weight

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sklearn의 BallTree에서 가중치가 적용된 minkowski 메트릭을 사용합니다.

저는 BallTree와 그것이 제공하는 다양한 측정 항목을 가지고 놀았습니다. 그러나 나는 wminkowski를 사용할 때, 무게가 결과에 아무런 영향이없는 것 같다 df = pd.DataFrame() num_features = 4 num_samples = 100 for i in range(num_features): df['A_%s'%(i+1

scikit-learn metrics weight 2016-12-16

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은 가중 평균을 얻으려면 C 코드가 필요합니다. 여기서 가장 최근 값은 이전의 모든 값과 두 번 가중치가 적용됩니까?

전에 사용했지만 기억이 안나고 어디서나 찾을 수 없습니다. 최신 값이 모든 이전 값 (결합)의 2 배의 가중치를 갖는 평균값이므로 시간이 지남에 따라 가장 오래된 값의 효과가 줄어 듭니다. 그리고 이전 값을 저장할 메모리가 충분하지 않습니다. int sum=0; int n = 0; float aver = 0; for(;;){ float new

c algorithm weight weighted-average 2016-12-21

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NLTK 부정적인 케이스가있는 MaxentClassifier 기차

저는 nltk 라이브러리에서 새로 왔으며 분류 자에게 내 자신의 코퍼스로 일부 라벨을 가르치려고합니다. How O do B-MYTag you I-MYTag know O , O where B-MYTag to O park O ? O (PS 이것은 단지 만들어 샘플 ...) 내가 이렇게 self.classifier = nltk.MaxentCla

tags nlp nltk weight nltk-trainer 2017-02-09

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카페에서 내부 제품 레이어의 가중치를 정하는 방법은 무엇입니까?

Caffe으로 시작하여 잘 실행했습니다. inner product layer에 가중치를 적용해야합니다. Forward_cpu 함수는 weight을 표현하지만이 함수를 제곱하는 법을 모르겠습니다. 내가 caffe_sqr를 사용 template <typename Dtype> void InnerProductLayer<Dtype>::Forward_cpu(cons

deep-learning caffe conv-neural-network weight inner-product 2016-12-26

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XGBoost를 조정하여 특정 예측 자 열에 더 많은 가중치를 부여하는 방법

다양한 기사를 읽었으며 그 중 대부분이 특정 기능이 아닌 특정 행에 가중치를 도입하는 방법을 설명했습니다. R의 GBM에서 우리는 하나의 특정 기능을 다른 기능보다 명확하게 배울 수있는 모델을 할당 할 수 있습니다. 우리는 파이썬의 XGBoost와 비슷한 것을 할 수 있을까요? 나는 다음을 통해 갔다 : here 1 here 2 here 3 모든 어떻게 든

python machine-learning weight xgboost 2016-12-27

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RS232를 USB 케이블로 사용하여 저울에서 무게를 읽으십시오.

저울에서 무게를 읽고 그 결과를 보여주는 안드로이드 앱을 쓰려고합니다. 여기까지 내가 지금까지 한 일과 상황에 대한 정보가 있습니다. 1) 저울에는 rs232 출력 포트가 있고 내 안드로이드 장치에 연결하기 위해 rs232 to usb 케이블과 OTG가 있습니다. 2) 직렬 포트에서 데이터를 읽는 코드를 작성하고 올바르게 장치에 인쇄했습니다. 여기에 코드를

android serial-port usb scale weight 2017-02-15

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Woocommerce - save_post에 제품 무게를 설정하기위한 후크

save_post 후크로 제품 무게를 설정하는 방법이 있습니까? 나는 코드를 다음했습니다,하지만 난 체중을 덮어 쓰기하는 방법을 모른다 : add_action('save_post', 'change_weight'); function change_weight($post_id) { $WC_Product = wc_get_product($post_id);

woocommerce save product weight 2017-02-24

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가중 임의 포리스트

랜덤 포리스트 방식을 기반으로 예측을 수행 할 예정입니다. 일반적으로 랜덤 포레스트는 모든 데이터 포인트를 평등하게 간주하고 그에 기반하여 예측을 수행하지만 일부 데이터 포인트에 더 많은 가중치를 할당하려고합니다. 더 명확히하기 위해 각 데이터 포인트에 대해 나는 가중치를 가지므로 RF가 더 많은 가중치를 갖는 데이터 포인트쪽으로 편향되기를 원합니다. RF

python weight 2017-03-01

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C#을 내 컴퓨터에 표시의 데이터를 표시 할 수있었습니다 (210)

읽기 직렬 포트 체중 추기경 규모, 출력보기와 같은 -이 "[SPACE] [SPACE] 978 0kg " [SPACE]를 (빈) 공간 텍스트 나 숫자 만 표시 할 입니다 , 다음 스크립트를 사용합니다. 마지막 숫자 0은 입력하지 않은 private delegate void Closure(); private void SerialPortOnDataRe

c# serial-port weight 2017-01-12

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TFIDF 매트릭스의 SCIKIT에서 CountVectoriser의 가중치를 두 배로 늘리십시오.

가지고있는 텍스트 파일에서 tf-idf 행렬을 생성했습니다. 나는 어휘에 중점을두고 싶다. 아래 코드를 작성했습니다. 특정 어휘집 용어의 가중치를 어떻게 배가시킬 수 있습니까? from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer count_vectorizer = CountVectorizer(min_

python scikit-learn tf-idf weight 2017-03-06

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