我读了论文,但不太理解提供的算法:
“设D(x)表示从数据点x到我们已经选择的最近中心的最短距离。
1a.从X中随机均匀地选择初始中心c1。
1b。选择下一个中心ci,选择ci = x‘∈X with probability (D(x')^2) / Sum_of(D(x)^2)
1c。重复步骤1b,直到我们选择了总共k个中心。
2-4。继续使用标准k-means算法。“
(最好看看上面链接中的算法)
尤其是第1b步。"selecting ci = x‘∈X with probability (D(x')^2) / Sumof(D(x)^2)“是什么意思?它们是否意味着选
我正在尝试使用预训练的InceptionV3模型对具有平衡类的dicom图像进行图像分类。
def convertDCM(PathDCM) :
data = []
for dirName, subdir, files in os.walk(PathDCM):
for filename in sorted(files):
ds = pydicom.dcmread(PathDCM +'/' + filename)
im = fromarray(ds.pixel_a
我把对象的定义定义为特征概率。每个对象都有自己的特征、重要性和概率。例如,对于对象"X",我有“颜色”特征(重量为0.8) -对象可以是蓝色的80%的案例和黑色的20%的案例。“形状”特征(重量20%) -方形占30%,圆形占70%。
我试图创建一个“预测器”,所以如果我观察到蓝色和圆形的东西- (0.8 X 0.8) x (0.2 x 0.7) -物体X的概率。
这在数学上有意义吗?
如果这个方法听起来很合理,我应该如何处理非常小的数字(我可以有一个非常长的特征向量,最终的数字将非常小)?
我需要一个算法来将游戏规则(p&p角色扮演)转换为概率,特别是从if-然后-else构建的条件结构,条件由布尔(not,and,or)和关系运算符(==,>=,<=,<,>)以及骰子卷和布尔值构成。
示例:
var a = diceRoll(d8,d10,d12) // a shaker full of dices
// a 8 sides, a 10 sided and a 12 sided dice
// values added togeth
作为练习,我正在编写一个程序来计算相同数字滚动5骰子的赔率。这个想法是通过模拟来获得结果,而不是简单的数学计算。我的程序是这样的:
# rollFive.py
from random import *
def main():
n = input("Please enter the number of sims to run: ")
hits = simNRolls(n)
hits = float(hits)
n = float(n)
prob = hits/n
print "The odds of rolling 5
我使用vite和reactjs,当我在代码中更改某些内容时,我没有看到更改,我只看到了页面重放和呈现任何内容(白页)和控制台中的错误。
helpers.ts:111 Uncaught ReferenceError: Cannot access 'ConnectedContext' before initialization
at SignIn (index.tsx:54)
at renderWithHooks (react-dom.development.js:14803)
at updateFunctionComponent (react-dom.de