实现文本自动分类的基础－－－－Term频率计算方法 据说如今互联网上的文档每天以100万的数量增长，这么大的增长量使得Google可能需要1个月甚至更长的时间才能光顾你的网站一次。...也就是说搜索的目录分类机制仍然存在，但是不直接面对最终用户，而是面对搜索引擎，即根据文档内容自动分类。 根据文档内容自动分类的方法有很多种，本文介绍一下Term频率计算方法。 ...向量空间模型的基本思想是把文档看成一个根据其中字词出现频率权重的向量.为了减少信息的噪音,这里面的字词需要经过如下步骤的处理: 1、对文档进行分词，取出文档中包含的所有字词(term)； ...2、消除掉没有意义的字词(term)，比如汉语的：是，的 等； 3、统计计算每个字词(term)出现的频率； 4、根据需要过滤掉出现频率高的那部分词(term)和出现频率低的那部分词(term...现在我们抽象的考虑一下： 1、假设需要处理的文档是一个D对象的集合； 2、分类就是一个模糊的A描述，A就是一个D的子集； 3、我们分类的难点就是区分D对象更加倾向于那个子集A（分类
1、子查询，查询出的数据随便起一个别名，然后根据分组和条件查询出的数据，作为一个具有一列的一个表，然后外面的查询查询这个数据表的这一列的总数，即可。
如果您正在处理一个对性能敏感的案例，那么您需要一种方法来快速计算这些值。2、解决方案有几种方法可以解决这个问题，具体取决于您使用的数据和条件。...这可以大大提高Python代码的执行速度。您可以使用Numba来加速带有条件的求和和最大值的计算。...这可以大大提高Python代码的执行速度。您可以使用Cython来加速带有条件的求和和最大值的计算。...NumPy来计算带有条件的求和和最大值。...注意事项在选择计算带有条件的求和和最大值的方法时，您需要考虑数据的大小和条件的复杂性。如果数据量较小，您可以使用Python的内置函数sum()和max()。
赋值为'uniform' 、'normal'之一 返回值：FeatureCollection confusionMatrix() 计算监督分类分类器结果的混淆矩阵 方法参数： - Classifier(...Classifier) 监督分类分类器实例 返回值：ConfusionMatrix 代码： /** * @Name : 基于PIE-Engine的水体频率变化长时序遥感监测自动计算平台 *...@Time : 2021/06/30 * @Author : 中国地质大学（武汉）水体频率小组 * @Desc : 基于水体指数或监督分类方法的水体频率计算 * @Source...function validPixel(image) { return image.select('B2').gte(0); }; //计算水体频率并分类 function FrequencyC...：" + selectThreshold); str = "计算的阈值为：" + selectThreshold; } if (k == 1) { print("选择的分类器为:
2、可加工性是如何计算的？ 160布氏硬度下： 可加工性评级 [%] = (材料分数/标准钢分数) * 100 各种参数都会影响材料的“评分”。...产生长而细长切屑的材料比产生短而卷曲切屑的材料更难加工。 可加工性并非像硬度或密度那样具有明确的形式数字，也没有关于如何测量它的官方标准。您可以从各种来源找到不同的方法和不同的材料可加工性率！...因此，速度和可加工性建议非常笼统，只有经验丰富的老师傅才能根据所有因素做出最终决定。我们可以去查手册去了解不同材料的速率之间的关系。...请注意，每种材料在特定硬度下都有指定的可加工性等级。 为了提高估算的准确性，您还应根据特定材料的硬度与材料退火状态下的硬度之间的系数对可加工性等级进行标准化。...计算： 查手册可知：304 的可加工性MR =43%，而 15-7PH 的 MR=47%。 17-4PH 在条件 A 下硬度为 20 HRC。我们的特定材料硬度为 38 HRC。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 用php计算两个指定的经纬度地点之间的距离，代码： /** *求两个已知经纬度之间的距离,单位为米 *@param lng1,lng2 经度 *@param lat1...> 举例，“上海市延安西路2055弄”到“上海市静安寺”的距离： 上海市延安西路2055弄 经纬度：31.2014966,121.40233369999998 上海市静安寺 经纬度：31.22323799999999,121.44552099999998...几乎接近真实的距离了，看来用php计算两个经纬度地点之间的距离，还是靠谱的，呵呵。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础，如何去计算我们所使用的显存。学会如何计算出来我们设计的模型以及中间变量所占显存的大小，想必知道了这一点，我们对自己显存也就会得心应手了。...如何计算 首先我们应该了解一下基本的数据量信息： 1 G = 1000 MB 1 M = 1000 KB 1 K = 1000 Byte 1 B = 8 bit 好，肯定有人会问为什么是1000而不是1024...我们首先来简单计算一下Vgg16这个net需要占用的显存： 通常一个模型占用的显存也就是两部分： 模型自身的参数(params) 模型计算产生的中间变量(memory) 图片来自cs231n，这是一个典型的...另外还有一个需要注意的是中间变量在backward的时候会翻倍！ 为什么，举个例子，下面是一个计算图，输入x，经过中间结果z，然后得到最终变量L： 我们在backward的时候需要保存下来的中间值。...输出是L，然后输入x，我们在backward的时候要求L对x的梯度，这个时候就需要在计算链L和x中间的z： dz/dx这个中间值当然要保留下来以用于计算，所以粗略估计，backward的时候中间变量的占用了是
【知识铺垫】 在介绍如何使用贝叶斯概率公式计算后验概率之前，先回顾一下概率论与数理统计中的条件概率和全概率公式： ?...如上等式为条件概率的计算公式，表示在已知事件A的情况下事件B发生的概率，其中P(AB)表示事件A与事件B同时发生的概率。所以，根据条件概率公式得到概率的乘法公式：。 ?...为了使分类器在计算过程中提高速度，提出了一个假设前提，即自变量是条件独立的（自变量之间不存在相关性），所以上面的计算公式可以重新改写为： ?...通常会根据不同的数据类型选择不同的贝叶斯分类器，例如高斯贝叶斯分类器、多项式贝叶斯分类器和伯努利贝叶斯分类器。 【高斯贝叶斯分类器】 如果数据集中的自变量X均为连续的数值型，则在计算 ?...【多项式贝叶斯分类器】 如果数据集中的自变量X均为离散型变量，就无法使用高斯贝叶斯分类器，而应该选择多项式贝叶斯分类器。在计算概率值 ? 时，会假设自变量X的条件概率满足多项式分布，故概率值 ?
我们再设想一下，如果选择合理的话，决策树的分类效果应该是非常好的，即叶节点中的输出会比较“纯净”（即叶节点只包含相同的分类）。 那问题来了，“纯净”度该如何度量？...假设上表中的Edu表示客户的受教育水平，Credit为客户在第三方的信用记录，Loan为因变量，表示银行是否对其发放贷款。根据基尼指数的公式，可以计算Loan变量的基尼指数值： ?...在选择根节点或中间节点的变量时，就需要计算条件基尼指数，条件基尼指数仍然是某变量各取值下条件基尼指数的期望，所不同的是，条件基尼指数采用的是二分法原理。...内变量D取第k种值的频率。为了使读者理解条件基尼指数的计算过程，下面分别计算自变量Edu和Credit对因变量Loan的条件基尼指数： ?...根据节点变量的选择原理，会优先考虑Credit变量用于根节点的条件判断，因为相比于Edu变量来说，它的基尼指数下降速度最大。
这篇博客，用之前GWAS教程中的示例数据（快来领取 | 飞哥的GWAS分析教程），把数据分为Base数据和Target数据，通过plink运行二分类的logistic模型进行GWAS分析，然后通过PRSice...最终，选出最优SNP组合，并计算Target的PRS得分，主要结果如下： 最适合的SNP个数是133个，R2位0.232258，P值为0.014 $ head PRSice.summary Phenotype...对base数据进行GWAS分析 这里，将性别作为协变量，将PCA的3个值作为协变量，进行GWAS分析，把表型数据单独提取出来。...5. target计算PRS 这里，将target，分别提取性别和pca信息，表型数据，并将ped中的表型数据定义为-9（缺失）。...上面计算PRS时也可以加入协变量，这里不再展示。 5.
这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率： ?...那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做： 1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。...第二阶段——分类器训练阶段，这个阶段的任务就是生成分类器，主要工作是计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计，并将结果记录。...4、计算每个类别条件下各个特征属性划分的频率 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...根据朴素贝叶斯分类器，计算下面这个式子的值。
： 数值变量资料：又称定量资料或计量资料，用定量的方法对每个观察单位的某项定量指标测得对应的数据，一般有度量衡单位 分类变量资料：又称定性资料或计数资料，变量值为某种属性或类型，进一步分为 二分类变量资料...，包括多分类有序变量资料和多分类无序变量资料。...多分类有序变量资料：分类往往有等级强弱关系，也称等级资料或半定量资料，如某血清反应根据反应强度分为-，±，+, ++, ++++, ++++共6个等级 多分类无序变量资料：不同类别是无序的，不反映等级关系...频率：将随机试验重复n次，n次试验中随机事件A共发生m次，则m/n 表示随机事件A发生的频率 概率：随机事件发生的可能性大小称为概率，记作P 小概率推断原理：一般认为，小概率事件(P≤0.05或P≤0.01...学习医学统计学应注意的问题 1) 重点应放在统计学基本概念和基本原理的理解和掌握 2）重点应放在基本统计方法的适用条件，用途及注意事项的理解和掌握，不必深究公式的推到过程和死记硬背统计概念与公式，重点是掌握一些基本的统计方法在资料具备什么条件下可用
如何根据经纬度计算地面上某点在XYZ空间直角坐标系中的坐标 /** * @param r: number 到地心的距离 * @param lon: number 经度...* PI; const latRadian = lat / 180 * PI; const y = r * sin(latRadian); // 在经线圈平面上, 计算...y const rOnEquatorialPlane = r * cos(latRadian); // 在赤道面上, 计算r的投影距离 const x = rOnEquatorialPlane...* sin(lonRadian); // 在俯视图中, 计算x const z = rOnEquatorialPlane * cos(lonRadian); // 在俯视图中, 计算z
观察到的相关性可能是由于隐藏的第三个变量的影响，或者完全是偶然的。 也就是说，相关性确实允许基于另一个变量来预测一个变量。有几种方法可以用来估计线性和非线性数据的相关性。我们来看看它们是如何工作的。...负相关向量将指向相反的方向。而不相关向量将指向直角。 就我个人而言，我认为这是一个理解相关性的非常直观的方法。 统计显著性？ 正如频率统计一样，重要的是询问从给定样本计算的检验统计量实际上有多重要。...我们已经看到 Pearson's r 如何用来计算两个变量之间的相关系数，以及如何评估结果的统计显著性。给定一组未知的数据，用于开始挖掘变量之间的重要关系是很有可能的。...距离相关性不是根据它们与各自平均值的距离来估计两个变量如何共同变化，而是根据与其他点的距离来估计它们是如何共同变化的，从而能更好捕捉变量之间非线性依赖关系。...散度的用途之一是计算两个变量的互信息（MI）。
朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大...3、计算 。即为计算该样本各个分类的概率。 4、如果 ，则 。哪个分类的概率最大就将该样本分成哪一类。 那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个分类的概率。...有关极大似然估计的内容请参考高等数学整理(三) 不同的朴素贝叶斯分类器主要根据它们对 的分布所作的假设而不同。 这里我们假定它满足正态分布，即 ~ ，则 是训练集中yi类的相对频率。...第二阶段——分类器训练阶段，这个阶段的任务就是生成分类器，主要工作是计算每个类别在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个类别的条件概率估计，并将结果记录。...其输入是特征属性和训练样本，输出是分类器。这一阶段是机械性阶段，根据前面讨论的公式可以由程序自动计算完成。 第三阶段——应用阶段。
对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记结果。...对给定样本x，证据因子P(x)与类别无关，因此估计P(c|x)的问题就转化为如何基于训练数据D来估计P(c)和似然P(x|c)，类先验概率P(c)表达了样本空间中各类样本所占的比例，根据大数定律，当样本数据规模足够大时...上述过程虽然看起来很简单，但是应用到现实任务中就会遇到很多局限，对类条件概率P(x|c)，由于它涉及所有关于x的属性的联合概率，直接根据样本出现的频率来估计将会遇到困难，因为实际任务中的训练样本集是有限的...，而要估计联合分布就需要获得各种可能状态的样本，这显然无法办到，因为自变量各个维度上的组合方式是指数式增长的，远远大于样本数量，导致很多可能的样本取值从未在训练集中出现过，所以直接用频率来估计P(x|c... 若xi为连续型变量，则利用不同类别中该属性的样本均值与样本方差来估计真实的不同类别中该属性的正态分布对应的参数，求出对应的密度函数；计算出所有属性对所有可能的类别的条件概率； 3、对样本进行分类
根据大数定理，先验概率P(c)可通过各类样本出现的频率来进行估计。因此，估计P(x|c)的问题就主要转换为如何基于训练样本D来估计似然P(x|c)。...* 贝叶斯学派（Bayesian）则认为参数是未观察到的随机变量，其本身也有分布，因此，可假设参数服从一个先验分布，然后基于观测到的数据来计算参数的后验分布。...书中的介绍来自频率主义学派的极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE），这是根据数据采样来估计概率分布参数的经典方法。...换言之，假设每个属性独立地对分类结果发生影响。 基于属性条件独立性假设，条件概率P(c|x)可重写为， ? 其中d为属性数目，xi为x在第i个属性上的取值。...这就是朴素贝叶斯分类器的表达式。 4 半朴素贝叶斯分类器 为了降低贝叶斯公式中估计后验概率P(c|x)的困难，朴素贝叶斯分类器采用了属性条件独立性假设，但在现实任务中这个假设往往很难成立。
序 本文主要简单研究一下朴素贝叶斯算法是如何对文本进行分类的。 贝叶斯算法 贝叶斯方法把计算“具有某特征的条件下属于某类”的概率转换成需要计算“属于某类的条件下具有某特征”的概率，属于有监督学习。...x)为调整因子，也成为可能性函数(Likelyhood)，使得预估概率更接近真实概率 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯理论源于随机变量的独立性：就文本分类而言，从朴素贝叶斯的角度来看，句子中的两两词之间的关系是相互独立的...,p(yn|x)}，则x属于yi类别 如何计算p(yi|x) 利用贝叶斯公式 p(yi|x) = p(x|yi)*p(yi) / p(x) 问题转换为对每个类别计算p(x|yi)p(yi)，以p(x|yi...而训练的过程则是根据训练集去计算调整因子的影响因素p(x|yi)=p(a1|yi)p(a2|yi)…p(am|yi)，因此训练集的好坏直接影响预测结果的准确性。...TF-IDF = TF * IDF TF-IDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率 TF 高，并且在其他文章中很少出现（IDF值大），则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类
分类变量之间的关联性分析：例如，分析病人分类特征与特定疾病的关联，如吸烟与肺癌的关系。 拟合优度检验：用于分析单一分类变量是否符合特定的分布。...正态分布的评估：适用于数据分组或分类为频率分布表中的数据，并且适合于大量数据（n>30）的情况。每个类别必须包含至少5个元素，并且每个类别都应有足够的样本量。...如何计算卡方分布、t分布和F分布的临界值？ 计算卡方分布、t分布和F分布的临界值的方法如下： 卡方分布的临界值 卡方分布的临界值取决于显著性水平和自由度。...总结来说，计算卡方分布、t分布和F分布的临界值可以通过查阅统计表或使用统计软件中的相关函数来完成。 在实际应用中，卡方分布、t分布和F分布的假设条件有哪些限制？...在实际应用中，卡方分布、t分布和F分布的假设条件有以下限制： 卡方分布： 卡方分布主要用于检验频率分布是否符合预期分布。
朴素贝叶斯的思想 思想很简单，就是根据某些个先验概率计算Y变量属于某个类别的后验概率，请看下图细细道来： ?...假如，上表中的信息反映的是某P2P企业判断其客户是否会流失(churn)，而影响到该变量的因素包含年龄、性别、收入、教育水平、消费频次、支持。那根据这样一个信息，我该如何理解朴素贝叶斯的思想呢？...从公式中可知，如果要计算X条件下Y发生的概率，只需要计算出后面等式的三个部分，X事件的概率（P(X)），是X的先验概率、Y属于某类的概率（P(Y)），是Y的先验概率、以及已知Y的某个分类下，事件X的概率...而问题的解决，正是聪明之处，即贝叶斯假设变量X间是条件独立的，故而P(X|C)的概率就可以计算为： ? 也许，这个公式你不明白，我们举个例子（上表的数据）说明就很容易懂了。...从而P(C|X)公式中的分子结果为： ? 对于连续变量的情况就稍微复杂一点，并非计算频率这么简单，而是假设该连续变量服从正态分布（即使很多数据并不满足这个条件），先来看一下正态分布的密度函数： ?
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