cv.lars과 관련하여 질문이 있습니다. 내가 사용하는 데이터에 대한 설명이 우는 소리 : is.numeric(Y$Y1)
[1] TRUE
length(Y$Y1)
[1] 589
dim(Training_XX[7:ncol(Training_XX)])
[1] 589 5677
가 이미 실행 한 올가미 라스 패키지를 사용. 내 코드는 다음과 같습니다
저는 올가미 코딩 방법을 배우는 과정에서 프로젝트 오일러 질문에 참여해 왔으며 솔루션을 개선 할 수 있는지 궁금합니다. 여기에 내가 올가미 8 코드에서 질문 # 1 아래에있어 무엇이며, 그것은 정답 반환 var ('total' = 0);
loop(1000-1);
loop_count % 3 == 0 || loop_count % 5 == 0 ? $
"Open In"기능을 사용하여 iPad에서 iPad를 지원하지 않는 파일을 열어야합니다. ".lasso"의 파일 확장자. 나는 그 파일을 설명 할 수 없기 때문에 그 파일은 애플이 지원하지 않는다고 말했다. Apple System-Declared Uniform Type Identifiers. 나는 info.plist에서 CFBundleDocumentTyp
아파치와 올가미를 실행하는 OSX 매버릭스 서버를 구성하려고합니다. 보안 및 편의성을 위해 특정 "웹"그룹에 속한 사용자 만 웹 루트에 액세스 할 수 있습니다. 허용 된 일반 사용자와 Apache (_www)가 파일에 액세스 할 수있게하는 데 성공했지만 내 인생이 올가미에 대한 올바른 사용 권한을 설정할 수는 없습니다. 나는 여기 누군가가 올바른 방향으로
나는 scikit을 사용하고 있으며, cross_val_score에서 모델 평가를 위해 스코어링 기능으로 mean_squared_error을 사용하고 있습니다. 이 회귀 문제와 추정량 사용 (모델)이기 때문에 내가 mean_squared_error을 사용하고 rms_score = cross_validation.cross_val_score(model, X,
나는 올가미 회귀를 구현하는 glmnet에서 k- 교차 유효성 검사를 사용하고 있었지만이 방법으로 ROC 차트를 만들 수는 없습니다. library(glmnet)
glm_net <- cv.glmnet(dev_x_matrix,dev_y_vector,family="binomial",type.measure="class")
phat <- predict(glm_
help(predict.lars)에서 매개 변수 s은 "값 또는 값의 벡터이며 경로를 인덱싱합니다. 값은 mode = 인수에 따라 다릅니다. 기본적으로 (mode ="step ") s는 ~ 사이의 값을 취해야합니다. 0과 p (예 : 1.3의 단계는 1 단계와 2 단계 사이의 .3을 의미합니다.) " "경로 색인화 "의 의미는 무엇입니까? 또한 s은 1과
헤이, 저는 단순한 웹 기반 이미지 메이커를 작성하고 있으며 올가미 도구를 구현하는 방법을 알고있는 사람이 있는지 알고 싶습니다. 모든 포인트를 저장하여 나중에 데이터베이스로 보내고 나중에 검색 할 수있게하고 싶습니다. 어떤 제안이 좋을 것입니다. 나는 그것을 사용하지 않은 단지 http://odyniec.net/projects/imgareaselect/e
scikit-learn에서 linear_model.lars_path (model = 'lasso')을 실행할 때 올가미 경로의 동작에 대해 혼동스러워합니다. 일단 가중치 (계수)가 활성화되면 (0에서 diff) LARS 알고리즘의 모든 향후 단계에서 활성 상태를 유지해야한다고 생각했습니다. 내 데이터에서 알고리즘을 실행할 때 계수가 활성화되어 나중에 나중에
나는 올가미 9에서 캡쳐를 배우려고하지만 array->forEach 캡쳐 내에있는 조건 내에서 #1 로컬 변수에 액세스하는 방법을 고민하고 있습니다. 어쩌면 내 접근 방식이 잘못되었을 수도 있습니다. 부모 캡쳐에 대한 참조가 필요합니까? 되어 다음 작업 코드 : define paramstovars() => {
local(p = web_reques