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回答
基于
出现
频率
的
概率
预测
、
、
、
我有一个2011-2013年
的
降雨量时间序列,其中降雨量数据为1(无雨)和0(降雨)格式。原始数据间隔为1小时,从每天上午10点到下午3点我不想
预测
2014年
的
降雨量,但我想根据降雨量列中
出现
1或0
的
情况来
预测
同一时间间隔全年
的
降雨
概率
。目前,我使用以下代码通过计算1次或0次
出现
次数来
预测
下雨
的
可能性: import pandas as pdb = {'year':[201
浏览 27
提问于2020-08-17
得票数 2
回答已采纳
1
回答
一个
预测
变量和三个响应变量(分类和连续)
、
、
、
、
如果我有
预测
变量,它是连续变量和范畴变量
的
混合物,而响应变量是连续
的
。反应变量:疾病发生
概率
(连续)
预测
变量:食物摄入量(分类),年龄(连续),运动
频率
(连续) 因此,
基于
3种机器学习模型
的
最佳方法是什么?
浏览 0
提问于2021-09-26
得票数 1
1
回答
如何解释Python双图似然比?
、
、
我试图找出如何正确地解释nltk
的
“似然比”,给出下面的代码(摘自这个)。22: 我感到困惑
的
是,在我使用上面提到
的
nltk代码和我自己
的
数据时,什么是“基本<
浏览 0
提问于2018-02-09
得票数 1
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1
回答
介词预设
的
n-g语言模型
、
、
我试图建立N克模型来
预测
一个文本语料库
的
缺失介词。所以N克模型基本上只是后验
概率
的
集合?公关(这个词是以前
的
词)?那我想知道这台机器是怎么学习
的
?因为我们将根据训练集中单词组合
的
频率
得到一组确定
的
概率
。除了插值(比如加权和中每克
的
权重)外,似乎没有任何参数需要学习。至于介词
的
实际
预测
,在得到一组词
浏览 0
提问于2022-10-08
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用自定义Word2Vec嵌入而不是GloVe
、
、
、
、
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?我想加载我自己
的
Word2Vec嵌入。
浏览 4
提问于2021-03-12
得票数 0
1
回答
计算python中
的
条件
概率
、
如何计算python中
的
条件
概率
p(a,b,c)?其中
概率
基于
状态a,b,c
的
频率
。
浏览 1
提问于2018-09-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
正确
预测
的
可视化
、
、
我训练了
基于
概率
预测
的
支持向量机分类模型.我对每个模型都有
概率
的
可视化,就像0 -data
的
概率
在变量prediction0中一样。 我需要做
的
是,当向量c中
的
0被正确
预测
时,在这个graf上标记红色
的
那个点
浏览 1
提问于2022-05-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
高斯朴素贝叶斯分类中
的
学习步骤是什么?
、
、
对于条件无关
的
特征f_i,朴素贝叶斯分类给出了分类器对于类k。我理解对于高斯朴素贝叶斯,我可以假设正态分布
的
特征,其中μ_{k,i}是类k和Featuref_i
的
平均值(方差σ_{
浏览 0
提问于2020-02-18
得票数 2
回答已采纳
1
回答
预测
的
标签或
预测
的
概率
在中国
的
阴谋?
、
作为绘制ROC曲线
的
参数,例如在分类模型中,我可以得到
预测
的
标签和
预测
的
概率
。输出层中有softmax层。 在分类问题中,我应该使用
预测
的
标签或
预测
的
概率
来绘制ROC曲线。
浏览 0
提问于2018-05-27
得票数 1
2
回答
随机森林分类器:哪个类对应于
概率
、
、
、
、
我正在使用来自pyspark.ml.classification
的
pyspark.ml.classification+-----+----------+---------------------------------------+ 我有一个由2个元素组成
的
列表,这些元素显然与
预测
类
的
概率
相对应。我
的
问题:
概率
[0总是与
预测
浏览 1
提问于2018-04-04
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何测量朴素贝叶斯分类器
的
不确定性和
预测
误差?
、
、
我有一个由30行和5列组成
的
小数据集(4个特性和1个类)。分类器用于给出事件发生
的
可能性。因此,类变量给出了发生
的
概率
。 如何测量分类器
的
不确定性和
预测
误差?我读过一篇关于测量
预测
不确定性
的
这里文章。然而,它正在解决多类分类
的
问题!
浏览 0
提问于2019-01-17
得票数 1
2
回答
关于LIBSVM
预测
的
概率
估计
、
我们如何解释LIBSVM
预测
的
概率
估计。它是否
基于
实例与最大边距超平面的垂直距离? 请通过一些关于LIBSVM分类器
预测
的
概率
估计
的
解释。首先调整参数C和gamma,然后使用带有训练和测试
的
-b选项输出
概率
估计。
浏览 1
提问于2011-10-18
得票数 4
3
回答
如何计算字符串
的
每个字符
的
位数?(bpc)
、
、
、
、
我正在读
的
一篇论文,,使用每字符位数作为评估文本生成计算机模型质量
的
测试指标,但没有参考它是如何计算
的
。到处搜索,我真的找不到任何关于它
的
东西。 有人知道怎么计算吗?
浏览 2
提问于2013-07-23
得票数 9
回答已采纳
1
回答
在pyspark LogisticRegression输出中,哪个
概率
属于哪个类别?
、
、
我
的
代码如下:lr = LogisticRegression(featuresCol=lr.fit(transformed)predictions.select('probability') 这给了我两个
概率
但我不知道哪个
概率
属于哪个类别。如何找到它。谢谢
浏览 3
提问于2017-06-14
得票数 0
1
回答
用插入符号包进行GBM分类
、
当使用插入符号
的
训练函数拟合GBM分类模型时,函数predictionFunction将
概率
预测
转换为
基于
概率
阈值0.5
的
因子。obsLevels[1], modelFit$obsLevels[2])如果用户试图使ROC曲线下
的
面积最大化虽然灵敏度和特异性对应于单个
概率
阈值(因此需要因子
预测
),但我更希望使用gbmPredic
浏览 2
提问于2014-01-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在
预测
结果时,libsvm使用哪种方法作为
概率
估计?
、
我使用libsvm (包中提供
的
可执行文件)。一个二级分类问题。在训练步骤中,我将b参数设置为1,定义为; -b probability_estimates:是
预测
概率
估计,0还是1(默认为0);对于一类支持向量机,只支持0。但是,
基于
支持向量机
的
公式,
预测
结果是向边缘
的
浏览 2
提问于2013-12-11
得票数 2
回答已采纳
1
回答
从
频率
分布中获取
概率
来测试个体
、
、
如果我有一个
频率
分布,描述了心脏
出现
一定程度症状
的
正常患者
的
频率
(假设50%
的
患者
出现
"3“,20%
的
患者
出现
"2”,30%
的
患者
出现
"4“。 我如何使用这些数据来测试一个新患者是健康
的
还是不健康
的
?一个相对
频率
会说,如果一个患者
出现
"3“,那么他们有50%
的
机会是健康<
浏览 11
提问于2017-07-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
密度
预测
的
多类回归方法
、
、
、
、
基于
这些数据,我创建了一个密度向量,在一段时间内,t(即01.01.2016在06:00)计算了有多少用户连接到哪个天线。结果应该是在下一个时间步骤(因此每15分钟)连接到天线
的
用户
的
预测
数。因此,它可能
预测
01.01.2016 06:15:101: 0;103: 2; 现在我想知道输出层应该是什么样子?尤其是神经元数量和激活功能。如果它要输出每个天线
的
预测
用户数,它应该有相同数量
的
神经元;所以它应该是80个,就像在
浏览 0
提问于2019-06-25
得票数 1
回答已采纳
2
回答
有相同行
的
不平衡类?
、
、
在我
的
数据集中,我有3个类->0,1,2.0(72k),1(13k)和2(13K)括号中有计数。因此,每当我试图用任何算法来
预测
它们时,我都会观察到,几乎所有的“2”S都被
预测
为"0“。在很少
的
探索中,我发现有些行
的
属性0和2完全相同。有什么技术可以解决这个问题吗?
浏览 0
提问于2017-11-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
根据zeroinfl()模型对象
的
预测
概率
计算边际效应
、
我之前创建
的
这个图显示了
基于
两个变量
的
索赔开始
的
预测
概率
,PIB (在x轴上缩放)和W,表示为它
的
75%和25%。
预测
的
置信区间显示在这两条线旁边。由于我
的
理论认为W和PIB在索赔开始时具有交互作用,所以我想看看W对PIB
的
边际效应是否有任何意义。根据我在这里
的
阅读(),仅凭
预测
概率
的
置信区间无法确认这种影响是微不足道
的
浏览 57
提问于2020-02-23
得票数 0
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