我让一个python脚本解析一个传入的有效负载,设置一个名为" confidence“和" id”的变量,然后它将评估id是否等于sam@sam以及置信度是否大于或等于70。现在id等于sam@sam,但置信度不是,它仍然会触发!我的代码有什么问题!!?
p = eg.event.payload[2]
p = p.split(',')
id = p[0].strip()
confidence = p[1].strip()
print confidence
url = p[2].strip()
if confidence >= 70 and id ==
我在Python3.7上使用TextBlob包中的情感分析工具。我熟悉它和understand that it works on a basis of 3 values:极性、主观性和强度。极性和主观性是TextBlob('string').sentiment的标准输出,但遗憾的是TextBlob('string').intensity没有成功。有什么线索吗?
我正在编写一段代码,用于提取文本中的错误单词,我正在使用带有"textblob“库的python。在这个库中有一个函数correction(),但它只是根据错误的短语返回正确的短语,例如: in: b = TextBlob("I havv goood speling!")
in: print(b.correct())
out: I have good spelling! 我想计算纠错的准确率,即根据原文获得纠错的百分比,或者只是获得文本中错误单词的数量。 有人能帮我吗?
一个基于python的误码率置信度计算器正在为GNU无线电OOT开发.在文献1中,置信度由方程计算。
然而,引用2使用公式计算置信水平:
第一个问题是关于这两个公式。他们为什么不一样?我确实试着把它们都实现了。第一个版本非常简单。然而,第二个公式中的指数运算和阶乘运算导致了一个"OverflowError:数学范围误差“问题。我们怎么处理这件事?
import math
def confidence_level(N,ber,E):
sum = 0.0;
for k in range(0,E):
sum += math.pow(N*ber,k)
有没有办法在Python中找到r置信区间?
在R中,我可以这样做:
cor.test(m, h)
Pearson's product-moment correlation
data: m and h
t = 0.8974, df = 4, p-value = 0.4202
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.6022868 0.9164582
sample estimates:
cor
0.4093729
如果我从一个样本项目集中提取特定的关联规则,假设:
a,b -> c c,d -> e a,c -> d b,c -> c
是否有一种方法可以根据固定的项数将找到的规则组合到一个公式中,其中所有规则都聚合在一起,以获得所有关联规则组合的最可能组合?
假设固定项数为4,则必须混合上述关联规则才能获得最可能的组合。我该怎么做呢?有没有针对这一点的算法或程序?
我试图计算带有两个自变量的模型的置信带。
我使用来自kapteyn软件包的来优化参数和计算置信带。confidence_band函数似乎不适用于具有多个独立参数的模型。有谁知道如何解决这个问题吗?
对于具有一个缩进参数的模型,一切都按预期工作,没有任何问题:
from kapteyn import kmpfit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#linear 1d model
def model_1d(p, x):
a = p[0]
b = p[1]
return a*x + b
#data
我正在尝试使用opencv的eigen和fisher faces在python中实现人脸识别,我是opencv和python的完全新手。根据OpenCv的文档,我已经实现了它,但我认为我遗漏了一些东西。
我尝试做的是首先使用一组图像训练识别器。然后我读取这些图像并根据训练集对它们进行预测。我总是收到置信度为0的值。这是我的训练代码。
recognizer=cv.createEigenFaceRecognizer();
def getImageName(iPath):
for path, subdirs, files in os.walk(iPath):
for name
我是刚接触scikit的人,我正在学习下面的例子
然而,我想知道,如果我想要分类的字符串A和B都被归入来自朴素贝叶斯的同一文档组,我是否能够找到哪个字符串更有可能被归入文档组?
例如,如果文档组是'computer graphics‘,我有一个字符串"Computers are cool",另一个字符串是"OpenGL和CUDA are cool",虽然它们都可能被归入该文档组,但第二个字符串在该文档组下的分类可能更强,因为它的tf-idf分数可能更高。在我对它们进行分类之后,有没有办法找出它们,这样我就可以找出哪个字符串更能代表这个类别?