Scipy를 사용하여 후자의 두 가지 제약 기능이있는 첫 번째 기능을 최적화하려고합니다. def entropy(x):
entropy = 0
for i in range(6):
entropy = entropy + x[i]*np.log(x[i])
return entropy
def constraint_1(x):
v
해결할 클래스의 샘플 데이터가있는 의사 결정 트리가 주어졌습니다. 제공된 샘플 데이터로 획득/분할 트리를 계산 한 후, 나는 그 질문에있는 것과 같은 나무로 끝을 맺었다. 질문에 주어진 동일한 나무로 끝나면 더 이상 정보가 없으며 모든 것이 적절하게 분류된다는 의미입니까? 우리에게 주어진 의사 결정 트리가 내 솔루션과 동일하게 끝난다면 개념의이면을 알고 싶
두 개의 파이썬 목록에서 정보 내용을 계산해야합니다. 나는 목록의 히스토그램에서 확률이 계산되는 다음 공식을 사용할 수 있음을 이해합니다. 정보량 = sum_ij 피 (x_i로부터, y_j) log_2 (p (x_i로부터, y_j)/(P (x_i로부터) p (y_j))/-. sum_i P (y_i) log_2 P (y_i) 어떤 정보 컨텐츠를 계산하기 위해
수천 줄의 코퍼스가 있습니다. Today is a good day
I hope the day is good today
It's going to rain today
Today I have to study
가 어떻게 위의 코퍼스를 이용하여 엔트로피를 계산합니까 : 간단하게하기 위해서, 신체가로 간주 할 수 있습니다? 이 지금까지 내 이해입니다 : 엔트
CryptGenRandom()은 단일 전역 프로그램 전체 HCRYPTPROV 인스턴스에서 스레드로부터 안전합니까? MSDN은 여기에 대한 정보 부족에 나타납니다 https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/aa379942(v=vs.85).aspx 스레드 당 별도의 HCRYPTPROV 만들기 크게 문제
나는 내 데이터 세트의 마지막 열의 값을 '만든'또는 '놓친'것으로 예측하고 프로그램을 몇 번 실행했지만 정확도는 항상 100 %. 나는 그것이 약 95-100 % 일 것으로 기대한다. 왜 그런가? 여기 A,L,-5,8,3,475,11.8,1,1.6,6.1,2,2.7,made
A,L,-39,10,2,30,18.5,6,5.4,24.3,3,3.1,missed
이 질문은 previous question을 보충합니다. 두 개의 Python 목록에서 정보 내용을 계산해야합니다. 이 목록에는 실수가 들어 있습니다. 나는 목록의 히스토그램에서 확률이 계산되는 다음 공식을 사용할 수 있음을 이해합니다. sum_ij p(x_i,y_j) log_2 (p(x_i,y_j)/(p(x_i)p(y_j))/- sum_i p(y_i) l
테이블의 모든 행을 인쇄하고 싶습니다. "stat_data"목록에 콘솔에 인쇄 할 항목이 323 개 있습니다. 이렇게하려면 아래 코드를 사용하십시오. from astropy.table import Table, Column
t = Table(rows=stat_data, names=('Redacted Term', 'Length', 'File', 'Type')
팬더를 사용해도 좋지만이 문제를 해결하는 방법은 확실하지 않습니다. 엔트로피를 계산하려고하는 판다 데이터 프레임에 사전 열이 있습니다. 사전의 각 키는 클러스터를 나타내며 값은 동일한 클러스터의 단어입니다. 각 행은 사전에 다른 양의 요소가있는이 모양입니다. 즉, 일부는 최대 10 개까지있는 반면 일부 사전은 두 개의 클러스터가 : 나는 각 행의 엔트로피를