我有以下函数,这是正态分布的公式,我的目标是用GraphView库绘制它。好吧,我有以下几点:
Id -图
代码kotlin
class ExampleActivity : AppCompatActivity() {
lateinit var series1: LineGraphSeries<DataPoint>
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
setContentVie
我需要编写一个生成随机实现的Cauchy分布的程序。
具有空位置和单位规模。
另外,我需要在-5到5个桶之间做一个直方图,为了随机实现1,000个点,和理论曲线确保它们有相同的单位。
我计算了累积分布函数
关于柯西的发行:
我编写了以下python代码:
from __future__ import division
import scipy
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math as m
valuesX = []
for q in range(1000
我正在做一个使用python和keras的聊天机器人,所以我创建了一个使用keras的CNN模型,现在我想训练它。我创建了两个类,一个用于问候,另一个用于告别。当我运行代码来训练它时,它给出了一个错误,这是由形状引起的。 Training Data Shape: [[1. 1.]
[1. 1.]]
Target Data Shape: [1. 1.]
Number of classes: 2
Classes: ['byes' 'greeting']
Epoch 1/100
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我已经建立了一个测试语料库的三角图模型,我想要计算最大似然估计。
假设我们有以下案文:
text = "The white fox, The white fox, the black fox."
它的曲线图是:(The white fox), (white fox The), (fox The white) ...
要做到这一点,我将不得不计算所有的事件,比如“白色”,然后是以“狐狸”结尾的所有曲线图,然后是“白色”、“黑色”等等。
是否有更好的方法,而不是迭代所有的三角图,分割它们,阅读它们的内容,看看它们是否是我现在的迭代所需要的?
我知道nltk,但这是为了学习,我宁愿自
我现在正在尝试用python重新创建这个 exponential probability paper图。 为此,我必须将CDF函数线性化为: x = a*g(Fx(x)) + b 然后绘制x与g(Fx(x))的对比图。 This image shows the parameters for different distributions 然而,我不知道如何继续。显然,x轴的比例必须改变。我已经尝试过使用探测图,但结果完全相同。 有什么想法吗? import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import