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(6153)
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沙龙
1
回答
根据上下文绘制
的
数据可视化图
r
、
plot
、
data-visualization
你能检查一下我
的
情节构思对上下文是否正确吗?由
连续变量
描述
的
10个个体组成
的
系列/由10个类别的
连续变量
的
频率分布描述
的
一系列200个个体:直方图一个由
连续变量
描述<em
浏览 4
提问于2020-11-12
得票数 0
回答已采纳
2
回答
具有
单个
分类
变量
和
多个
离散
/
连续变量
的
条形图
r
、
ggplot2
我有一个汇总
的
数据如下 Lab_Name Good_tests Bad_tests Total_tests 1 Main 1683 91 1774 2 District1 200 2569 2769106 1898 2004 4 District3 53 808 861 5 District4 115 1241 1356 6 District5 NA 0 我正在尝试从Excel中绘制一个类似于此图表
的
图表
浏览 5
提问于2020-07-06
得票数 0
回答已采纳
3
回答
包含
分类
变量
和
连续变量
的
数据集
的
类PCA分析
dataset
、
statistics
我有一个包含一个
分类
变量
和
多个
连续变量
的
数据集。
分类
变量
被编码为
离散
整数,而
连续变量
只是浮动
的
范围。我相信,我
的
数据集中
的
方差几乎完全可以用单一
的
范畴
变量
和
许多
连续变量
中
的
一个来描述。为了证明这一点,我有兴趣使用PCA,但我不确定在考虑
分类
数据时使用
浏览 0
提问于2018-09-19
得票数 1
1
回答
朴素贝叶斯:用于观察
变量
的
异构CPD
binary
、
classification
、
probability
、
naivebayes
我正在使用奈维斯贝叶斯模型进行二进制
分类
,使用
离散
变量
和
连续变量
的
组合。我
的
问题是,对于连续
和
离散
的
观测
变量
,我能使用不同
的
条件概率分布(CPD)函数吗?例如,用高斯CPD表示
连续变量
,对
离散
变量
使用确定性CPD? 谢谢
浏览 12
提问于2015-02-20
得票数 1
回答已采纳
1
回答
哪些类型对应于
离散
分布
和
连续分布?
r
我是R
和
一般编程
的
新手,我对
分类
变量
、
连续变量
和
离散
变量
感到困惑。提前谢谢。
浏览 4
提问于2022-09-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
连续三维
变量
的
离散
化
python
、
machine-learning
、
classification
、
discretization
我目前正在研究
具有
三维
连续变量
(x,y,z )
的
机器学习
分类
问题,我还想添加已经是
离散
变量
的
时间(T)。下面是我
的
数据外观
的
一个示例:[0.1 ,2.6, 0.0][0.1 ,2.0, -3.0] [0.0 ,5.6, 5.0] 1486033702474 取每个
连
浏览 14
提问于2017-02-02
得票数 0
1
回答
如何在tensorflow中混合
分类
、
离散
和
连续数据作为输入?
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
autoencoder
我是坦索弗洛
的
新手。我有一个
具有
连续、
离散
和
分类
值
的
数据集。22 67.34 364.66 17 0.0 0.0 1.0col1
和
col4是
离散
变量
。col2
和
col3是
连续变量
。col5
和
col6是
分类
变量
。类是目标<e
浏览 1
提问于2017-07-06
得票数 2
回答已采纳
1
回答
python :
离散
变量
声明
python
、
pyomo
我正在使用pyomo进行优化建模,包括
多个
连续变量
和
离散
变量
,但我不清楚如何定义
离散
变量
的
离散
variable.The值为0或100。我
的
问题是:如何定义值为0或100
的
离散
变量
。 全副武装!
浏览 2
提问于2020-06-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
r- hist.default,“x”必须是数字
r
、
histogram
a 5 23 d 12 222 a我想在R中为它创建一个直方图或
条形图
如果我做了hist(dataFrame$v3),我就会得到'x 'must be numeric
的
错误。 为什么不能像计算其他列那样计算每个不同字符串
的
实例呢?这方面最简单
的
代码是什么?
浏览 5
提问于2014-07-06
得票数 5
1
回答
Seaborn库中
的
直方图、计数图
和
差异图
的
主要区别是什么?
python
、
matplotlib
、
visualization
、
seaborn
、
data-analysis
它们都以一列作为输入,y轴
具有
所有图
的
计数。
浏览 1
提问于2019-01-22
得票数 9
1
回答
R glm对不同类型
的
同一范畴
变量
生成不同
的
p值
r
、
for-loop
、
model
、
data.table
、
glm
我
的
数据包含整数
变量
和
分类
变量
。范畴
变量
以代码
的
形式存在,因此数据中
的
整数类型。最初,当我试图生成模型时,我以整数格式传递了
分类
变量
,并得到了模型。我查看p值来检查曾经有意义
的
值,注意到很少有
变量
是显着
的
,这是我没有预料到
的
。 当意识到这可能是整数形式中
的
范畴
变量
时,就会产生一些问题。因此,与代码3一样,代码3
浏览 4
提问于2017-10-05
得票数 0
2
回答
为什么seaborn.dist
和
pyplot.hist在相同
的
数据上生成两个不同
的
外观直方图?
python
、
data
、
visualization
、
distribution
、
seaborn
我在看电信客户
的
数据。我目前正在研究
的
两个
变量
是:是老年人--顾客是否是老年人。📷📷 在第一幅图中,蓝色
的
在70-120范围内高于橙色
的
,而在第二幅图像中,蓝色
的
总是停留在橙色
的
下方。
浏览 0
提问于2019-07-30
得票数 4
回答已采纳
1
回答
Keras -使用
具有
多个
分类
变量
的
嵌入
keras
、
embedding
如果我正确理解了嵌入矩阵
的
概念,它们
的
存在是为了提供一种比使用一种热编码更有效
的
方法来编码
分类
变量
。似乎如果你有
多个
分类
变量
作为Keras模型
的
输入,你需要为每个
分类
变量
使用一个单独
的
嵌入矩阵。但是,我找不到使用Keras提供
的
embedding类对
多个
分类
变量
使用嵌入
的
方法。文档中
的
浏览 5
提问于2020-01-25
得票数 3
3
回答
特征符号(连续
和
离散
随机
变量
的
一般表示法)
statistics
、
probability
、
mathematics
、
notation
我正在为不同类型
的
特性寻找正确
的
符号。让我们假设我
的
示例是可以用m建模
的
X_1,...,X_m特性。这些特征不
具有
相同
的
分布(例如,某些范畴,一些数字,等等)。因此,X_i可能是一个连续
的
随机
变量
,而X_j可能是一个
离散
的
随机
变量
。 现在,给出一个数据样本x=(x_1,...,x_m),我想讨论一下概率,例如,P(X_k=x_k)<c。但是X_k可能是一个
连续变量
(即一个人<
浏览 0
提问于2020-05-27
得票数 4
1
回答
这个问题是
分类
还是回归?
machine-learning
、
regression
、
classification
在吴家富
的
讲座中,他问下面的问题是
分类
问题还是回归问题。答:这是一个回归问题。 不知道我
的
理解中
的
差距在哪里。
浏览 5
提问于2020-03-25
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何在多重补偿中同时使用
分类
预测器
和
连续预测器[r]
r
、
random-forest
、
categorical-data
、
imputation
、
r-mice
我有一个包含几个
分类
(名义)
变量
和
一些
连续变量
的
大型数据集。大多数
连续变量
都有缺失
的
数据。因此,我正在寻找R中
的
多重补偿代码(理想情况下是随机森林,因为有大量缺失数据),它允许考虑连续
和
分类
预测因子来估计
多个</em
浏览 1
提问于2019-07-08
得票数 0
1
回答
如何定义一个
具有
多个
输出
的
RNN - LSTM神经网络作为输入时间"t"?
deep-learning
、
lstm
、
rnn
我正在尝试构建一个RNN来预测球员在比赛中
的
可能性,以及球员
的
得分
和
得分,我会使用LSTM,以便在当前比赛中
的
表现会影响到球员
的
未来选择。体系结构摘要: 输入示例:两个队
的
球员名册。 大多数情况下,RNN在最后<em
浏览 0
提问于2018-03-13
得票数 1
2
回答
我有这组12个月
的
犯罪数据,超过25万行。我想按日期
和
地点预测未来
的
犯罪
machine-learning
、
scikit-learn
、
predictive-modeling
、
pandas
我有这些特性
的
250 k数据集0 6-117.151870日期
和
时间,完整地址,lat
和
lat,电话类型,
和
严重程度
的
罪行。我想预测未来犯罪发生
的<
浏览 0
提问于2019-04-03
得票数 1
2
回答
如何在
具有
数值
变量
和
分类
变量
的
数据集上创建
分类
决策树?
decision-trees
我在这份工作中对数据科学
和
学习东西很陌生。我是一名欺诈分析师,我
的
工作是根据数据预测应用程序是否
具有
欺骗性。 在进入许多高级模型之前,我被要求在dataset上构建决策树。现在,我有1500列
的
数据集;一些
分类
和
一些数字。不同
的
分类
变量
有不同
的
级别;有些是二进制
变量
,有些是100+级别。我遇到了这样一个事实:只有当整个数据集包含数值
变量
(
离散
变量
浏览 0
提问于2021-08-04
得票数 0
1
回答
使用ggplot2面网格探索
具有
连续变量
和
分类
变量
的
大型数据集
r
、
ggplot2
、
data-visualization
、
frame
我有一个数据集,有>1000个属于A组或B组
的
观测值,并且~150个
分类
和
连续变量
。下面是小版本。"green", "blue"), 50, replace = TRUE), size = sample(c("big", "small"), 50, replace = TRUE)) 我想在每个
变量
中比较A组
和
B组。首先,我想为每个
连续变量
并排显示A
和
B,对于每个<e
浏览 4
提问于2020-01-01
得票数 0
回答已采纳
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