我已经训练了一个模型,并确定了一个我想部署它的“阈值”,但是我很难理解这个阈值与分数之间的关系。
X = labeled_data[features].reset_index(drop=True)
Y = np.array(labeled_data['fraud'].reset_index(drop=True))
# (train/test etc.. settle on an acceptable model)
grad_des = SGDClassifier(alpha=alpha_optimum, l1_ratio=l1_optimum, loss='log&
我正在研究一个使用seq2seq模型的文本生成,其中使用了GloVe嵌入。我想在这段代码中使用自定义的Word2Vec (CBOW/Gensim)嵌入。有没有人可以帮我用我的自定义嵌入来代替GloVe?
def initialize_embeddings(self):
"""Reads the GloVe word-embeddings and creates embedding matrix and word to index and index to word mapping."""
我有从time T1到T6的顺序数据。行包含50个客户的状态序列。我的数据中只有3种状态。例如,如下所示:
T1 T2 T3 T4 T5 T6
Cust1 C B C A A C
我的过渡矩阵X如下所示:
A B C
A 0.3 0.6 0.1
B 0.5 0.2 0.3
C 0.7 0.1 0.2
现在,我们看到,在时间T6状态是在C,它对应于c=[0 0 1]向量。我现在通过做矩阵乘法来预测T7:c * X,它给了我[0.7 0.1 0.2]。基于此,我决定T7的状态将是A (最高的prob )。价值)。
对于T
我使用R中内核包中的ksvm来预测概率,在predict.ksvm中使用type="probabilities"选项。然而,我发现有时使用predict(model,observation,type="r")不能得到predict(model,observation,type="p")给出的最高概率的类。
示例:
> predict(model,observation,type="r")
[1] A
Levels: A B
> predict(model,observation,type="p")
坦率地说,我一直在思考如何实现一些超出我数学能力的东西。因此,在这里,请随时尝试并为我指出正确的方向,而不是完整的代码解决方案,任何我都会感激的帮助。
因此,假设我对文本进行了分析,并生成了不同两个字符组合的频率表。我将它们存储在一个26x26的数组中。例如:
A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
A 1 15 (frequency of AA, then frequency of AB etc.)
B 12 0 (freq of BA, BB etc..)
... etc.
所以我想随机选择这两个字符的组合,但我想根据频率
我不太理解这个马尔可夫...它需要两个单词作为前缀和后缀,保存它们的列表并生成随机单词?
/* Copyright (C) 1999 Lucent Technologies */
/* Excerpted from 'The Practice of Programming' */
/* by Brian W. Kernighan and Rob Pike */
#include <time.h>
#include <iostream>
#include <string>
#include <deque>
#include