我需要实现朴素贝叶斯分类器并绘制ROC曲线
1) only 2 classes(Trousers and pullovers) out of 10 classes of the [FMNIST][1] dataset and then
2) second for all the ten classes without using scikit library and just basic matplotlib, pandas libraries from scratch.
我已经成功地实现了这两种情况下的朴素贝叶斯分类器,但我无法理解如何实现ROC曲线,因为它需要设置阈值。朴素贝叶斯分
由于X趋向代码被编译为Java,所以堆栈跟踪包含生成的Java源代码的行号,而不是原始X趋向源代码:
package test
class Main
{
def static void main(String[] args)
{
method // line #7
}
def static method()
{
throw new RuntimeException // Line #12
}
}
堆栈跟踪:
Exception in thread "main" java.lang.Runtime
我一直在尝试复制https://diffeqflux.sciml.ai/dev/examples/BayesianNODE_NUTS/,使用不同的常微分方程,但我在没有不确定性量化的情况下得到了这个结果,是因为我做了初始值u0更高: ? 你能告诉我出了什么问题吗? using DiffEqFlux, OrdinaryDiffEq, Flux, Optim, Plots, AdvancedHMC, MCMCChains
using JLD, StatsPlots
function Arps!(du,u,p,t)
y= u[1]
#x, y = u
# Di
在硬币翻转中,我们想要计算p(θ,数据),其中θ是底层参数。
先验服从参数a和b的β分布。
这种可能性遵循Bernoulli分布,它给出了出现的概率。
下面是代码实现:
a = 1 # a and b are the beta distribution's parameters
b= 1
num = 1e5 #Number of candidate theta values
z= 17220 #Number of heads
N= 143293 #Total number of flips
Theta = seq(0.
output = RBugsfit(..., coda=T, ...)输出一个mcmc.list对象,其中包含四个参数的后验分布样本及其样本后验均值。使用summary()我可以看到样本后验均值,但我想知道如何从output中将样本后验均值检索到我的程序中的变量中?谢谢!
> summary(output)
Iterations = 201:3396
Thinning interval = 5
Number of chains = 2
Sample size per chain = 640
1. Empirical mean and standard deviation for