在Python中使用操作权重编辑距离
，可以通过使用编辑距离算法来计算字符串之间的相似度或距离。编辑距离是衡量两个字符串之间的差异程度的一种度量方法，它表示将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少编辑操作次数。
操作权重编辑距离是对标准编辑距离的一种扩展，它为每种编辑操作（插入、删除、替换）分配了不同的权重。通过调整权重，可以根据具体需求更准确地衡量字符串之间的差异。
在Python中，可以使用第三方库python-Levenshtein来计算操作权重编辑距离。该库提供了一个distance模块，其中的editops函数可以返回将一个字符串转换为另一个字符串的编辑操作序列，而editops函数的返回结果可以用于计算操作权重编辑距离。
以下是一个示例代码，演示如何在Python中使用操作权重编辑距离：
import Levenshtein
def weighted_edit_distance(s1, s2, insert_weight, delete_weight, replace_weight):
edit_ops = Levenshtein.editops(s1, s2)
distance = 0
for op in edit_ops:
if op[0] == 'insert':
distance += insert_weight
elif op[0] == 'delete':
distance += delete_weight
elif op[0] == 'replace':
distance += replace_weight
return distance
s1 = "kitten"
s2 = "sitting"
insert_weight = 1
delete_weight = 1
replace_weight = 2
distance = weighted_edit_distance(s1, s2, insert_weight, delete_weight, replace_weight)
print("操作权重编辑距离:", distance)在上述示例代码中，我们定义了一个weighted_edit_distance函数，该函数接受两个字符串s1和s2，以及插入、删除和替换操作的权重。函数内部使用Levenshtein.editops函数获取编辑操作序列，并根据操作类型累加相应的权重。最后，函数返回操作权重编辑距离。
这只是一个简单的示例，你可以根据具体需求进行修改和扩展。关于操作权重编辑距离的更多信息，你可以参考Levenshtein模块的官方文档。
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我试图实现网格搜索为KNN回归选择最佳参数使用Scikit学习。尤其是我想做的事：
parameters = [{'weights': ['uniform', 'distance'], 'n_neighbors': [5, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]}]
clf = GridSearchCV(neighbors.KNeighborsRegressor(), parameters)
clf.fit(features, rewards)
不幸的是，我得到了ValueError:数组
浏览 2提问于2014-08-11得票数 3
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我的目标是找到一种编辑距离算法，根据不同的语音上下文对转换进行不同的惩罚。
以Levenshtein算法为例；它同样惩罚相同的操作--就像字符替换一样--不管字符上下文如何。
然而，在我看来，所有的替换/插入/删除似乎都不是平等的。例如，在某些情况下，转换C->K不应该像A->T那样受到严厉的惩罚。
像双元电话机这样的语音算法在这里会有所帮助。它将kosmetik和cosmetic映射到相同的语音键，但它具有侵略性，并丢弃信息。这两个字符串之间有一个明显的区别，尽管语音键是相同的。
简单地使用Metaphone键并应用编辑距离算法对我的目标来说是一个糟糕的选择。
这里有合适的方法吗
浏览 0提问于2021-02-06得票数 1
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1回答
我是python的新手(我使用python 3)，并且希望在knn分类器中设置我的权重。实际上，我想用距离的反平方作为权重。如果这个距离取决于您想要预测的输入，我如何在训练矩阵中设置这个指数？
根据我所读到的，我试图创建一个函数作为参数，但是在确定输入时，我有一些疑问。我的直觉告诉我，我的函数的输入应该是一个数组，更具体地说，是测试矩阵的一行。
我的X_train有4列(所以我的X_test也是)
def my_weight_function(row_vector):
w=[]
for i in range(len(X_train)):
dif = np.asa
浏览 0提问于2019-09-01得票数 1
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1回答
我正在寻找一种算法来计算两个字符串之间的相似性，就像levenshtein距离一样。不过，我想考虑以下几点。对于这些情况，levenshtein距离给出了相同的结果：
distance("apple", "appli") #1
distance("apple", "appel") #1
distance("apple", "applr") #1
但是，由于以下原因，我希望第二个和第三个示例的距离更小：
第二个例子:在第二个单词中使用所有正确的字母。
第三个例子:由于键盘的位置，r很可能是字母e的错误
浏览 0提问于2022-05-05得票数 0
1回答
我在python中有这样的代码和的数据集。
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.preprocessing import scale
boston = load_boston()
y = boston.target
X = scale(boston.data)
knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5, weights='distance', metric='m
浏览 0提问于2016-03-05得票数 4
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2回答
我正在做两组公司名称的匹配工作。我试着用Python编写代码，使用Levenstien的距离。我遇到了公司缩写的问题，以及他们的尾随部分，比如Pvt，Ltd。我已经用Excel模糊查找运行了相同的集合，并获得了良好的结果。我有一种方法，我可以看到excel模糊查找是如何编码的，并使用python中的相同实现。
浏览 25提问于2018-09-28得票数 1
1回答
我已经用各种查询在互联网上搜索了几天，试图找到一种用于婚介elo服务的算法。我在我正在编写的一个游戏插件中实现了一个基本的ELO系统。下一个主要步骤是尝试创建一个自动配对系统，该系统有一个寻找匹配的玩家池，该配对系统尝试将ELO中关系密切的玩家配对在一起。主要的困境是优先考虑等待时间较长的玩家，而不是等待时间较短的玩家。
有没有这样一个系统的实现，我似乎找不到？
编辑:我也花了一些时间搜索SOF。检查了所有相关问题，似乎没有发现任何有用的东西。我也完全愿意尝试不同的评级系统，我遇到的主要困境是牵线搭桥的方面。
浏览 0提问于2013-06-26得票数 1
我一直在尝试在C++中实现一个levenshtein距离函数，它根据要替换或插入的字符为替换和插入赋予不同的权重。
成本是基于qwerty键盘上的键的距离来计算的。例如，在标准的编辑距离算法中，google、hoogle和zoogle之间的距离是相同的；1.我想要的是它们的不同距离。例如google -> hoogle = 1，google -> zoogle = 4，hoogle -> zoogle = 5。
我使用记忆矩阵遵循了，并在c++中实现了它。这是我的函数。
int levDist(string s, string t) {
int i,j,m,n,te
浏览 16提问于2016-10-12得票数 2
我很难理解为什么这会很受欢迎。
在我的索引中，我有：
wa wb wc wd
我的搜索词是：
"wd wc wb wa"~6
如何在仅有6次重新排列的情况下将第二个查询重新排列为第一个查询？我最初的假设是，这至少需要8个斜率才能命中(向左移动wa3个位置，向右移动wd3个位置，向右移动wc1个位置，向左移动wb1个位置)，但实际上我得到了斜率6或更多的命中。
谢谢。
浏览 1提问于2014-01-25得票数 0
我正在使用Python中的scikit--学习KNeighbors Regressor。我读了一篇文章，他们定义k是3，最近的邻居加权50%，而另外两个分别加权30%和20%。我一直在寻找关于如何使用可调用权重来完成这类工作的文档，但是我没有发现太多关于如何编写这样的可调用函数的文档。你有什么想法吗？
浏览 6提问于2022-03-02得票数 0
1回答
典型的图像GAN具有值为0...1的形状(w,h,3)的输出，然后将其缩放为0...255以表示彩色图像。
因此，在每个w，h位置，我们得到3个值，它们一起表示RGB空间中的单一颜色。
我想以某种方式限制输出，只允许特定的颜色作为输出。例如
colours = [[200, 20, 20], [20, 200, 20], [20, 20, 200], ...]
number_of_allowed_colours = len(colours)
理想情况下，允许的颜色应该是输入的一部分，但考虑到任务的复杂性，我可以将颜色作为网络体系结构的一部分开始网络的第一次迭代。
到目前为止，我已经尝试了许多
浏览 6提问于2020-01-26得票数 2
如果我使用networkx计算最短路径的长度如下：
path_length = nx.shortest_path_length(G, source = origin, target = destination, weight = 'distance')
networkx如何知道如何将edge属性解释为距离或权重？
说，这两种方法都是可以接受的，但没有指定如何解释该属性。
在权重的情况下，我希望高值是首选的。通过最高权重边缘的最短路径。
在距离的情况下，我希望选择较低的值，以最小化总距离。
我是不是错过了一些概念上的东西？
我得到的结果与我对距离的期望是一致的，但我在文档中找不
浏览 1提问于2019-08-16得票数 0
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在Bellman算法()的塞奇威克和韦恩实现中，findNegativeCycle使用EdgeWeightedDirectedCycle ()在最短路径树( edgeTo数组中的边缘)中寻找有向循环。
此外，在check方法中，断言这个有向循环的权重为负值。因此，如果启用了Java断言，如果BellmanFordSP方法返回一个权重不是负值的循环，则negativeCycle构造函数将抛出一个异常。
问题：如果最短路径树同时包含零权循环和负权循环，那么如何确保EdgeWeightedDirectedCycle不返回零权循环(从而导致断言失败)？
浏览 2提问于2020-11-26得票数 4
当我想通过timedelta-weighted图在networkx中计算最短路径时，如下所示
import networkx as nx
from datetime import timedelta
G = nx.DiGraph()
G.add_edge(1, 2, timedelta=timedelta(seconds=1))
G.add_edge(2, 3, timedelta=timedelta(seconds=1))
G.add_edge(1, 3, timedelta=timedelta(seconds=3))
nx.single_source_dijkstra(G, 1,
浏览 12提问于2022-02-21得票数 0
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1回答
假设我有如下数据集：
[{"x":20, "y":50, "attributeA":90, "attributeB":3849},
{"x":34, "y":20, "attributeA":86, "attributeB":5000},
etc.
除此之外，还可以有更多的其他属性--这只是一个例子。我想知道的是，我如何根据所有的因素对这些点进行聚类，并控制给定点与下一个点之间的最大分离，以便将其视为链接变量。(即欧氏距离必须在10点以内，attributeA在5
浏览 2提问于2017-03-26得票数 1
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我在Python中使用PriorityQueue模块的queue类实现了Dijkstra的算法。
但我并不总是得到正确的结果，根据网上的判断。一定是在下面给出的代码中缺少了什么，但是我不知道是什么。
我的密码怎么了？
from queue import PriorityQueue
class Solution:
#Function to find the shortest distance of all the vertices
#from the source vertex S.
def dijkstra(self, V, adj, S):
#cod
浏览 4提问于2021-05-14得票数 0
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2回答
设G(V，E)是一个无负圈的有向连通图。除一条边外，所有边都有非负权.在V中找出一条从s，t到t的简单最短路径。
我的主意-
在图上做一个BFS，找出负重的边。
把这个负重加到所有的边上，这样我们就消除了负重。
做Dijkstra算法。
我的主意行不通。
你能帮我找出原因吗？
谢谢。
浏览 0提问于2018-06-15得票数 0
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2回答
我需要运行K-均值聚类算法来对文本数据进行聚类，但是使用余弦距离测度代替欧氏距离。在python中有可靠的实现吗？
编辑：
我曾尝试使用NLTK，具体如下：
NUM_CLUSTERS=3
kclusterer = KMeansClusterer(NUM_CLUSTERS, distance=
nltk.cluster.util.cosine_distance, repeats=25)
clstr = kclusterer.cluster(X, clusters=False, trace=False)
print (clstr)
但这给了我一个错误：
TypeErro
浏览 1提问于2020-12-04得票数 0
2回答
因此，我有一个具有类的气象站的CSV文件(类1是最可靠的数据，类3是最差的)。然后我就有了从最近的气象站到每个县的距离。我正在尝试消除可能具有不可靠数据的站-县关系，即(远离县的3级站)。
我正在努力想出一种非常通用的方法来做到这一点。
我尝试将权重分配给类别，即(类别1= 1，类别2= .5，类别3= .1)，然后乘以距离，但这就带来了距离较近的问题，因为较低的类别给出了不可靠的读数。
如果任何人对此有任何想法或建议，将不胜感激！
浏览 0提问于2020-04-15得票数 0
我已经用python编写了Prim的算法，但这是一个带有节点和边的加权图作为输入，这不是我所拥有的。
我如何将给定的坐标转换为图形，以便程序可以接受输入，并获得有意义的答案？
浏览 0提问于2017-10-17得票数 0
1回答
给出了一个具有n顶点和m边的加权连通有向图S，并给出了一个预先计算出的最短路径距离矩阵S，其中S是n*n S(i,j)，表示从顶点i到顶点j的最短路径的权重。
我们知道只有一个边(u, v)的重量是变化的(增加或减少)。
对于两个特定的顶点s和t，我们希望更新这两个顶点之间的最短路径长度。
这可以在O(1).中完成
这怎麽可能？这个答案的诀窍是什么？
浏览 5提问于2021-01-11得票数 6
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3回答
距离计算/矢量距离意义
、、、
我正在尝试实现基于项的协作过滤。是否有任何距离计算允许在每个向量中对某些范围的值进行加权？
例如，我希望能够说每个向量中的值10.22比范围0.10范围内的值更重要。
我一直在试验皮尔逊算法、塔尼诺托算法和欧几里得算法，但它们似乎都假设向量内的每个值都具有相同的权重。
我是否以正确的方式处理这个问题，如果没有，其他人如何处理这个问题？
浏览 0提问于2014-09-29得票数 6
我正在尝试使用DBSCAN对字符串进行聚类，并在执行TfidfVectorizer转换后使用cosine_distances作为度量。假设我有两根弦。当只有这两个字符串时，它们之间的cosine_distance (使用sklearn.metrics.pairwise.cosine_distance计算)不同于当它们是更大的数据集的一部分(包含许多其他字符串)时它们之间的距离。
为什么会发生这种情况?我如何确保任意两个字符串之间的距离是相同的，而不管它们所属的数据集的大小如何？
这样，我的DBSCAN就可以可靠地进行集群了！
编辑:根据请求添加示例代码：
from sklearn.featur
浏览 1提问于2017-11-18得票数 1
我想实现A*算法，我已经阅读了启发式函数及其工作原理，我知道需要低估以获得最优路径。但是，哪个启发式函数最适合随机有向图？到目前为止，我所尝试的是从节点到目标的最小边权重。很明显，从当前节点到目标的距离不小于从当前节点到下一个节点的最小边。
浏览 0提问于2017-04-06得票数 0
1回答
使用地球移动器距离确定最大距离
、、、、
我正在尝试使用OpenCV中的函数来确定任意两个直方图之间可能存在的最大距离。
原因是我需要对从一组直方图(都是相同大小)计算出的一堆距离进行归一化(在范围0上缩放它们，1=相同的直方图，1=尽可能不同的直方图)。
所以我想要找到最大距离来划分所有的距离-由它设置，以缩放到范围。
我如何找到两个大小相等(假设N个维度)的直方图之间可能的最大距离？
浏览 2提问于2013-05-01得票数 0
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1回答
点群的Voronoi图？
、、、、
有没有办法计算点组的voronoi图？
即，具有相同标签/值的所有点应完全包含在一个voronoi段中。计算每组的质心并将其用于常规的voronoi图将不能保证同一组的点包含在同一段内。
计算每组的凸包也不能令人满意，因为它不能保证所有段都连接在一起，或者段不重叠。
我正在尝试根据各个地址的经纬度/经度信息得出大致的邮政编码边界。
数据本身是postgis格式的，但任何语言都适用(使用sql、python或C++的解决方案需要额外加分)……
浏览 0提问于2015-03-30得票数 0
是否有编辑距离(如Levenshtein )，其中考虑了替换的距离？
例如，如果我们考虑单词是否相等，typo和tylo非常接近(p和l在键盘上物理上相近)，而typo和tyqo则相距很远。我想把更小的距离分配给更可能的排字。
一定有一个考虑到这种混和的度量吗？
浏览 8提问于2015-03-24得票数 22
当使用KNeighborsClassifier时，使用weights="distance"的动机是什么？
根据scikit-learn 文档的说法：
“距离”：重量点与其距离成反比。在这种情况下，查询点的近邻将比更远的邻居有更大的影响。
使用这个的动机是什么？
浏览 0提问于2021-07-03得票数 3
1回答
我对此做了相当多的阅读，并且知道在Java中有关这个算法的讨论是半频繁的。我在Java中实现Dijkstra算法的问题很简单，我不知道如何准备数据。
我在数组中有一组坐标，在矩阵中有一组1s和0，表示坐标所代表的点之间是否有一条路径。我的问题是，我如何显示这些信息，以便我可以搜索最好的路径与Dijkstra？我见过许多人创建" Node“类，但他们似乎从未将坐标存储在该Node中。有什么标准化的方法来创建这种结构(我想它是一个图吗？)我只是错过了什么？
任何帮助都将不胜感激。
浏览 1提问于2018-10-29得票数 0
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1回答
我想将png图像转换为gif。为此，我从png图像中读取每个像素数据，方法是将其重新绘制到HTML画布中。然后我从png图像数据中删除了alpha通道。最后，我将像素数组量化为256个调色板。现在要构建gif图像，我必须将每个像素映射到调色板中最接近的颜色。我已经比较了调色板中像素和每种颜色之间的欧几里得距离。这是非常长的时间，加上我得到了非常差的质量的gif。将图像中的每个像素映射到gif调色板的最佳方式是什么？
浏览 13提问于2017-01-31得票数 0
4回答
我正在寻找Dijkstra的算法实现，它也考虑了遍历的节点数量。
我的意思是，一个典型的Dijkstra算法，在计算从节点A到节点B的最短路径时，考虑了连接节点的边的权重。我想在其中插入另一个参数。我希望算法也能对遍历的节点数量赋予一定的权重。
因此，在某些值下，计算出的从A到B的最短路径可能不一定是最短路径，而是经过的节点数量最少的路径。
对此有什么想法吗？
干杯,
RD
编辑：
我很抱歉。我应该解释得更清楚些。所以，让我们假设，从
(A，B)是A -> C -> D -> E -> F -> B，共10个单元
但我希望算法能得出总共12个单元的路由A、->
浏览 0提问于2012-04-03得票数 1
我正在制作一个游戏，游戏的大小是不同的，所以我想制作自己的阴影。我使用的api可以填充矩形，制作椭圆，水平线等，并支持rgba。考虑到这一点，我怎么做一个投影呢？我试着做一个黑白渐变，并将alpha设置为20%，但它看起来不是很好…我不知道他们是怎么做的。谢谢
浏览 2提问于2009-12-18得票数 1
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1回答
带权重的聚类分析
、、、
我有一个数据框“热度”，展示了人们在不同时间的表现。
'Var1‘代表人的代码。
'Var2‘表示一条时间线(从起点算起的天数)。
“‘Variable”是他们在给定时间点得到的分数。
Var1 Var2 value
1 1 36 -0.6941826
2 2 36 -0.5585414
3 3 36 0.8032384
4 4 36 0.7973031
5 5 36 0.7536959
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浏览 19提问于2018-02-12得票数 0
1回答
我收到了一份文件，里面有600000条与路口相连的道路。我必须做一个程序，找出两个路口之间的最短路径。但它也必须有可能找到最快的路径之间的其他两个路口。我正在考虑使用BFS算法来解决这个问题，但我不知道这是否是正确的方法。我还找到了其他一些使用Dijkstra算法解决这个问题的。
我不是在寻找完整的代码mashup，但我只想知道我是否朝着正确的方向前进。
PS:输入文件如下所示：
4370 6701 3079 2019 60
32840 9113 17817 7483 30
40758 13107 3445 2505 30
3074 11089 19209 2960 40
..。
采用以下格式
浏览 1提问于2015-03-22得票数 0
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我正在尝试让节点连接到具有不同距离的主节点。
到目前为止我所拥有的是：
import networkx as nx
G = nx.empty_graph( 3 , create_using= None)
G.add_edge(0,1)
G.add_edge(0,2)
然而，从图像中可以看到，两侧节点之间的距离与主节点之间的距离相等。是否有办法使他们到主节点的距离不同？
浏览 1提问于2019-02-20得票数 0
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我们试图计算两个离散的一维分布之间的距离.我们的目的是计算一个距离函数，它遵循最优运输的直觉:我们的分布是“点”上的质量，即向量，其重要性在于每个向量中元素的顺序。给定一个矩阵来描述任意两点之间的距离，我们希望找到u中最小成本的运输方式，以便使之成为v.
最简单的例子是: u，v是分布：u=(0.5，0.2)，v=(0.5，0.3)
假定距离矩阵为[1,1,1,1,1,1,1,1,1]，这意味着在任意两点之间移动质量单位需要1。显然，使你看起来像v的最佳方法是将0.1从第三点传送到第二点。在这种情况下，费用为1*0.1，即0.1。
遵循这一直觉，我们转向了沃瑟斯坦距离。我们已经尝试了scipy
浏览 4提问于2020-03-04得票数 4
我正在学习Udacity的在线算法入门课程。
在最后评估中，有一个问题如下：
在安德鲁·戈德伯格采访中描述的最短路径预言中，每个节点都有一个标签，它是网络中其他一些节点的列表，以及它们与这些节点之间的距离。这些列表的属性是：
(1)对于网络中的任意一对节点(x，y)，它们的列表至少有一个共同的节点z。
(2)从x到y的最短路径经过z，给定一个平衡的二叉树图G，对该图进行预处理，为每个节点创建这样的标签。请注意，对于大小为n的图，每个标签中的列表的大小不应大于log。
考虑到平衡二叉树的约束和大小不应大于log的提示，直觉地看，某个特定节点的标签似乎将由它的所有父节点组成(如果它不是叶
浏览 6提问于2014-08-28得票数 1
2回答
我希望在使用任何分类算法(如KNN或J48 )之前为数据集的特征赋予权重，但我不知道如何评估加权的特征向量。
是否有任何分类算法接受权重作为输入，而不仅仅是'0‘和'1'？
特别是，Weka的任何现成的分类函数都能够处理权重(而不是0和1作为过滤器)？
浏览 4提问于2012-07-15得票数 0
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因此，我有一个无向图，由有权的边组成(一个相似的分数)。我正在运行networkx的加权edge_betweenness_centrality算法，并取得了一些结果。
然而，我认为该算法需要距离才能正常工作，因为它是基于最短路径距离计算的。不幸的是，在阐明这一点方面缺乏，所以我想问一下，是否真的有人能证实这一点。
浏览 1提问于2020-10-22得票数 0
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我有一个字典结构，它把一个id (整数)映射成一个数字(双)。这些数字实际上是一个项目的权重。
我正在编写一个函数，该函数允许我获取给定权重的id (如果在dict中找到该权重，它将返回下一个最接近(即最近的匹配)权重的id )。
到目前为止，这就是我所拥有的：
def getBucketIdByValue(bucketed_items_dict, value):
sorted_keys = sorted(bucketed_items_dict.keys())
threshold = abs(bucketed_items_dict[sorted_keys[-2]] -bucke
浏览 3提问于2012-07-01得票数 3
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我试图在OpenCV中进行一些关键特性匹配，目前我一直在使用cv::DescriptorMatcher::match，而且，正如预期的那样，我得到了相当多的错误匹配。
在开始为提取的匹配编写自己的筛选和剪枝过程之前，我希望尝试cv::DescriptorMatcher::radiusMatch函数，它应该只返回比给定的float maxDistance更接近彼此的匹配。
我想为可用的OpenCV匹配算法编写一个包装器，这样我就可以通过一个接口来使用它们，该接口允许额外的功能以及额外的extern (我的)匹配实现。
因为在我的代码中，只有一个具体的类充当OpenCV特性匹配的包装器(类似于cv
浏览 12提问于2012-03-28得票数 1
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我阅读了维基百科的双边过滤，所有这些我都理解(我认为)。
因此，我试图理解Matlab中的实现，并从获得代码。我不明白以下几点：
function B = bfltGray(A,w,sigma_d,sigma_r)
% Pre-compute Gaussian distance weights.
[X,Y] = meshgrid(-w:w,-w:w);
G = exp(-(X.^2+Y.^2)/(2*sigma_d^2));
据我所知，meshgrid函数将给我们两个矩阵，X和Y，它们将给出从-w到w ( 2w+1是内核的窗口大小)的x和y坐标的所有可能组合。但我不明白G = exp(-(X
浏览 0提问于2018-09-28得票数 0
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图像重标度算法
、、
假设我必须使用双线性插值来重建图像。我或多或少地理解了在整数比例因子情况下放大是如何工作的。
但是如何处理非整数尺度，特别是当你需要降低图像样本时？
浏览 0提问于2016-09-18得票数 6
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我正在tensorflow 2.3.0中训练一个yolov4 (完全卷积)。
我想在训练过程中改变网络的空间输入形状，以进一步调整权重以适应不同的尺度。
这个是可能的吗？
编辑:我知道darknet的存在，但我在我的repo中使用并实现了一些非常具体的增强，这就是为什么我明确要求tensorflow的原因。
更准确地说我想做什么。
我想在Y1xX1xC训练几个批次，然后将输入大小改为Y2xX2xC，然后再次训练几个批次，依此类推。
浏览 0提问于2021-04-15得票数 1
我正在尝试fuzzywuzzy如何计算这个简单的模糊比率： print(fuzz.ratio("66155347", "12026599"))
25 为什么模糊比不是0，因为它们在每个位置都是完全不同的字符？ Levenshtein距离=8(因为每个值都需要替换)a是8(字符串1的长度是8) b是8(字符串2的长度是8) fuzz.ratio为(a+b - Levenshtein距离)/(a+b) fuzz.ratio为(8+8 - 8)/(8+8) = .50 fuzz.ratio是50 我的数学一定也有问题；我得了50分。 毛绒率是如何达到25的？ 任何指
浏览 26提问于2020-10-08得票数 1
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1回答
项目
我正在做一个小项目，用户可以在其中创建事件(如Eat、Sleep、Watch a movie等)。并记录与这些事件匹配的日志条目。
我的数据模型如下所示(应用程序本身在Python 3/ Django中，但我认为它在这里并不重要)：
# a sample event
event = {
'id': 1,
'name': 'Eat',
}
# a sample entry
entry = {
'event_id': event['id'],
'user_id':
浏览 0提问于2017-03-16得票数 3
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1回答
在Matlab中k个最近邻回归函数是什么？是否只有knn分类函数可用？有人知道这方面有什么有用的文献吗？
问候
法里德
浏览 1提问于2013-11-06得票数 4
INITIAL ISSUE
大家好，
我已经找到了几种算法来完成这项任务。但所有这些代码都考虑了每个节点或边的权重值。
我的目标比这更简单，它是从邻接矩阵得到距离矩阵。
输入将是：
a b c d e f connected vertices to i
a 0 1 0 0 0 0 1
b 1 0 1 1 0 0 3
c 0 1 0 0 0 0 1
d 0 1 0 0 1 0 2
e 0 0 0 1 0 1 2
f 0 0 0 0 1 0 1
---
Sum: 10 -> Edges =
浏览 0提问于2012-06-13得票数 1
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假设我们有一个不平衡的数据集: 90%的数据属于A类，10%的数据属于B类，而且，在A类的集群中，B类的点数差不多。一个有很多专业知识的人告诉我，在这个领域，模特们的体重会更高。
但据我所知，模型并不只是自动地对类进行加权。我说错了吗？不同的模型会如何表现，为什么？
浏览 0提问于2022-10-30得票数 0
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1回答
我有很多手机屏幕的standard.Example：
240x320
320x480
480x800
........
但在日志中我收到了许多屏幕尺寸(当设备访问我的网站时，javascript会检测到这个屏幕尺寸，然后发送到was服务器)：示例241x322,239x320,481x799……这个尺寸是错误的任何像素的高度，重量或高度和重量的高度和重量是最好的算法，或库归一化屏幕尺寸(知道大小241x322是240x320)。
浏览 0提问于2013-10-16得票数 0
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