我正在使用定时特性(单位: ms)来输入数据,其中一些功能是基于键盘keyCodes(正整数,范围:八千二百二十二)。目前,我使用StandardScaler() by 科学知识-学习来扩展所有的功能,这样我的学习模型就不会超过基于keyCode的特性。我想对基于keyCode的特性进行分类,只对定时特性运行StandardScaler()。我该怎么做呢?
假设我想证明1d12 (十二边模)服从矩形分布,2d6服从正态分布。
快速和肮脏的方法是统计大约1000个随机生成的数字,将它们放在一个数组中,然后从那里计算平均值和期望值。
但是,如果我想通过使用运行的总计而不是1000个成员数组来节省内存呢?
我可以这样做吗?
for (i =0; i < 1000; i++){
x = Math.Random(1,6);
runningTotal += x;
}
mean = runningTotal / 1000;
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在创建训练集的过程中,我输入了"true“和"false”,顺序与在WEKA中创建测试集时输入的顺序相同。这些标称值用于class属性。
当我运行分类器时,不知何故,我感觉结果看起来好像在测试集中是相反的。
我的问题是,如果训练集中的第一行显示类值为"False",并且如果训练的模型用于测试集上的SVM分类器,这是否意味着如果返回的分类类为0,我是否应该将其视为False?
谢谢Abhishek S