于2018-03-10
得票数 1
1
回答
伽
马
跨栏(两部分)
模型
和零充气
伽
马
模型
有区别吗?
、
、
、
我从Zuur和Ieno
的
“零充气
模型
指南”中学到了大量
的
零质量
的
建模数据,它区分了零膨胀
的
伽
马
模型
和他们所说
的
“零改变
的
”
伽
马
模型
,他们把它描述为把零
的
二项式分量和正
的
连续结果
的
伽
马
分量组合在一起。我很难理解
为什么
不,因为我知道
伽
马
浏览 4
提问于2021-01-16
得票数 5
1
回答
为什么
‘x’现在是以下R码中这五种
伽
马
分布
的
混合物?
、
、
我试图从以下混合
伽
马
分布
模型
中取样: 该算法可以转化为矢量化方法。k <- sample(
1
:5, size=n, replace=TRUE, prob=(
1
:5)/15) rate <-
1
浏览 6
提问于2022-06-27
得票数 2
回答已采纳
1
回答
我们应该如何用平方根来修正亮度呢?
、
我最近看了这
的
视频,从物理学
的
角度讲,我们在计算机上处理颜色
的
大多数方法是不正确
的
,因为亮度是对数
的
,而不是线性
的
。作为
一个
新手图形程序员,我想知道如何处理信息,使我
的
图形更好。(对不起,太多了)当使用纹理时,高斯公式在技术上是否不正确?如果是这样的话,数学上正确
的
方法是什么。 这个问题<em
浏览 0
提问于2016-04-03
得票数 8
回答已采纳
1
回答
认识
伽
马
校正
的
几个问题
如果我以编程方式创建
一个
具有彩色C
1
中所有像素
的
图像,而不应用
伽
马
编码C
1
^(
1
/ gamma ),并将其保存为ppm文件,则在打开查看器上
的
文件时会看到完全相同
的
颜色C
1
。但在我
的
实验中,情况并非如此。我将颜色C
1
的
值保存到文件中,并查看颜色C
1
。这就是我所不明白
的
:如果显示器以
伽
马方式提高输入颜色
浏览 0
提问于2020-05-21
得票数 1
回答已采纳
2
回答
我使用GridSearchCV为sklearn.svm中
的
SVC()分类器查找参数C。我没有得到理想
的
结果
、
📷 这是我代码
的
截图。我用abc.best_estimator_ (我
的
GridSearchCV
模型
)来找出最好
的
结果。如您所见,网格具有C=
1
和C=100
的
值以及其他值。abc.best_estimator_说C=
1
是最好
的
价值。对于交叉检查,我尝试使用不同
的
c值,在这里,我得到了
一个
更好
的
C=100分数。我在寻找
伽
玛
的
同时也得到了类似的结果,但后来我把
浏览 0
提问于2020-07-30
得票数 0
2
回答
对于xgboost,α,lambda和
伽
马
正则化参数有什么区别?
、
、
、
、
我有
一个
问题要问:据我所知,L
1
用于LASSO,L2用于岭回归,L
1
可以收缩到0,L2不能。我理解简单线性回归
的
机理,但我不知道它在基于树
的
模型
中是如何工作
的
。 此外,
伽
马
是另
一个
参数,这使得
模型
更加保守。我应该如何注意L
1
/L2和
伽
马</e
浏览 5
提问于2021-06-22
得票数 2
2
回答
此代码段
的
时间复杂度
、
、
最近,我遇到了
一个
代码片段:while (N >
1
) N = N / i;} 在观察上,很明显,i线性增加,i在循环
的
每个运行时将N除以,因此我们可以说N是阶乘
的
逆函数
的
函数。我们如何在θ表示法中表示这一点,因为逆阶乘并不是为每个自然数N定义
的
。我们是否必须使用这个函数
的
近似上、下界就足够了?
浏览 3
提问于2014-12-31
得票数 7
回答已采纳
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