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回答
图
形式
的
分类
概率
python
、
numpy
、
matplotlib
、
pytorch
、
networkx
获取
分类
概率
的
最佳方法是什么,通常是从神经网络输出
的
,并使用networkx之类
的
工具将它们绘制为图形。给定8个类别,比如['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H']和形状为(8, 5)
的
5个样本
的
预测,我想绘制一个
图
,其中节点标签是类别和
概率</em
浏览 13
提问于2019-09-20
得票数 2
1
回答
如何计算文本
分类
中
的
困惑?
nlp
、
text-classification
、
naivebayes
、
countvectorizer
、
perplexity
我正在做方言文本
分类
与学习,朴素贝叶斯和countvectorizer。到目前为止,我只做了3种方言文本
分类
。我将添加一个新
的
方言(实际上,这些方言
的
正式语言)。问题是,我要添加
的
新文本,与其他三种方言分享了很多单词。因此,我在一份研究文件中读到了以下内容: 我们根据收集到
的
数据为每个方言训练一个n字形模型。为了训练MSA模型,我们从阿拉伯语
的
联合国语料库和新闻集中选择句子。所有的方言和MSA模式都有相同
的
词汇,因此,困惑可以恰当地加以比较。在<em
浏览 4
提问于2019-05-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何用Python绘制成本曲线
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
因此,我
的
问题是一样
的
:是否有成本曲线
的
Python (scikit-learn或其他)实现,如所描述
的
那样?如果没有,我如何实现它,考虑到地面的真实标签,预测,和可选
的
错误
分类
成本?该方法在操作点(基于正确
分类
样本
的
概率
的
概率
成本函数)上绘制性能
图
(归一化预期成本)。 在正样本和负样本
的
错误
分类
代价都等于1
的
情况下,性能对应于
浏览 0
提问于2019-05-29
得票数 2
回答已采纳
1
回答
svc.predict可以返回结果和其他类
的
概率
吗?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
svm
我正在使用SVM
分类
器进行多类
分类
。print(svclassifier.predict([79,93,60,50,50,80,81,88,87,100,100,71,100,83,100,100,75,70,100,60]))获得
的
输出为: 27 但是我想要以
概率
的
形式
输出...
浏览 0
提问于2019-12-24
得票数 1
1
回答
C# LibSVMsharp库中
的
LIBSVM“决策值”
c#
、
libsvm
我
的
理解是,当在命令行上训练支持向量机时,可以指定一个带有-b 0(默认值)或-b 1
的
-b参数,以分别启用“决策值”或“
概率
估计”。我正在使用LIBSVM和一个基于C-SVC
的
具有5个类
的
多类问题。我可以在C#库中使用以下命令获得
概率
估计在预测之后,我可以在'estimations‘输出对象中看到5个
概率
估计。我
的
理解是,对于5类模型,
浏览 0
提问于2015-09-02
得票数 2
1
回答
图像分割中
的
轮廓补全
python
、
opencv
、
image-processing
、
contour
、
image-segmentation
该
分类
器利用许多不同
的
像素级特征来将像素
分类
为边缘像素或非边缘像素。我最近将我
的
分类
器应用于一组即使是手动分割也相当困难
的
图像(),并仍在努力从结果
概率
图中获得合理
的
轮廓。我还将
分类
器应用于一组更容易
的
图像,当我将阈值调整为0.95时,获得了相当好
的
预测轮廓(Rand index > 0.97)。我感兴趣
的
是通过过滤从
概率
图中提取
的
轮廓来改
浏览 3
提问于2013-11-02
得票数 4
1
回答
如何在python中以两种不同
的
颜色显示来自两个标签(0,1)
的
数值?
python
、
scikit-learn
、
svm
、
binary-decision-diagram
我目前正在研究一个二进制支持向量机
分类
器。为了可视化
分类
器
的
工作方式,我想要创建一个
概率
密度函数直方图(用scikit计算),它显示单个数据点
的
标量(不管它属于0类还是1类)。情节: 请注意,在支持向量机中,
分类
器
的
“切边”为-1和1。该
图
很好地描述了在-1, 1. 处有一些决策边界。回到我
的
问题:我想分别给标签0和1
的
数据点着色,以便分析软边( -1和1之间
的
区域)。
概率
密
浏览 2
提问于2021-01-21
得票数 1
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1
回答
带有插入符号R包
的
校准和升程
图
r
、
performance
、
parameters
、
r-caret
我正在比较使用插入R包
的
二进制
分类
任务
的
各种预测模型,它们
的
预测性能(liftChart)和预测精度(校准
图
)。我发现了以下几个问题: 1.当观察次数很大或有各种竞争
的
分类
器时,电梯功能有时非常慢。此外,我不知道是否可以手动定义刻度
图
的
裁剪。我有一个严重
的
不平衡模型(平均
概率
为5%)和校准
图
函数假定均匀间隔
的
削减。
浏览 3
提问于2015-01-13
得票数 1
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2
回答
不同
分类
器
的
TPR和FPR曲线--R中
的
kNN、NaiveBayes、决策树
r
、
machine-learning
、
classification
、
roc
我试图理解和规划不同类型
的
分类
器
的
TPR/FPR。不是100%确定我做
的
是正确
的
,但至少它有效。对于NaiveBayes和决策树,在预测函数中指定prob/raw参数时,我不会得到单个数字向量,而是一个列表或矩阵
的
向量,其中指定了每个类
的
概率
(我猜),例如: [5,] 4.663958e-01 0.533
浏览 0
提问于2015-12-17
得票数 19
1
回答
为什么我
的
ROC曲线看起来像V?
r
、
machine-learning
、
roc
、
auc
,1 ,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,1,第一个向量是我
的
预测我不明白为什么我
的
曲线看起来像V,我从来没有见过像这样
的
中华民国曲线!我
的
顾问希望我通过添加更多
的
点来增加点,使图形更平滑/更弯曲。我试着用pROC绘图,但我能添加
的
唯一参数是预测和引用。我也试过用ROCR print.cutoffs.at=seq(0,1,by=0.1),
浏览 1
提问于2017-03-21
得票数 4
回答已采纳
1
回答
使用matplotlib绘制
概率
分布
python
、
matplotlib
、
softmax
我想绘制神经网络
分类
任务
的
softmax
概率
图
,类似于下面的
图
浏览 0
提问于2017-01-25
得票数 0
1
回答
R中神经网络(NeuralNet)
的
单值精度
r
、
machine-learning
、
neural-network
我有一个多层神经网络,它使用数据库中
的
两个变量(酒精和Malic.Acid)#Reading in the wine data from last week's labs不知道我是否需要一个混乱
的
矩阵?或者如何表示一个精确
的
分数。
浏览 4
提问于2021-11-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何从
分类
中解释核密度
图
?
classification
、
probability
、
density-estimation
全,📷📷 第二个
图
不是显示了模型在0级和1级之间<e
浏览 0
提问于2020-07-01
得票数 0
3
回答
生成、判别和参数化
的
非参数算法/模型
的
区别
machine-learning
、
modeling
、
generative
在中,我发现了生成算法和鉴别算法
的
以下解释:是参数算法和非参数算法
的
定义。 参数:数据是从fic
形式
的
概率
分布中提取
的
,其
形式
以未知参数为限。非参数:数据是从某种非参数fied<
浏览 11
提问于2014-05-23
得票数 2
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1
回答
滑行ROC曲线
keras
、
scikit-learn
、
roc
我有10个类,我
的
y_test有一个(1000, 10)形状,如下所示: [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],model.predict(x_test), axis=1)lb.fit(y_test)第一种选择给了我这样
的
选择后一种选择所提供
的
[0 0 0 ... 0 0 0] [0 0 0 ... 0
浏览 10
提问于2022-02-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何为
分类
属性创建
概率
分布
图
?
python
、
pandas
、
matplotlib
、
seaborn
如何为
分类
属性创建
概率
分布
图
?然而,当我运行sns.countplot(x="WAKE", data=df, palette="Greens_d")时,我会得到一个正确
的
计数
图
。
浏览 0
提问于2018-06-24
得票数 1
回答已采纳
2
回答
如何计算roc曲线?
matlab
、
classification
、
threshold
、
false-positive
、
roc
我编写了一个
分类
器(高斯混合模型)来对五个人类行为进行
分类
。对于每一个观察,
分类
器计算属于一个聚类
的
后验
概率
。对于每个阈值,我计算出真-正,真-负,假-正,假-负
的
数目.sensitivity = TP/(TP+FN);
浏览 3
提问于2012-10-19
得票数 8
2
回答
二进制
分类
的
部分依赖
图
(PDP)
的
y轴是什么意思?
machine-learning
、
scikit-learn
、
feature-selection
我不知道我
的
PDP
的
y轴意味着什么?这是我
的
目标特性是1(二进制
分类
)还是其他什么
的
概率
?
浏览 8
提问于2022-05-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
原始
概率
是从XGBoost获得
的
,代表真实
的
潜在
概率
吗?
machine-learning
、
classification
、
xgboost
、
probability
、
probability-calibration
1)是否可以使用从XGBoost获得
的
原始
概率
,例如在0.4-0.5范围内获得
的
概率
,作为一个事件发生
的
概率
约为40%-50%
的
真实表示?(假设我们有一个精确
的
模型) ( 2)问题与1)相同,但对于其他能够输出原始
概率
的
模型而言。
浏览 0
提问于2018-03-08
得票数 12
回答已采纳
1
回答
用ape显示野兽祖先状态重建
ape-phylo
我已经用野兽运行了祖先状态
的
重建,这给了我一个这样
的
Nexus文件 Dimensions ntax=93;End; (除了20倍
的
分类
群,2000倍
的
树木和实际上不同
的</em
浏览 3
提问于2017-02-20
得票数 1
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