我希望包括一个大小的组成部分，以geom_point，调整的基础上选择的变量。但是，我希望将变量范围的较高端排除在因式分解的点大小之外。在从0到600的值范围内，我希望仅显示超过50的值(最小大小从50开始)，然后我希望最大点大小达到300，接近600的点与值为300的点的大小</em
浏览 11提问于2021-06-07得票数 0
用cross_val_score计算的度量与从cross_val_predict开始计算的同一度量有何不同(用于获得预测，然后给出度量函数)？score_cvs.mean()
在这种情况下，我们得到了同样的结果：Accuracy cvs: 0.95333333
然而，情况似乎并不总是这样，因为是编写的
浏览 0提问于2016-02-10得票数 1
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首先，请允许我承认，我是一名经验丰富的程序员，有超过10年的编程经验。然而，我在这里问的问题是一个问题，从那以后，我第一次读到一本关于C的书是十年前的事。浮点数字使用机器上浮点数字的本机双精度(64位)表示表示.通常这是IEEE 754，它提供了大约17位的精度和一个指数在-308到308之间，这与C中的双重类型相同。我从来不明白这句话的意思
“.提供大约17位数字的</
浏览 1提问于2012-06-05得票数 2
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我成功地将the应用于数字手写数据集.n=3823空间中的D=64数据点(即手写数字)(即8x8像素)。效果很好。
现在我想把n个≈60个数据点聚集在一个D≈3000维空间中。对于不建议使用there的维度数(相对于数据点的数目)是否有上限？
浏览 0提问于2019-01-08得票数 3
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我一直试图为摩托罗拉68000创建一个库(原始的，没有浮点协处理器)，它可以将转换成屏幕上可以显示的文本。我使用的是，它将浮点数转换为十六进制，以获得逻辑的故障。下面是我在该网站上的输出，测试值为0x3E400000： 3 e 4 0 0 0 0 0
0011如果没有浮点协处理器，如何计算和存储2^-3或1.5？难道不需要通过与输入相同的
浏览 5提问于2022-06-07得票数 0
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这个问题涉及到参数大小的向量变量的迭代和微分。他们没有被给予，也永远不会。例如，采用以下简单设置：
从输出中推断出automatical
浏览 5提问于2016-04-13得票数 1
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我正在对数据流进行实时聚类，更准确地说是Twitter流。当数据点(Tweet)从流到达时，一个点被分配到与它最相似的集群。在集群过程中，我跟踪所有集群随时间变化的大小。每当集群的大小超过所有大小的平均值时，我就会将该集群声明为重要集群或趋势集群。然而，如果它的大小在一段时间内保持不变，我无法找到一种方法来声明这个集群是非趋势<
浏览 3提问于2013-07-07得票数 0
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我有一个大的文本数据集聚类。每个集群由属于它的向量化文本、文本数量、创建日期和其他参数的质心表示。我不能在n维空间中绘制星系团。我有哪些选择？
浏览 0提问于2018-04-23得票数 7
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这是我的代码，用于在给定的限制下生成所有Hamming数(又名5-光滑数)。
在数论中，光滑(或易变)数是一个整数，它完全分解成小素数。例如，一个7 -光滑数是一个素数都最多为7的数，所以49 = 7^2和15750 =2×32×53×7都是7光滑的，而11和702 =2×33×13不是光滑的。我知道生成数字的其他方法，然而，
浏览 0提问于2018-08-11得票数 2
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我不是很确定我应该如何使用这些。我认为它们可以用于数据驱动测试，这让我很感兴趣。在同一个平台上没有太多可用的资源。有没有人能给我解释一下如何使用它们，或者给我介绍一下资源？谢谢。
浏览 0提问于2010-05-25得票数 7
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谱聚类与层次聚类
、、、
有谁能解释一下，与光谱聚类相比，使用层次聚类有什么好处？我知道它们是如何工作的，但我想知道在哪种情况下使用分层聚类比使用光谱聚类更好。
浏览 6提问于2016-04-15得票数 3
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我有一个jqPlot线条图，画得很漂亮，但是我不能把它画到它所在的div的边缘(这对我的应用程序很关键)。我已经尝试了所有与删除页边距、填充等有关的选项，但最后仍然存在相当大的差距。下面是我的绘图选项代码： stackSeries: true, show: false, gridPadding: { top: 0, right
浏览 0提问于2012-06-28得票数 2
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我目前正在使用许多分类模型，特别是Logistic回归、KNN、朴素贝叶斯、支持向量机和决策树，用于我的机器学习类。
我知道如何查找和删除丢失的值和异常值。但我想知道，如果不删除异常值和缺失值，上述模型中的哪一个会表现得非常糟糕。例如，如果我决定将异常值和缺失值保留在dataset中，那么应该避免哪个模型？我该如何决定要避免哪种模式？
浏览 0提问于2022-04-13得票数 0
我们通常过滤掉具有低相关性或对目标变量没有显著影响的特性(列)。使用高维数据集(例如，超过数千个特征)训练的算法如何包含具有很高相关性但有不同目标变量的行？它不会使ML算法在分类任务中混淆吗？让我举一个简单的例子来解释我的意思。假设我们得到了一辆车的价格，任务是把它归类为“廉价车”、“经济型车”、“豪华车”和“精英车”。进一步假设，两行之间的距离一般预期大于100
浏览 0提问于2018-10-27得票数 1
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这是从这个问题开始的：使用该技术，我将jar从62MB减少到26MB。诚然，我的项目(或它的依赖项)确实使用了一些强大的技术:特别是Lucene (10MB)、Apache POI (10.5MB)、openxmlformat(1
浏览 13提问于2017-02-22得票数 1
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今天的比赛很棘手，但绝对可行，我想我走在正确的轨道上。我在试着检测图像中的虚线。我这样做，通过寻找对的最佳拟合轮廓，其斜率也与彼此创建的角度对齐。){ }}
方法是: 1)创建对等高线的最佳拟合线数组；2)通过数组获得直线的斜率；3)再次遍历数组，每
浏览 3提问于2016-07-05得票数 0
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