이제 Naive Bayes 알고리즘을 사용하여 전자 메일 필터링 응용 프로그램을 구현하고 있습니다. 내 응용 프로그램은 UCI 머신 학습 저장소의 Spambase 데이터 세트를 사용합니다. 속성이 연속적이므로 확률 밀도 함수 (PDF)를 사용하여 확률을 계산합니다. 그러나 k-fold 교차 유효성 검사를 사용하여 데이터를 평가할 때 교육 집합에는 해당 특성
나는 각각 8000 개의 요소가있는 6 개의 벡터의 평균 및 표준 편차를 찾기위한 코드를 작성하고 있습니다. CUDA를 사용하여 작업을 수행 할 수 있는지 궁금해서 작업 속도를 높였습니다. CUDA를 사용하여 평균을 찾는 방법을 생각할 수는 있지만 CUDA를 사용하여 표준 편차를 계산하는 방법을 이해할 수 없습니다. 아무도 나 좀 도와 줄래?
평균을 감안할 때 NSNumber 정수 배열의 표준 편차를 계산하려면이 방법이 있습니다. 이 계산은 NSDecimals를 사용하여 가장 높은 해상도를 유지합니다. 이것은 현재 많은 cpu주기를 요구하고 있으며, 필요한 해결책을 유지하면서 속도를 높이는 데 도움이됩니다! 고맙습니다. double 정밀도의 약 16 자리를 갖는 반면 -(NSDecimal)sta
LINQ에서 SQL의 STDEV과 같은 함수로 직접 쿼리를 변환 할 수있는 방법이 있습니까? 예를 들어, LINQ from t in table
group t by t.something into g
select new {
avg = g.Average(o => o.number)
stdev = g.?????
}
은 SQL AVG으로 바
간단한 변형을 시도하고 있습니다. data_stdz <- transform(data_header, z.v1 = (v1 - mean(v1))/(2*sd(v1))
을 나는 또한 단지 평균 기능을 얻기 위해 시도했다 : 나는 다음과 같은 코드가 동작하지 않습니다, data_stdz <- transform(data_header, z.v1 = v1+2)
그러
내 포스트 그레스 쿼리는 센서 판독 값의 무리에서 통계 집계를 계산합니다 SELECT to_char(ipstimestamp, 'YYYYMMDDHH24') As row_name,
to_char(ipstimestamp, 'FMDD mon FMHH24h') As hour_row_name,
varid As category,
(AVG(ipsvalue)::NU
그래서 2 개의 매개 변수 표준 편차와 평균 X (d, m)를 취하는 가우스 난수 생성기가 있다고 가정합니다. 내가 원하는 것은 숫자 발생기의 표준 편차를 지정하여 주어진 시간의 95 %에서 임의의 숫자를 얻는 것입니다. -n<X (d, 0) < n. n을 알고 있으면 표준 편차를 어떻게 풀 수 있습니까?
나는 평균과 표준 편차가 4 개인 집단이 있습니다. 그랜드 평균과 그랜드 SD를 알고 싶습니다. 웅대 한 평균은 분명히 계산하기 쉽지만 R에는 편리한 유틸리티 함수 인 weighted.mean()이 있습니다. 유사한 기능이 표준 편차를 결합하기 위해 존재합니까? The calculation is not complicated하지만 기존 기능을 사용하면 코드를
GSL (Gnu Scientific Lib)을 사용하여 배열의 표준 편차를 계산하고 싶습니다. 설명서에 http://www.gnu.org/software/gsl/manual/html_node/Mean-and-standard-deviation-and-variance.html 는 함수 프로토 타입은 그러나, 나는 꽤 "보폭은"여기에 무엇을 이해하지 못하는 gs