metric

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    C 함수에서 가능한 모든 실행 경로의 수를 쉽게 계산할 수있는 방법을 필사적으로 찾고 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 기능을 위해 나는 void test(void) { if (i>0) x = x + 1; else if (i>10) x = x + 2; else x = x + 3; } ('I'는

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    주어진 영역을 보로 노이 지역으로 분리 할 때 보로 노이 함수에 의해 사용되는 근접 거리 메트릭 즉 유클리드 거리 또는 맨하탄 거리를 알고 싶습니다. voronoi 센터와의 친밀도를 결정하기 위해이 함수가 내 자신의 커스텀 메트릭을 사용하도록 말할 수 있습니까? 나는 소스 패키지에서 찾고 시도했지만 주시면 감사하겠습니다 기능 class scipy.spati

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    저는 scipy에서 kmeans 클러스터링 알고리즘 구현을 시도해 왔습니다. 생성 된 클러스터의 품질을 측정하는 데 사용할 수있는 표준, 잘 정의 된 메트릭스가 있습니까? 즉 kmeans에 의해 클러스터링되는 데이터 포인트에 대해 예상되는 레이블이 있습니다. 이제 생성 된 클러스터를 얻은 후 예상되는 레이블과 관련하여 클러스터의 품질을 평가하려면 어떻게해야

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    컬 (curl) 명령을 통해 Nagios 에이전트를 사용하여 JMX 포트에서 메트릭을 얻었습니다. 구문은 다음과 같습니다. curl -s -X POST http://${hostname}:${agentport}/p1/kdc/monitor -d " {\"hostname\": \"${hostname}\", \"port\": \"${jmxport}\", \"met

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    저는 구형에 분산 된 데이터 세트를 가지고 있으며 scikit-learn에서 배포 한 DBSCAN 함수에 어떤 메트릭을 제공해야하는지 이해하려고합니다. 유클리드 측정 기준이 될 수는 없습니다. 측정 기준은 유클리드 기준이 아니므로 배포됩니다. sklearn 패킷에 이러한 사례에 대해 구현 된 측정 항목이 있거나 작은 하위 집합의 데이터를 (길고 지루한 경우

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    무선 네트워크 용 라우팅 메트릭에 대해 조사했습니다. 그러나 라우팅 메트릭으로 "경로 손실"을 발견하지 못했습니다. 경로 손실은 Wireless Body Area Networks와 같은 네트워크의 매우 중요한 성능 요소이므로 라우팅 메트릭으로 사용할 수 있습니까?

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    난 그냥 로지스틱 회귀에 대한 sklearn에서 로그 손실을 적용 : 결과 로그 손실이 부정적인 이유 def perform_cv(clf, X, Y, scoring): kf = KFold(X.shape[0], n_folds=5, shuffle=True) kf_scores = [] for train, _ in kf: X_s

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    Kademlia는 XOR 메트릭을 사용합니다. 무엇보다도, 이것은 "단방향성"속성 (= 주어진 점 x와 거리 e> 0에 대해 d (x, y) = e와 같은 정확히 한 점 y가 있습니다)이라고합니다. 첫 번째 질문은 일반적으로 다음과 같은 일반적인 질문입니다. Kametlia의 기능에 메트릭의 중요 특성이 중요한가 아니면 특정 노드의 압력을 가라 앉히는 데

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    메트릭 학습의 학습 과정에서 비용 함수가 볼록하면, 그래디언트 디센트 방법을 사용하여 최적의 솔루션을 얻을 수 있습니다. 이제 훈련 세트에서 N (N은 100과 같이 매우 클 수 있습니다) 메트릭을 학습하고 하나의 방법은 이러한 N 메트릭을 큰 메트릭 매트릭스로 결합하여 사용하도록 비용 함수를 조정하는 것입니다. 그라디언트 디센트 메서드 그러나 N이 매우

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    주 코드 블록을 완료했습니다. 두 번째 if 문에 미터 변환을 구현하는 방법이 궁금합니다. 사용자는 하나의 발 & 인치 또는 미터 길이와 실내의 폭을 입력 할 수 있습니다 다음과 같이 코드를 간략입니다. 사용자가 발을 & 인치 들어가면 프로그램은 > 입력 차원에서 면적 계산 프로그램은 평방 미터의 면적을 계산한다. 다음 기능을 부여하고, 사용되어야 또한 f