我有一个由不同群体的人在搜索中使用的关键字数据库。类似于:
group1person1: x, y, z
group1person2: x, z, d
...
group2person1: z, d, l
...
诸若此类
我想看看哪些关键字是一个给定的组最具特征的。我正在尝试做OkCupid在他们的博客中做的事情:
关于这项任务,有人能推荐合适的算法/术语/建议吗?
(我将使用Python完成此操作)
提前感谢!
我已经编写了一个python脚本,它计算中位频率,平衡每个类在像素级分割期间的权重。然后,我在Python Layer模型定义中添加了一个caffe,它将权重发送给损失函数。基于,用户提到caffe中的SoftmaxWithLoss层对应于TensorFlow softmax_cross_entropy_with_logits。我的问题是如何将权重发送到SoftmaxWithLoss层?在median frequency balancing中还可以使用哪些其他损耗层?我使用了InfoGainLoss,但它不收敛。非常感谢你的帮助。
在将一个阶段空间划分为Alpha分区时,它的目的是了解该分区有多好。从这个角度来看,我们需要找出源熵。现在,我搜索了很多,但是找不到什么是源熵。有谁能解释一下:
香农熵与源熵有何不同?如何实现源熵?
如何计算信道容量?下面是计算数据x的Shannon熵的代码。如果对下面的代码进行修改以计算信道容量,我将非常感激。
x = x(1:end);
if nargin == 1
p = freq(double(x));
else
if numel(x) ~= numel(y)
e = -1;
有两个随机变量X和Y及其联合概率Posterior_P(离散,2D-数组),利用得到后验概率熵,由于默认轴= 0,它返回维数为len(X)的数组。我对熵完全陌生,所以如果我混淆了某些定义,请纠正我。我创建了一个非常简单的例子来证明:
x = np.arange(-2,2,0.01)
y = np.arange(-2,2,0.01)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
# support area
sup = np.dstack((X,Y))
distribution = multivariate_normal(mean=[0,0],cov=[[1,0],[0,1]])
# T
我看到一些github评论说,模型()调用的损失的输出以困惑的形式出现:
但当我看相关代码时..。
if labels is not None:
# Shift so that tokens < n predict n
shift_logits = lm_logits[..., :-1, :].contiguous()
shift_labels = labels[..., 1:].contiguous()
# Flatten the tokens
loss_fct = CrossEntropyLoss
我正在使用Mac el capitán,并且我正在尝试遵循版本。在训练步骤中,我收到以下警告消息:
OpenNMT-py/onmt/modules/GlobalAttention.py:177: UserWarning: Implicit dimension choice for softmax has been deprecated. Change the call to include dim=X as an argument.
align_vectors = self.sm(align.view(batch*targetL, sourceL))
/Library/Frameworks
我一直在努力学习佩德罗·多明戈斯机器学习课程视频(尽管目前这门课程并不活跃)。他的第一个家庭作业开始于编码一个决策树(ID3)。决策树用于后续任务(其中套袋和提升方法将在其之上应用)。
我担心的是,我的基本决策树实现是运行在一个略高于60%的准确性,这似乎是非常低的。基于假设检验的剪枝似乎也没有多大的区别。考虑到大多数后续作业都依赖于这段代码,不确定它是否正常工作是令人沮丧的。
我已经写了很多遍这门课了,我不知道我哪里出了问题(如果我是的话)。代码中最让我关注的部分是我的信息增益计算和基于卡方的假设检验,但很有可能我错过了其他明显的东西。
import numpy as np
import s