如何从数据集表中创建联合分布矩阵P[x，y]
从数据集表中创建联合分布矩阵P[x，y]的步骤如下：
- 理解联合分布矩阵：联合分布矩阵是用于描述两个随机变量之间关系的矩阵。在这个问题中，我们要创建的联合分布矩阵P[x，y]将描述两个变量x和y之间的关系。
- 数据集表准备：首先，需要准备一个包含变量x和y的数据集表。数据集表应该包含所有的观测值，并且每个观测值都有对应的x和y的取值。
- 数据预处理：在创建联合分布矩阵之前，可能需要对数据进行一些预处理操作，例如数据清洗、去除异常值、数据归一化等。这些操作可以提高数据的质量和准确性。
- 统计计算：根据数据集表中的观测值，可以计算出每个(x, y)对出现的频率或概率。可以使用统计方法，例如计数、频率分布等来计算。
- 创建联合分布矩阵：根据计算得到的频率或概率，可以创建联合分布矩阵P[x，y]。矩阵的行表示变量x的取值，列表示变量y的取值，矩阵中的每个元素表示对应(x, y)对的频率或概率。
- 可视化和分析：创建联合分布矩阵后，可以进行可视化和分析。可以使用图表、热力图等方式来展示矩阵中的数据分布情况，进一步分析变量x和y之间的关系。
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相关·内容
例如，有一个表有100对x和y值，我如何创建联合分布矩阵Px，y in r。我试图解决这个问题，但不知道如何开始
浏览 30提问于2021-09-28得票数 0
1回答
如何计算联合分布的熵？
、、、
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
浏览 1提问于2018-06-25得票数 1
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了解不同的机器学习概念，我遇到了生成和鉴别模型。根据我所研究的，生成模型是基于P(x，y)(联合概率分布)，而判别模型是基于条件概率的P(y，x)。但问题是为什么，实际上是如何做到的？联合概率是如何产生新数据的同时条件概率又是如何在当前数据集上工作的呢？有谁能用一个直观的例子来解释我，或者用某种联系来解释这个概念呢？
浏览 0提问于2019-11-29得票数 1
1回答
我正在从一个核函数构造2个任意的PDF(概率密度函数)，并将它们表示为2列向量，我们称之为A、和B。
这些pdf中的每一个都是相互依赖的，并且是一个未知的底层pdf的条件样本，提供了来自前一时间步骤的信息。
我的目标是创建一个由矩阵表示的P(A，B)的曲面(编辑:由于@Roberts的建议，我现在有点不确定该如何构造它)。
然后，我想为这个曲面创建一个归一化的(即0,1)累积分布函数，这样我就可以从表面随机取样。(在Matlab中)
在2D中，这只是一个计算pdf的cumsum的问题。
CDF_A = cumsum(A)
但在3D领域，我并不完全相信这是一个在两个方向上计算cumsum的问题。
浏览 3提问于2014-06-02得票数 0
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1回答
我在理解GDA的可能性函数方面有困难，这是在安德鲁·吴的CS229笔记中给出的。
l(φ，0，1，Σ) = log (乘积从i到m) {p(x(I)=y(I)；0，1，Σ)p(y(i);φ)}
链接是页面5。
对于线性回归，函数是从i到me的乘积(y(I)\x(I)；theta)，这对我来说是有意义的。为什么这里有一个变化，说它是由p(x(I)\y(I))乘以p(y(i);phi)？提前感谢
浏览 0提问于2015-09-06得票数 0
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我有一个问题，就是我很难理解导致这些结果的概念。我使用角面密集层将13个输入特性映射到3个输出标签。在训练过程中，即使在2000年代以后，训练数据的损失(RMSE)也会不断减少。但是，如图中所示，验证数据的损失在大约200个历次之后不再减少。
现在，我根本不明白的是，考虑到培训和验证数据对于所有13个输入特性和3个输出标签的分布(几乎)完全相同，您如何解释这个结果。它们是从相同的分布中提取的。为了说明，我为一些输入特性和输出标签(和内核密度函数)绘制了直方图，如下所示：
如果您想查看所有输入特性和输出标签的直方图，您可以在这里找到它们(在trai的所有分布中，有效数据集和
浏览 3提问于2022-05-16得票数 1
在过去的几天里，我一直在阅读关于生殖模型的文章，有一个问题困扰着我。许多来源(维基，谷歌文章)提到，生成模型试图建立联合概率分布p(x，y)的模型，并从这种分布产生新的样本。我的问题是，为什么模型和样本来自联合分布而不是条件分布p(x=y)？
浏览 0提问于2020-01-03得票数 2
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我有九个代表公司的不同数据库，都在同一台SQL server2008机器上。
在每个公司数据库中，都有一个名为gltrxdet_vw的视图。这是在多个表中定义的，我可以执行
SELECT x, y, z, SUM(amt) AS amt_
FROM gltrxdet_vw
WHERE trxdate BETWEEN '2012-04-01' AND '2012-04-30'
GROUP BY x, y, z
由于表上的索引是基于trxdate的，所以返回结果非常快。
对于我们的合并帐户，我们需要跨九家公司进行分组，因此我的计划是创建一个有效的视图
CREATE
浏览 1提问于2012-06-26得票数 1
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这可能是非常基本的，但我不能计算出它--我有一个100x5的矩阵y，它是从狄利克雷多项式生成的，我想使用tensorflow概率来推断参数γ。下面是我实现的模型(为了简单起见，我现在假设gamma对于所有5个类都是相同的)：
def dirichlet_multinomial_model(S, p, N, tau):
gamma = ed.Gamma(2.0, 3.0, name='gamma')
y = ed.DirichletMultinomial(500, tf.ones(5)*gamma, name='y')
return y
浏览 27提问于2018-06-08得票数 1
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2回答
假设我有一个二元离散分布，即i=1，...n和j=1，...m的概率值P(X=i，Y=j)表。如何从这样的分布中生成随机样本(X_k，Y_k)，k=1，...N？也许有一个现成的R函数，比如：
sample(100,prob=biprob)
其中biprob是2维矩阵？
下面是一种直观的采样方法。假设我们有一个data.frame
dt=data.frame(X=x,Y=y,P=pij)
X和y从哪里来
expand.grid(x=1:n,y=1:m)
和pij是P(X=i，Y=j)。
然后，我们通过以下方式获得大小为N的样本(Xs，Ys)：
set.seed(1000)
Xs <-
浏览 3提问于2010-02-17得票数 7
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分类器混淆矩阵的比较
、、、、
我尝试将Logistic回归、线性判别分析和KNN应用于python的“统计学习导论”( 市场数据集 )中。
Logistic回归和LDA在实施方面是相当直接的。下面是测试数据集上的混淆矩阵。
📷
📷
这两种方法非常相似，几乎都有相同的精确度。但是，我试图通过绘制损失vs K图来为KNN找到一个K：
📷
并选择了一个大约125的K来获得这个混淆矩阵(相同的测试数据集)
📷
虽然KNN具有较高的精度，在0.61左右，但混淆矩阵与logistic矩阵和LDA矩阵有很大的不同，后者的真实负数较高，而真正性较低。我真不明白为什么会发生这种事。任何帮助都将不胜感激。
下面是我如何计算KNN分类器的损失(
浏览 0提问于2021-09-17得票数 1
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我想在TFF (Tensorflow Federated)上使用三通道(X，Y，Z)加速度计数据集训练联邦模型，时间帧长度为128。
我的目标是使用
tff.learning.from_keras_model
TensorFlow联邦网站上的指南主要是处理数据集，这些数据集已经以所需的格式提供给模型。
tensorflow_federated.python.simulation.hdf5_client_data.HDF5ClientData
我完全不知道如何将我的原始数据集转换成所需的TFF格式。
我使用的数据集具有以下形状：
X: (-1, 128, 3) and Y: (-1)
X:是否浮
浏览 2提问于2020-03-25得票数 1
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这个问题的最小例子：
const a = {
'x': {},
'y': 'y',
};
const b = {
'x': {},
'y': 'y',
};
for (const p of ['x', 'y'] as const) {
a[p] = b[p]; // error string | {} is not assignable to {} & string
}
for (const p of ['x&#
浏览 0提问于2020-04-22得票数 1
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给定两个数据表，我希望使用如下查询从第三个表中的第二个数据表中提取最小日期：
表1
id value date_of_payment risk
x1 100 01.01.2020 15X
x1 50 01.05.2020 15Y
表2
id start end risk
x1 01.01.2019 01.12.2021 15X
x1 01.05.2019 01.04.2022 15Y
表3 (结果)
id start(min) end(max)
浏览 6提问于2020-07-15得票数 0
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我试图使用Matlab的nlinfit函数来估计x，y配对数据的最佳拟合高斯值。在这种情况下，x是二维方向的范围，y是“是”响应的概率。
我从相关文章中复制了@norm_funct，我想返回一个平滑的正态分布，它最好地近似于y中的观测数据，并返回最佳拟合pdf的大小、平均值和SD。目前，安装的功能似乎是不正确的缩放和不顺利-任何帮助非常感谢！
x = -30:5:30;
y = [0,0.20,0.05,0.15,0.65,0.85,0.88,0.80,0.55,0.20,0.05,0,0;];
% plot raw data
figure(1)
plot(x, y, ':rs
浏览 0提问于2013-11-28得票数 0
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我有一个表(X，Y)，其中X是一个矩阵，Y是类的向量。下面是一个示例：
X = 0 0 1 0 1 and Y = 1
0 1 0 0 0 1
1 1 1 0 1 0
我想使用Mann-Whitney U检验来计算特征重要性(特征选择)
from scipy.stats import mannwhitneyu
results = np.zeros((X.shape[1],2))
for i in xrange(X.shape[1]):
u, prob = mannwhitneyu(X[:,i], Y)
results[
浏览 0提问于2013-06-02得票数 4
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我试图构建一个MDN来学习P(y，x)，其中y和x都有维数D，K分量具有完全(非对角)协方差。从神经网络隐层的输出，需要构造分量均值、权值和协方差。对于协方差，我需要一组下三角矩阵(即协方差的Cholesky因子)，即K，D，D张量，这样我就可以利用这样一个事实:对于正定矩阵，你只需要带一个矩阵的三角形。
目前，将均值(locs)、权重(Log)和协方差(scales)参数化的NN看起来如下：
def neural_network(X):
# 2 hidden layers with 15 hidden units
net = tf.layers.dense(X, 15, activ
浏览 0提问于2018-04-13得票数 2
1回答
我正在学习马尔可夫链和贝叶斯网。然而，在这一点上，我有点困惑的是，什么类型的问题是建模的两个不同的模型向我们介绍。据我所知(主要是从我所读到的例子中)，马尔可夫链被用来表示一种单一类型的变量随时间的变化。例如，一个表示天气的随机变量X。让X={太阳，雨}。然后，对于马尔可夫链，在时间=0时给出了P(X)和一个转移模型P(X_t/X_{t-1})。因此，有了这些知识，我们就可以计算P(X_\infty)。就像问一个问题，给定一个随机变量X的初始分布和一个过渡模型，在t时间点P(X=x)的值是多少？这类问题的解决可以用微型正演算法来解决。
现在对于贝叶斯网络，据我所知，我们对不同随机变量之间的依
浏览 0提问于2021-05-06得票数 1
1回答
一个明显简单的问题:我想从一个二元分布中生成两个(模拟的)变量(x，y)，它们之间有一个给定的相关矩阵。在其他wprd中，我需要两个值为0或1的变量/向量，以及它们之间定义的相关性。
对于质量包，正态分布的情况很容易。
df_norm = mvrnorm(
100, mu = c(x=0,y=0),
Sigma = matrix(c(1,0.5,0.5,1), nrow = 2),
empirical = TRUE) %>%
as.data.frame()
cor(df_norm)
x y
x 1.0 0.5
y 0.5 1.0
然而，如何从给定的矩阵相关
浏览 9提问于2021-10-18得票数 0
3回答
转换数据以适应正态分布
、、、
我有一个很容易理解的问题。
我有一组数据，我想估计这些数据是否符合标准正态分布。为了做到这一点，我从我的代码开始：
[f_p,m_p] = hist(data,128);
f_p = f_p/trapz(m_p,f_p);
x_th = min(data):.001:max(data);
y_th = normpdf(x_th,0,1);
figure(1)
bar(m_p,f_p)
hold on
plot(x_th,y_th,'r','LineWidth',2.5)
grid on
hold off
图1如下所示：
很容易看出，适合的是相
浏览 1提问于2013-03-21得票数 5
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什么是分布不对称的度量？
、、、
我试图理解KL-发散，D_{KL} \langle P(X) \Vert P(Y) \rangle,，并浏览维基百科的文章。上面写着
相对于信息的变化，它是一个分布不对称的测度，因此不符合一个统计的价差度量，它也不满足三角不等式。
分配不对称测度的含义是什么？有对称测度吗？作为价差的统计指标，一个数量应该遵循哪些规则？
浏览 0提问于2020-11-07得票数 1
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1回答
模拟联合累积分布函数中的样本？
、、、、
我有一个关于两个自变量X和Y的，现在我想从这个分布中取样新的x，y。
我认为我要做的是找到联合累积分布，然后从它中找到样本。我有点知道如何在一维做这个，但我发现很难理解如何在2D中这样做。
我还使用matlab函数cumtrapz为上面的pdf查找。
为了弄清楚，我想要做的是从这个经验分布中取样随机值x，y。
有人能帮我指出正确的方向吗？！
编辑：我有数据值，我使用pdf bins = hist3(N )
然后，我对pdf进行规范化处理。
cumulativeDistribution =累积量(PdfNormalize)
是的(下面的注释) X，Y应该是独立的。
浏览 4提问于2012-04-18得票数 5
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我在scikit learn中使用随机森林函数进行图像分割。但是，我无法创建函数clf.fit(X，Y)的输入。X是(n_samples，n_features)的训练矩阵，Y是(n_samples，)的目标矩阵，其中最后一个属性是目标类的标签。我想用四到五个特征训练50个图像，像HOG特征，RGB特征，f17过滤器和纹理地图。
有没有人可以帮我创建矩阵X和Y。谢谢！
浏览 1提问于2015-01-29得票数 1
问题
我在“高斯过程分类”教科书和其他一些在线资源中读到了用于回归的高斯过程。无论我看什么地方，人们似乎都避免谈论一个人会这样做。有人能给出一个简单的答案吗？
数学与语境
X\in\mathbb{R}^{n\times d}是一个矩阵，其行{\bf{x}}_i是生活在d-dimensions中的n training观测值。
{\bf{y}}是一个n-dimensional向量，包含每个训练输入的training标签 0和1。
{\bf{f}}是一个n维向量，其元素f_i={\bf{x}}_i^\top {\bf{w}}是所谓的linear预测器。
{\bf{x}}_*是testing输入。
用
浏览 0提问于2020-01-08得票数 2
我正在尝试创建一个无需numpy或zip*即可执行矩阵乘法的代码。当我定义接收乘法结果的零矩阵时，代码工作得很好，但当我试图通过循环定义变量时，结果会重叠。
我显然不能只定义空矩阵，因为编译器给出的索引超出范围错误，并且乘法结果矩阵根据输入的不同而变化。在定义空矩阵以及让代码创建空矩阵时，我提供了空矩阵的屏幕截图。
def empty(X, Y):
P=[]
row=[]
for r in range(len(Y[0])):
row.append(0)
for t in range(len(X)):
P.append(row)
return P
def m
浏览 0提问于2019-07-11得票数 0
1回答
我制作了一个类似热图的大混乱矩阵，并在上面看到了横线和垂直线，所以我试图确定：
他们的意思
他们为什么在那里
我怎样才能改进这个
📷
方法
我对ML比较陌生，并在早期阶段提出了一个多类文本分类问题。我可能有点冗长，这样你就可以确保我走上正轨了，我的问题并不是因为我的方法有缺陷。
我有90,000+样本，我希望能够分类为412个类中的一个。我已经从它的类分布和为每个类选择的单位图和大写图的角度对数据进行了基本的观察。我继续探索，对数据进行了4种分类器的培训，获得了以下精确程度：
LinearSVC 0.547190
LogisticRegression
浏览 0提问于2018-06-19得票数 0
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1回答
最近我遇到了bayes网络公司的。我读到，它们有助于降低n个随机变量联合概率分布的维数(让它们是布尔型的)。
In General
P(X1,X2,X3,.....Xn) = P(X1)*P(X2|X1)*P(X3|X1,X2)*.......*P(Xn|X1,X2,X3,.....Xn-1)
而Bayes网络帮助简化了公式，因为它包含了关于哪些变量实际上相互依赖的信息。我得到了这么多。
我不明白的是，它如何减少计算概率所需的计算量？基本上，在联合分布的背景下，我不理解维度的概念。
浏览 3提问于2013-10-28得票数 2
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2回答
在斯丁森的书中，在论证下列定理时说：
H(X,Y) \leq H(X) + H(Y)，等式当且仅当X和Y是独立随机变量。
作者认为假定X取1到m区间的值x_i、i，从1到n取值y_j、j，从1到n表示p_i = \Pr[X=x_i]、i，从1到n表示q_j = \Pr[Y=y_j]、j。然后，他定义r_{ij} = \Pr[X = x_i, Y = y_j]、i从1到m、j从1到n，我的问题是：
为什么p_i = \sum_{j=1}^{n} r_{ij}
和q_j = \sum_{i=1}^{m} r_{ij}
我想要一个详细的演示。我还想更好地理解H(X,Y)的含义。
浏览 0提问于2021-12-31得票数 1
1回答
设X是一个可测量的空间。对于每个n\in\mathbb N，让P_n和Q_n表示X上的概率。我们认为(P_n)_{n\in\mathbb N}和(Q_n)_{n\in\mathbb N}是statistically不可区分的当且仅当对于所有可测集E\subseteq X，\begin{equation} n\mapsto |P_n(E) - Q_n(E)| \end{equation}函数可以忽略不计。
但如果我们允许“随机性”呢？假设(P_n)_{n\in\mathbb N}和(Q_n)_{n\in\mathbb N}在统计上是不可区分的(我刚刚编了这个术语)当且仅当所有可测空间Y、
浏览 0提问于2022-03-15得票数 1
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2回答
我想要创建一个MATLAB函数，从另一个目录中的文件中导入数据，并将它们与给定的模型相匹配，但因为数据需要被过滤(文件中的不同位置都有"thrash“数据，例如。在被分析的运动开始之前没有测量)。
因此，包含用于拟合的数据的向量最终具有不同的长度，因此我不能在矩阵中返回它们(例如。X在下面的职能中)。我怎么才能解决这个问题？
我有很多数据文件，所以我不想使用“手动”方法。我的功能在下面。欢迎所有建议。
datafit.m
function [p, x, y_c, y_func] = datafit(pattern, xcol, ycol, xfilter, calib, p_calib
浏览 10提问于2012-12-01得票数 0
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1回答
我有一个200×200的数据矩阵(对称的关于x=y)，其中每个值在矩阵中的位置很重要。矩阵的填充值介于-0.2和0.8之间，非正态分布.
我试图从这些矩阵中生成一个随机模型，以检验通过对我的200x200矩阵中的值进行一些操作得到的结果变量是否是重要的。我认为最好的方法是定义值的分布，然后从这些矩阵中创建一个随机矩阵。我认为这可能比随机排列矩阵上三角形中的值更好(而且更快)？有人知道怎么做吗？我需要对数千个不同的非高斯分布的矩阵重复这一点，所以一个快速的解决方案将是非常感谢的！谢谢!
浏览 8提问于2013-07-01得票数 0
1回答
为了找到适合dataset的最佳分布，我需要将一个组件从可能的分布的字符向量(在本例中是有意缩小的)作为参数传递给ks.test() R函数。因此，我的问题与统计有关，更广泛地说，与R编程有关。
install.packages("ISLR")
library(ISLR)
attach(Credit)
distr.list <- c("pbeta","pbinom","pcauchy","pchisq")
p.val <- double(length(distr.list))
for (i in 1:l
浏览 4提问于2020-12-07得票数 2
1回答
垃圾邮件分类数据集的重采样
、、、、
以下数据集存在类不平衡问题：
Text is_it_capital? is_it_upper? contains_num? Label
an example of text 0 0 0 0
ANOTHER example of text 1 1 0 1
What's ha
浏览 11提问于2021-02-17得票数 4
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好的，我有了这份报告，我必须用SSRS写一份格式非常明确的报告。它看起来像下面底部的屏幕截图。忽略箭头和颜色。它是从Oracle数据库中提取的。这个表/矩阵中的每个数值单元格都有不同的sql查询，因为它们来自不同的表，等等。 表中数字的上半部分分别来自一个查询。表的下半部分是来自上半部分数字的所有计算。我已经有了上半部分的查询，并试图弄清楚如何使用这些查询在SSRS中制作这个表，然后在下半部分为报告创建计算。我不能使用表或矩阵，因为每个查询都是一个不同的数据集，并且每个表只能有一个数据集。 我在想也许可以做文本框和手动绘制网格，这将是一个巨大的痛苦。我收到了关于没有聚合和超出范围之类的错误，
浏览 33提问于2019-05-17得票数 0
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我有一个矩阵X (shape mXn)和向量y(Shape mX1)以及概率向量p(shape mX1)。
我想要根据概率p从X中取样行k行和相应的y行。
我如何在python中实现这一点(就像在任何内置的函数中一样，已经这样做了？)
浏览 6提问于2014-10-27得票数 1
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1回答
看看一些与多元高斯分布相关的MATLAB代码，我遇到了这条线：
params.means(k, :) = mean(X(Y == y, :));
看看MATLAB文档，我的假设是它计算第一维(列)中矩阵X的平均值。但我没看到后面的括号。这是一个条件概率(Y= y)吗？有人能告诉我一些解释这件事的文档吗？
浏览 4提问于2015-02-15得票数 0
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因此，我被要求使用excel制作一个“技能矩阵”，似乎在某种程度上在逻辑上苦苦挣扎。我创建了一个下拉列表(x，y，z)，每个选项都引用不同的数据集。例如，如果我要从列表中选择'x‘，我希望使用vlookup，特别是从相关表返回数据。其目的是创造一种形式，将返回人员和技能的基础上，最初的选择。我目前使用的是=IF(ISERROR(SEARCH("x",$B$1)),"",VLOOKUP(P13:$P$16,$P$2:$S$16,1))，如果我选择'x‘，它可以正常工作。基本上，我在寻找这样的东西:如果x，表x中的vlookup，elif '
浏览 1提问于2015-08-17得票数 0
当我试图在Visual 2015中编译以下最小示例时，我遇到了误导错误消息的问题：
class Vector
{
float x;
float y;
public:
Vector(float x, float y) : x(x), y(y) {}
Vector& operator = (const Vector& v) { x = v.x; y = v.y; return *this; }
//Vector(Vector&&) = default;
};
class Rect
{
public:
union
浏览 5提问于2015-11-25得票数 8
Turing.jl有一个，它展示了如何编写允许您传递数据或missing参数的模型。在第一种情况下，它将得到后验，而在第二种情况下，它将从所有变量中提取。
设置
using Turing
iterations = 1000
ϵ = 0.05
τ = 10
工作示例如下：
@model gdemo(x, ::Type{T} = Float64) where {T} = begin
if x === missing
# Initialize `x` if missing
x = Vector{T}(undef, 2)
end
s ~ Inve
浏览 2提问于2020-05-13得票数 1
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1回答
我在一条包含68个样本的数据集上拟合了一条直线，约束条件是这条线通过(x0，y0)，使用MATLAB中的lsqlin函数。我怎样才能找到这方面的置信区间呢？
我的代码()：
我从mat文件中导入包含x和y向量的数据集，其中还包含约束x0和y0的值。
n = 1; % Degree of polynomial to fit
V(:,n+1) = ones(length(x),1,class(x)); %V=Vandermonde matrix for 'x'
for j = n:-1:1
V(:,j) = x.*V(:,j+1);
end
d = y; % 'd
浏览 0提问于2016-06-08得票数 2
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1回答
我很难理解P(A，B，E)表中的数字是从哪里来的。我知道P(B)和P(E)是从有关领域的知识中选择的。但是，我不明白在CPT中有多少值是可以选择的，哪些值必须计算才能使表有效。我假设P(J\A)和P(J_x~A)是由专家知识选择的？然后，对于P(J=M)，它必须是相同的。还是也必须使用给定的值来计算这些值？
我在第7页的表格中看到了一个二进制示例：，它们使用的是相同的数字，但是它们是如何计算值0.95、0.94、0.29和0.001的呢？
浏览 1提问于2018-02-11得票数 3
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2回答
我正在开发一个使用不平衡数据集的分类模型。我试图使用不同的抽样技术来提高模型的性能。
对于我的基线模型，我定义了如下所示的AdaBoost模型：
from sklearn.model_selection import KFold
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=False)
ada = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
params = {
'n_estimators': [50, 100, 200],
浏览 0提问于2020-09-29得票数 0
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我正在实现一个简单的朴素贝叶斯分类器，但我不知道如何正确地计算类的条件概率(P(d，c))。为了完整起见，我想简短地解释一下所使用的术语。朴素贝叶斯概率由以下方法计算：
C表示任意类，而d表示文档。设x= {x1，x2，.，xn}是n个特征的列表，例如50个最频繁的比格)。
在我的培训集中，有I类(由一个名为c_i的文件夹表示)，每个类都有k个文档(由普通文本文件表示)。
a-先验概率P(c)可以很容易地计算：
现在，我要计算P(d，x，c)。这应该由
现在我不太明白如何计算P(x_i|c)。我使用了特性x_i (比方说bigram "th")，现
浏览 3提问于2015-06-14得票数 1
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make_samps <- function (x) { #function accepts length of sample
samps <- matrix(1000, length(x))
for (i in samps) a <- rnorm(x, 0, 1)
samps[i,] = a
print(samps)
}
你好，我是R的新手，我需要一些关于我的功能的帮助。
我正在尝试创建一个长度为x的1000个数据集的矩阵(我不确定这是否是正确的格式)(这应该能够用函数操作)，平均值为0，标准差为1。
因此，基本上我想用mean=0和s
浏览 17提问于2018-07-31得票数 0
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我想要创建一个大小为N乘以N的网格图，其中N是字段的数量。我想要得到的网格图有点像Weka中的图:一个多重图，其中每一行都是一个dataframe的字段，每个列也是一个字段。诀窍是，我想得到矩阵散射图的一个更一般化的版本。我希望有更丰富的数据，而不是重复的:例如，对角线值可以有分布。
维卡。矩阵散点图浪费了很多空间，我们能丰富一下吗？
基本R解1. plot(iris)有同样的浪费空间的问题，为什么我们有对角线？
看起来就像R解决方案2从维基百科中用R基命令创建的。
R中的小演示(计算时间太长)
library(gridExtra)
library(grid)
l
浏览 2提问于2017-12-25得票数 5
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二维矩阵间距离的计算
、、、、
你好社区，
我是这个网站的新成员，所以如果你认为把它贴在上可能更好，请告诉我。
我正在处理一个机器学习问题，它需要计算NxM维元素之间的距离，以便实现某些分类算法。
元素的属性是一个2D矩阵(Matr)，因此我正在寻找计算2D矩阵之间距离的最佳算法。您将看到下面的“轻松”解决方案是将2D转换为一维(向量)，然后实现任何距离算法，但我正在寻找更方便的方法(如果存在的话)。
到目前为止，我使用了以下方法：
每个元素之间的欧几里德距离。
将numpy导入为np dist_euclidean(elem1，elem2)：t_sum=0 for i in range(len(elem1.Mat
浏览 5提问于2016-06-28得票数 7
2回答
高斯分布
、、、
我想要一个MATLAB程序来生成假设为高斯分布的n随机数，给出以下输入：
2平均值(x和y轴)
标准差
方差(协方差矩阵=标准差x单位矩阵)
浏览 6提问于2012-09-20得票数 3
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假设我有一组(x, y)对，其中x是输入示例，y是对应的目标，y是一个值(1 ... k) (k是类的数量)。
在计算训练集的可能性时，是否应计算整个训练集(所有例子)，即：
L = P(y | x) = p(y1 | x1) * p(y2 | x2) * ...
或者是为特定培训示例(x, y)计算的可能性。
我之所以问这个问题，是因为我看到了这些 (第2页)，其中他似乎在计算L_i，这是每个训练示例的可能性。
浏览 1提问于2015-06-04得票数 1
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我想将一个语料库划分为训练和测试，以分层的方式设置。
观测数据点排列在矩阵A中，如
A=[16,3,0;12,6,4;19,2,1;.........;17,0,2;13,3,2]
矩阵的每一列都代表一个不同的特征。
在Matlab中，cvpartition(A,'holdout',p)函数要求A是一个向量。如何使用A作为一个矩阵来执行相同的操作，即产生的集合与原始语料库中每个特征的分布大致相同。
浏览 3提问于2012-02-09得票数 2
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矩阵情形的加权相关
、、、、
我对如何计算矩阵的加权相关性有疑问，我从维基百科创建了三个代码
1.加权平均计算
function [y]= weighted_mean(x,w);
n=length(x);
%assume that weight vector and input vector have same length
sum=0.0;
sum_weight=0.0;
for i=1:n
sum=sum+ x(i)*w(i);
sum_weight=sum_weight+w(i);
end
y=sum/sum_weight;
end
2.加权协方差
function result=cov_weig
浏览 7提问于2014-02-17得票数 1
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