metric

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변화 sklearn 측정 모듈 파이썬

sklearn 패키지를 다운로드 한 후 나는 에 추가하여 메트릭 모듈을 sklearn 메트릭 순도를 추가 감독했습니다 평 및 초기화 클러스터 폴더에 평 및 초기화 메트릭 폴더에 평 이미 모듈에있는 다른 측정 항목과 동일합니다. 그러나 패키지 python을 설치 한 후에는이 것을 제외한 다른 모든 메트릭을 인식합니다. AttributeError: 'modul

python module scikit-learn edit metric 2016-11-10

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메트릭 시스템 계산기에 대해 사용자가 입력 한 값을 곱하는 방법

cs50에서 python3을 사용하는 클래스에 대한 메트릭 시스템 변환기에서 작업하고 있지만 몇 가지 문제가 있습니다. 기본적으로 사용자가 숫자 (값)를 입력 한 다음 측정 접두사 (예 : 킬로, 밀리, 마이크로 등)를 선택하고 사람이이 값을 곱하거나 값을 숫자로 나누면 요청 된 측정 단위로 변환하십시오. 예를 들어 센티미터를 킬로미터로 변환하려면 사용자가

python-3.x system physics cs50 metric 2017-04-11

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pheatmap 기본 거리 통계 R

UPGMA 및 1- 피어슨 상관을 거리 통계로 사용하여 'pheatmap'기능으로 히트 맵을 만들어야합니다. 내 교수는 이것이 내 거리 매트릭으로 '유클리드'를 사용하지만 이것이 기본 거리 메트릭이라고 주장합니다. euclidian과 1-pearson 상관 관계가 동일하거나 틀린가? 그가 틀렸다면 히트 맵에 올바른 거리 측정법을 어떻게 사용할 수 있습니까?

r distance metric pheatmap 2017-12-18

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CUPTI 함수를 사용할 때 nvprof로 cuda 코드를 프로파일 링 할 수 없습니다.

간단한 실험을하고 있습니다. 누구나 callback_metric CUPTI의 샘플 코드 (CUPTI 폴더에 있음 : /usr/local/cuda/extras/CUPTI/sample/callback_metric)에 대해 알고있을 수 있습니다. 벡터 커널을 실행할 때 통계를 읽는 간단한 코드 만 포함합니다. 코드를 컴파일하고 실행할 때 모든 것이 작동합니다.

cuda metric nvprof 2017-04-30

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prometheus 쿼리 결과 해석

내 first question 응답되었습니다. 이제 주어진 쿼리를 기반으로 결과를 해석하려고합니다. METRIC ACQUISITION : // globally done Summary.build() .name("http_response_time") .labelNames("method", "handler", "status")

java latency prometheus metric 2017-11-16

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Sklearn KNeighborsRegressor 맞춤 거리 메트릭

KNeighborsRegressor를 사용하고 있습니다. 맞춤 거리 함수와 함께 사용하고 싶습니다. knn_regression = KNeighborsRegressor(n_neighbors=15, metric=customDistance) 두 가지 기능을 실행하지만 결과는 좀 이상해됩니다 : 나는 또한 같은 KNeighborsRegressor 생성자에서 직

scikit-learn distance knn metric 2017-01-25

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이클립스의 미터법 툴은 3 진 연산자 복잡성을 계산합니까?

로컬 컴퓨터에서 순환 복잡성을 계산하기위한 서버 및 미터법 도구에서 sonarQube (타사 분석기 -Findbug)를 사용하고 있습니다. SonarQube는 다음 코드의 복잡성을 계산하지만 메트릭은 계산되지 않습니다. 메트릭 버전 1.3.8을 사용하고 있습니다. (의 IsChecked는() 1 : 0), (isRemove() 1 : 0), (isSuspe

java sonarqube findbugs ternary metric 2017-02-01

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Stackdriver 대시 보드 - 사용자 정의 로그 기반 메트릭을 사용하여 대시 보드를 저장할 수 없습니다.

데이터 흐름 작업에 의해 생성 된 일부 로그 메시지에 대한 로그 기반 메트릭을 만들었습니다. 이 메트릭의 기반이되는 필터는 올바르게 작동합니다 (예상되는 데이터는이 필터를 사용할 때 로그 뷰어에 표시됩니다). 내가 정의이 사용자를 사용하여 대시 보드를 만들려고하고 로그 기반 내가 메트릭 드롭 다운에서 사용자 지정 메트릭을 선택한 후, https://clou

charts google-cloud-platform dashboard metric stackdriver 2016-10-26

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r에있는 캐럿의 RMSLE 메트릭 만들기

누군가 다음과 같이 도와주세요 : 캐럿 패키지가있는 xgboost 교육 모델을 기본 메트릭 RMSLE로 변경해야합니다. 기본적으로 RMSE에서 캐럿과 xgboost 기차 및 측정. 여기 코드의 라인은 다음과 같습니다 는 캐럿 형식 custom_summary = function(data, lev = NULL, model = NULL){ out = rmsle

r-caret evaluation xgboost metric 2017-10-19

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Keras : 나는 정의 내가 <code>y_pred</code>의 배치에 적용하는 방법을 정확히 모르겠어요 피어슨 상관 <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_correlation_coefficient" rel="nofollow noreferrer">as defined here</a></p> <p>에 대한 메트릭 및 <code>y_true</code></p> <p>를 만들

사용자 정의 피어슨 상관 관계 통계에 대한 처리 배치 크기 차원 무엇 내가 그랬어 : 나를 keepdims를 사용하여 수동으로 배치 차원을 처리하고 그 위에 평균을 적용하려면 def pearson_correlation_f(y_true, y_pred): y_true,_ = tf.split(y_true[:,1:],2,axis=1) y_pre

python machine-learning keras metric 2017-09-08

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