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(2014)
视频
沙龙
1
回答
优化
变量
变化
,
得到
多
列
的
最大
皮尔逊
相关系数
、
、
、
、
Col2,Col4) &(<代码>D9,<代码>D10)之间
的
最大
皮尔逊
相关系数
。通过下一个公式获得
的
Col2
的
修改值: df['Col1']=np.power((df['Col1']),B) df['Col2']=df['Col2']*df['Col1'] 其中B是
变化
的
变量
(单个值),以获得( Col
浏览 9
提问于2019-04-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
python可以
优化
一个
变量
来获得
最大
的
皮尔逊
相关系数
吗?
、
、
如果我有pandas,数据帧包括3
列
Col1 &Col2和Col3,我需要通过考虑Col1中
的
值来获得Col2和Col3之间
的
最大
皮尔逊
相关系数
,其中Col2
的
修改值由下面的公式获得: df['Col1']=np.power((df['Col1']),B) df['Col2']=df['Col2']*df['Col1'] 其中B是用于获得Col3和Col2
浏览 36
提问于2019-04-26
得票数 0
回答已采纳
4
回答
计算
皮尔逊
相关性
、
、
、
我试着计算两个
变量
的
皮尔逊
相关系数
。这些
变量
用于确定邮政编码
的
数量与距离范围之间是否存在关系。所以我想看看邮政编码
的
数量是否随着距离范围
的
变化
而增加/减少。我将有一个列表,它将统计距离范围内
的
邮政编码
的
数量,另一个列表将具有实际
的
范围。 可以有一个包含距离范围
的
列表吗?或者更好
的
是有一个像这样
的
50,100,500,1
浏览 2
提问于2012-11-30
得票数 11
回答已采纳
1
回答
最大
化组内相关性,同时最小化组间相关性
、
、
、
我正在尝试找出是否有一种方法可以找到一种方法来对对象进行排序,使组内相关性
最大
化,组间相关性最小化。df_cor <- cor(df) 这将
得到
一个12x12
的
相关矩阵。我
的
直觉是,通过使用这个相关矩阵,我应该做一个代码,只选择唯一<
浏览 1
提问于2017-10-18
得票数 1
2
回答
数据帧行值相关性
、
、
如何根据以下df找到Product_Code
列
中每个行值
的
以下字段之间
的
相关性?实际
的
数据帧是2mm+行。Peer_Group_Rank’ : [65.65, 41.24, 16.12],‘Store_Count’ : [5, 14, 2],‘Employee_Count’ : [74, 19, 10]}·每个产品代码
的</em
浏览 21
提问于2019-03-27
得票数 0
1
回答
用小样本解释随机种子效应对回归相关性
的
影响
、
、
我正在做一个样本大小为30
的
项目。我有7个特性预测一个连续
变量
,我
的
目标是
优化
r-值。如果我将train_test_split()
的
随机种子更改100次,就会
得到
.6和.9之间
的
相关系数
,并且偶尔会出现负r值。 我该怎么解释呢?对于如此小
的
数据集和对我
的
训练数据
的
随机洗牌,这种
变化
是否正常?还是发生了什么事?我该如何决定使用哪种种子?
浏览 0
提问于2018-04-27
得票数 0
3
回答
逐行计算相关/协方差矩阵
的
有效方法
、
、
、
每个文件大约有55000行/标识符和大约100
列
。我需要计算每个文件
的
逐行相关性或加权协方差(取决于文件中
的
列
数)。所有文件
的
行数都是相同
的
。我想知道计算每个文件
的
相关矩阵最有效
的
方法是什么?通常,我不希望每个文件花费超过15-20分钟
的
时间。 calculat
浏览 2
提问于2014-09-28
得票数 0
1
回答
通过数据去相关改进朴素贝叶斯分类器
的
性能
、
、
我想知道是否有可能通过去关联数据来提高Na ve Bayes分类器
的
性能。Na假设某些类P(a_1, a_2 | c_1) = P(a_1 | c_1)P(a_2 | c_1)
的
特性具有条件独立性,这并不一定是正确
的
。如果我们使用解相关将转换应用到空间中,这将导致所有特性
的
Cov(a_1, a_2) = 0。如果a_1,a_2独立,那么Cov(a_1, a_2) = 0。尽管逆函数没有严格遵循(例如,考虑两个相依随机
变量
X \sim Norm(0, 1),以及协方差为0
的
X^2 ),但新
浏览 0
提问于2019-11-18
得票数 1
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1
回答
如何通过调整权重来
优化
皮尔逊
相关系数
?
、
、
、
、
我想调整权重w,以
优化
r-平方
的
皮尔逊
相关系数
。r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)那么调整[w1, w2, w3]以使r_squared
最大
化
的
代码是什么“谢谢你”马修斯·冈瑟final_simplex: (array([[ 0.41998763, 2.66314965, 3.34462572],
浏览 0
提问于2018-03-20
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何使用多层感知器并在给定偏态分布特征
的
情况下进行预测
、
、
、
、
我是深度学习和Keras
的
新手,这个问题已经困扰我好几个星期了。希望我能从这里
得到
一些提示。功能我从模拟
变量
中推导出两个标签:y1 = A * B;y2 = A / B。模型隐藏层:4个致密层,全部为32个神经元宽激活函数:所有激活函数
的
ReLU 编译器:'MSE'
浏览 27
提问于2018-07-30
得票数 -1
1
回答
使用polycor包
得到
多
色相关矩阵,但只能
得到
Pearson相关
我是R编程
的
新手,我正在尝试用polycor包创建一个
多
列
相关矩阵。我让polycor函数运行时没有出现错误消息,但有些地方不太对劲,因为我只返回了一个数字,尽管我有9个
变量
。如果我使用hetcor,我会
得到
一个相关矩阵,但所有的相关都被指定为Pearson相关。
变量
是有序和非正态分布
的
(所以我必须在次要因子分析中调整非正态分布);我不明白为什么我
得到
的
是
皮尔逊
相关而不是多项相关。下面是我为每个函数使用
的</
浏览 19
提问于2019-05-11
得票数 0
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1
回答
MYSQL搜索条件
的
细微差别造成了巨大
的
差异,我无法将它缠绕在脑海中
、
我不能说我是MySQL
的
专家,更多
的
是新手。但我知道一些基本
的
性能成本概念。话虽如此,在这些
列
中,我有纬度和经度
列
。为了过滤它
的
“距离”方面,我创建了一个带有纬度范围和经度范围
的
任意矩形。我索引了所有的字段,包括纬度和经度。我使用浮子类型
的
lat和long
浏览 2
提问于2018-01-15
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何度量两个非线性时间序列数据集之间
的
相关性
、
、
如果它们之间
的
关联比随机协信息流所暗示
的
要
多
,那么就发生了一些事情使它们相互关联,我需要触发一个事件作为回应。正如你所看到
的
,这两个数据集都是随机游动
的
,它们通常不是单调
的
。上面的图片只显示了最初<e
浏览 0
提问于2018-11-15
得票数 1
1
回答
达到
最大
的
求解
变量
数?
、
、
我使用excel求解一个
优化
问题(使用进化/遗传算法进行
最大
化)。然而,在为大约3-4个输入
变量
和大约1000个样本设置底部和顶部边界之后,我并没有遇到任何问题。适应度函数非常简单,只是调用所有输出
的
之和。我曾经有一个(1000x4)输入矩阵和一个对应
的
(1000x1)输出列向量。 现在,我有42个输入
变量
()。不幸
的
是,GA没有找到最优解(它过滤掉所有的输出;所以我只从
列
向量中
得到
#NA )。我从“尝试”中知道,只改变一个
浏览 8
提问于2017-09-21
得票数 1
1
回答
可以通过V8插件读取函数闭包吗?
、
、
、
、
此信息在上
的
存储位置
浏览 15
提问于2016-09-09
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Postgres中奇怪
的
计划时间数据依赖关系
、
、
我们在Postgres中获得了相当大
的
存储会话数据
的
表。最近,我们发现这个特定表上最常见
的
查询
的
计划时间随着时间
的
推移而增加,一度增加到~130 most,使整个实例处于饥饿状态。特别奇怪
的
是,规划时间似乎依赖于输入数据: explain analyze select * from django_session where expire_date > now() limit 1;(即<,>,=都有相同
的
效果),增加
的
计划时间和正常<e
浏览 0
提问于2020-04-27
得票数 1
回答已采纳
3
回答
是什么驱动了AdSense记分板中
的
多
屏评分?
、
在我
的
AdSense记分板上,我
得到
了我
的
多
屏幕
的
一星级评级.然而,我
得到
了其他类别的五颗星。我
的
网站是验证和兼容
的
所有平台。是什么推动了
多
屏评级?
浏览 0
提问于2014-05-11
得票数 1
回答已采纳
2
回答
仅使用nvarchar(100)
的
10个字符对nvarchar(255)
的
存储命中是什么?
、
我需要平衡可用
的
磁盘空间和预期
的
数据大小。当有未使用
的
空间时,存储发生了什么类型
的
命中? 示例:存储在nvarchar(10)和nvarchar(100)中
的
“狗”。如果我做最坏
的
打算,选择nvarchar(100)而不是nvarchar(10),那么如果我选择nvarchar(100),会浪费多少额外
的
磁盘空间?
浏览 0
提问于2018-04-24
得票数 1
回答已采纳
1
回答
python
的
Gekko在工程
优化
设计中
的
应用
、
、
、
我正在尝试使用Gekko在钢筋混凝土建筑
的
优化
设计中建立Abaqus模型。 *目标函数是建筑物
的
总成本,其计算方法是将每一段
的
单位长度
的
成本乘以其长度,然后将所有这些乘数相加。在对Abaqus进行分析之后,计算出问题
的
约束条件,然后
得到
满足设计要求所需
的</
浏览 13
提问于2022-08-26
得票数 1
2
回答
(添加100个varchar
列
)
、
、
french字符
变化
(255) NULL 表
的
最大
列
数进一步减少,因为存储
的
元组
浏览 5
提问于2020-02-22
得票数 0
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