是否可以从Quanteda获得的相似性矩阵中提取平均值和离散度(SD)值？
从Quanteda获得的相似性矩阵中，可以通过计算平均值和离散度（SD）值来获取统计信息。
平均值（Mean）是一组数据的平均数，可以衡量相似性矩阵中各个元素的平均相似程度。可以通过对相似性矩阵中的所有元素进行求和，然后除以元素数量得到平均值。
离散度（SD）是一组数据的离散程度的度量。在相似性矩阵中，可以通过计算各个元素与平均值的差的平方的平均值来得到离散度。具体计算公式为求和[(元素值 - 平均值)^2] / 元素数量的平方根。
通过提取相似性矩阵的平均值和离散度（SD）值，可以帮助我们了解相似性分布的集中程度和离散程度，从而更好地分析和理解数据。
以下是腾讯云提供的相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云云原生服务（Cloud Native Service）：提供一站式云原生应用全生命周期管理的解决方案。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cns
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- 腾讯云物联网（IoT）：提供物联网设备接入、数据采集和设备管理等服务，支持实时监测和控制物联网设备。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/iot
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- 腾讯云存储（Storage）：提供可扩展、安全可靠的云端存储服务，包括对象存储、文件存储等。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cos
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请注意，以上链接为腾讯云的产品介绍页面，仅供参考。
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1回答
我有点困惑KL发散是如何应用的，特别是在Keras中，但我认为这个问题对于深度学习应用来说是一个普遍的问题。在keras中，KL损失函数定义如下：
def kullback_leibler_divergence(y_true, y_pred):
y_true = K.clip(y_true, K.epsilon(), 1)
y_pred = K.clip(y_pred, K.epsilon(), 1)
return K.sum(y_true * K.log(y_true / y_pred), axis=-1)
在我的模型中，y_true和y_pred是矩阵；每一行y_t
浏览 0提问于2017-06-05得票数 7
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1回答
我有来自100个不同作者的数千个小文档。使用quanteda软件包，我计算了作者与自己之间的余弦相似度。例如，作者x有100个文本，所以我得出了一个100 x 100的相似度矩阵。作者y有50篇文章，所以我想出了一个50 x 50的相似度矩阵。
现在我想比较一下这两位作者。换句话说，哪一位作者更多地抄袭自己？如果我取列或行的平均值，然后再取均值向量的平均值，我得到一个数字，这样我就可以比较这两个均值，但我不确定这些过程是否正确。我希望我说得很清楚了。
浏览 1提问于2017-01-29得票数 1
3回答
4D数组在选定维度上的平均值
、、、、
我在一个四维矩阵上使用MATLAB中的mean函数。
矩阵是一个32x2x20x7数组，我希望为每个4维找到每一行、所有列和第3维元素的平均值。
因此，基本上是指(数据(b，:，:，c))每个b, c的伪代码。
但是，当我这样做的时候，它会把每个三维的平均值分开，你知道我怎样才能让它给出上面方程的一个平均值--，所以它是 (32x7=)224 means。
浏览 3提问于2013-12-08得票数 2
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2回答
此相似矩阵中的值基于jaccards系数：
a, b, c
a, 1, .3, .6
b, .3, 1, .9
c, .6, .9, 1
为了生成聚类分析，我使用了以下代码：
tb = read.csv("c:\\Users\\Adrian\\Desktop\\sim-matrix.csv", row.names=1);
d = as.dist(tb);
hclust(d);
plot(hclust(d, method="average"));
生成这个树状图：
为什么a和b聚在一起
亲密度是如何衡量的？
集聚法是
浏览 0提问于2013-08-27得票数 1
2回答
我有一个包含5000项(行)和2048个特性(列)的dataframe。
我的数据形状是(5000,2048)，当我用滑雪板中的成对距离计算余弦矩阵时，得到了(5000,5000)矩阵。在这里我可以互相比较。
但是现在，如果我有一个新的(1,2048)的向量形状，如何利用我已经计算过的(5000,5000)余弦矩阵，找到这个项目与我所拥有的早期数据的余弦相似性？
编辑
PS:，我可以将这个新向量附加到我的数据中，然后再计算余弦相似度。但对于大量的数据，它变得缓慢。或者还有其他快速和准确的距离度量吗？
浏览 7提问于2019-11-26得票数 0
1回答
所有关于谱聚类的文献都使用相似度矩阵作为谱聚类算法的输入。
是否也可以使用成对距离矩阵？我还没有看到任何版本的频谱聚类代码会使用parwise距离。我在matlab中实现了谱聚类，它有一个函数pdist，这个函数的输出是成对距离矩阵。
浏览 0提问于2015-05-01得票数 1
1回答
查询与文档的余弦相似性
、、、、
所以我在一个信息检索的概念上挣扎。它涉及到给定查询的文档的余弦相似性。
我正在操作大约1000个文件，以生成一个带有docID x项的术语频率矩阵。
我已经生成了这个矩阵，但是我很难理解如何处理这个查询，并从中生成余弦相似性。
我得到了一个查询，其中包含了我应该通过语料库解析的术语，我已经这样做了。并生成一个向量，在该向量中，所有docID至少包含一个单词。
所以我应该用余弦相似度来计算所有这些行向量？
示例：
查询是在词频矩阵中包含列位置和项的列表。
OccurenceVector是查询中包含单词的所有文档的数组。
Query = [[2796, 'crystalline']
浏览 0提问于2018-11-09得票数 0
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1回答
我正在玩一点图像相似度的游戏。事实上，我是在玩图像检索系统。理想情况下，我想创建某种类型的图像索引，我可以查询它来获得相似的图像。
我现在的想法是将某种均值存储到索引中，每个描述符都可以有不同的特征，例如k- ImageDescriptor -ImageDescriptor-centroid，直方图，...我有一些简单的基于鬼魂的计算-每个特征都有距离函数，该函数的结果乘以它的鬼魂，然后对所有特征求和。最后的和是离我的图像的距离。不确定这是不是一个好的思路？
所以我开始玩直方图。我存储了直方图的索引，然后查询直方图和索引存储的直方图之间的距离。它提供了一些相似之处，但在大多数情况下远不是理想的
浏览 0提问于2010-07-05得票数 3
1回答
将图像拟合成高斯分布
、、、、
我正在实现一个高斯PDF，我已经安装了一个直方图(匹配)
但是，随着平均值和SD值的改变，输出映像应该会发生变化--我似乎没有得到任何结果。
请有人解释一下，在图片的上下文中，SD和平均值的变化会对它产生什么影响？-如果平均值为30，SD= 10，则图像将比mean=30，SD=80更轻(合并亮度)？
浏览 2提问于2013-09-22得票数 2
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3回答
假设我有100个文本文档，我想对这些文档进行集群。
第一步是构造文档的成对相似矩阵100X100。
我的问题是：
衡量两个文档之间相似性的通用方法是什么？
谢谢,
浏览 0提问于2019-04-14得票数 4
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2回答
我想找出所有矩阵的平均值：
Data=(Data{1}+......+Data{n})/n)其中Data{n}是m*n的矩阵..
太感谢你了
浏览 3提问于2010-08-27得票数 1
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1回答
我正在训练一个神经网络，我希望两个矩阵是相似的(协方差矩阵)。我天真的做法是使用基于差异的损失，如L1损失。但这也迫使矩阵变小，这不是我想要的。
这里有人有主意吗？
非常感谢!
浏览 0提问于2021-01-22得票数 0
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我有一个linq查询，它获得了前12个月的评级：
var ratingsByMonth =
from month in Enumerable.Range(0, 12)
let key = new { Year = DateTime.Now.AddMonths(-month).Year, Month = DateTime.Now.AddMonths(-month).Month }
join groupedRating in ratings on key
equals new
{
grouped
浏览 2提问于2016-11-29得票数 2
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1回答
我有7000张图片的数组，这些图像大小为224x224x3。因此，整个矩阵形状是(7000, 224, 224, 3)。我想要做的是选择每50幅图像，并计算它们的平均获取50帧中的1帧，所以我总共有一个大小为(140, 224, 224, 3)的数组。一个最小的可重复的例子：
import numpy as np
array = np.random.randint(255, size=(7000, 224, 224, 3))
mean_frame = np.mean(([frame for frame in array]), axis=0)
这是我能得到的最接近的图像，它会给我一个(224,
浏览 4提问于2022-04-25得票数 0
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1回答
例如，有一个4*2矩阵：
[[1, 2], [3, 4], [5, 6],[7,8]]
我想将它重塑为2*2矩阵，它的值是原始矩阵的平均值，因此结果将是：
[[2,3],[6,7]]
有没有什么有效的方法呢？谢谢
浏览 3提问于2017-07-25得票数 3
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1回答
利用潜在语义分析度量通道相似度
、、、、
我目前正在开发一个程序，根据它的语义(意思)比较两段文本。据我所知，有些库(如lingpipe )提供了比较字符串距离的有用方法，但我听说LSA是测量文本相似度的最佳方法。
我只是对使用LSA来度量文本相似性有一种混淆。我知道，对于LSA来说，
1.Two passages are represented as two matrices X and Y.
2.Using SVD, the matrices each are reduced to 3 different matrices
3.And then the cosine distance is measured between
浏览 2提问于2014-10-13得票数 3
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2回答
我使用的是R编程语言。我正在尝试遵循本教程(https://cran.r-project.org/web/packages/tidytext/vignettes/tidying_casting.html)中的说明，学习如何将“术语文档矩阵”转换为“语料库”。但是，本教程中提供的解释对我来说并不清楚，我也不确定如何做到这一点。 使用公开可用的莎士比亚戏剧，我创建了术语文档矩阵，如下所示： #load libraries
library(dplyr)
library(pdftools)
library(tidytext)
library(textrank)
library(tm)
#1st d
浏览 25提问于2021-05-05得票数 0
1回答
连续三维变量的离散化
、、、
我目前正在研究具有三维连续变量(x，y，z )的机器学习分类问题，我还想添加已经是离散变量的时间(T)。下面是我的数据外观的一个示例：
x y z t
[0.1 ,2.6, 0.0] [0.1 ,2.0, -3.0] [0.0 ,5.6, 5.0] 1486033702474
取每个连续变量的平均值就足够了吗？请用Python在任何ML库中如何表示/格式化这些变量以形成我的训练数据集？
浏览 14提问于2017-02-02得票数 0
我正试图解决一个问题，这个问题涉及比较大量的单词集，每个集合包含一组单词的大量有序单词(总计在600+周围，非常高的维度！)对于相似性，然后将它们聚为不同的分组。解决方案需要尽可能不受监督。
数据看上去像是
苹果香蕉橙..。
苹果香蕉葡萄..。
果冻，茴香，橘子..。
草莓香蕉橙..。
...etc
每组单词的顺序都很重要(苹果，香蕉，橘子，苹果，橘子，香蕉)。
到目前为止，我一直使用的方法是使用Levenshtein距离(受距离阈值的限制)作为Python脚本中计算的度量，每个单词都是唯一的标识符，从距离生成一个相似矩阵，并将该矩阵放入KNIME中的k-Mediods中，用于分组。
我的问题
浏览 4提问于2010-12-01得票数 3
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2回答
我有一个2000X10矩阵，我想得到每一行列的平均值，然后在第11列放上所有平均值，这样就有了一个包含平均值的1X2000矩阵
我怎样才能最有效地做到这一点呢？如果不这样做的话
=AVERAGE(A1,B1,C1,D1,E1,F1,G1,H1,I1,J1)
浏览 1提问于2013-04-04得票数 0
1回答
所以，我定义了一个高斯分布，后来我把它拟合成了数据点。我是这样定义的：
def Gauss(x, a, x0, sigma):
return a * np.exp(-(x - x0)**2 / (2 * sigma**2))
popt, pcov = curve_fit(Gauss, x, y, p0=[max(y), mean, sigma])
当我要求打印我的popt时，我得到了一个矩阵，它首先给出了最大y值，然后给出了平均值，最后给出了高斯的西格玛。现在，我想知道这些值的误差，所以我想知道高斯拟合的误差。我认为我可以从pcov (协方差矩阵)中检索错误，但是当被要求打印pcov
浏览 1提问于2019-03-11得票数 2
这是对我之前的一个问题的跟进，这个问题是关于从多输出函数中提取特定输出的(并且得到了答案)。我已经成功地调用了简单的输出，就像从汇总()调用中获得的平均值一样，但是我很难遵循类似的过程，将输出从fitdistr()函数中提取。
例如，当我使用“正态分布”运行此函数时，输出是平均值和sd：
> storage<-fitdistr((as.numeric(diameter.bin[[1]]$Strength)),"normal")
> storage
mean sd
>0.81428910 0.89
浏览 3提问于2013-03-20得票数 0
#size of 10
sd1<-matrix(0,nrow=10,ncol=100)
for (i in 1:100){
sd1[,i]<-rnorm(10, 0, 1)
}
x1<-apply(sd1,MARGIN=2,FUN=mean)
x10<-mean(x1)
cat('x10=',x10)
Size of 100
sd2<-matrix(0,nrow=100,ncol=100)
for (i in 1:100){
sd2[,i]<-rnorm(100)
}
x2<-apply(sd2,MARGIN=2,FUN
浏览 2提问于2021-11-25得票数 0
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我正在使用R！进行均值偏移分割！我现在有点困惑！我的第一个问题是如何聚类分割文件(将每个片段定义为一个超级像素)，第二个问题是如何定义有多少个对象和多少个类！因为当我做聚类时，有许多相邻的片段在一个类中，所以我不能计算它们有多少个片段，它们是一个片段？对吗？请来人帮帮忙！
提前谢谢你，
浏览 13提问于2017-07-03得票数 1
我有几千个距离矩阵(从使用as.dist()的矩阵转换而来)，并且希望计算每个矩阵元素的平均值、sd、中值等。
为了说明：
Matrix.A
1
7 1
5 2 1
Matrix.B
2
3 4
1 1 3
等等。
例如，如果我想得到我可以做的各个元素的总和：
Sum.Matrix <- Matrix.A + Matrix.B
Sum.Matrix
3
10 5
6 3 4
但如果我有数千个这些矩阵呢？我如何不仅计算每个元素的和，而且计算平均值、sd等？所有矩阵都存储在一个列表中。
浏览 1提问于2015-05-31得票数 0
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我有以下数据框架：
> ddf
aa bb cc dd
1 1 2 3 4
2 5 6 7 8
3 9 10 11 12
>
>
> dput(ddf)
structure(list(aa = c(1L, 5L, 9L), bb = c(2L, 6L, 10L), cc = c(3L,
7L, 11L), dd = c(4L, 8L, 12L)), .Names = c("aa", "bb", "cc",
"dd"), class = "data.frame",
浏览 4提问于2014-09-01得票数 1
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1回答
我正在处理R中的一个数据集，该数据集分为训练和测试。我对数据进行了预处理，使其居中并除以标准差，因此，我希望存储训练集的平均值和SD值，以便使用相同的值缩放测试集。但是，与使用colmeans和apply(x, 2, sd)函数相比，使用scale函数获得的精度要好得多。 set.seed(5)
a = matrix(rnorm(30000, mean=10, sd=5), 10000, 3) # Generate data
a_scale = scale(a) # scale using the scale function
a_scale_custom = (a - colMean
浏览 29提问于2021-10-23得票数 0
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很简单，如果我将最近邻居的数量指定为k，那么对于每个节点，它都会找到最近的k个节点，并将亲和度指定为1。
然而，我观察到由sklearn谱聚类最近邻生成的亲和力矩阵并不只包含0和1。是不是因为最近邻居列表中可能有关联？因此我将1/n分配给n个相等的相邻节点？
浏览 28提问于2017-07-14得票数 0
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1回答
我在研究蟒蛇。所以，我得到了一个主矩阵，我们称之为"X“。然后，我得到了其他5000个矩阵的列表，称为Z。我想在X和Z中的每个矩阵之间应用sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity函数，并取矩阵内的平均值。我不想做一个for循环，因为它需要大量的时间。在没有for循环的情况下，是否有一种不需要多处理的方法来做到这一点？
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
Z = [numpy.random.rand(7,12),numpy.random.rand(7,12),numpy.
浏览 4提问于2021-02-18得票数 1
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我正在尝试创建相关矩阵，它还包括每个变量的均值和标准差。 ** Set variables used in Summary and Correlation
local variables relationship commission anxiety enjoyment negotiation_efficacy similarity_values similarity_behaviors SPT_confidence own_SPT_effort
** Descriptive statistics
estpost summarize `variables'
matrix ta
浏览 80提问于2020-04-28得票数 0
在R中，除了使用循环之外，是否有其他方法可以使用矩阵列的不同均值和标准差来创建矩阵？
例如，我想创建一个3x4矩阵，表示3个点，每个点有4个属性，这样每列(每个属性)都有它自己的平均值和sd。
浏览 2提问于2013-07-16得票数 0
我在R. 800样本中有一组数据，在10到20之间随机产生了12个观测值。由此，我有两个选项，如果随机产生的数小于15，那么选择是选项1和15以上，它的选项B。现在，我想从它的平均值和sd中生成一组数据，作为正态分布，其中选项A是真的。
Run1 <- replicate(800, rnorm(12, mean=16, sd=3.1))
我不知道如何链接我的另一段代码，它说明选项A是否为真，从而为Run1生成一个值？
编辑：对于上面的参数(选项A- mean=16、sd=3.1和选项B- mean=18，sd=3.3)，我目前基本上有一个矩阵，其中A对低于15的值为真，对于15以上的值为
浏览 4提问于2012-07-30得票数 0
2回答
我有一个包含从字幕生成的向量的数据集(每一列代表一种类型，每行代表一个电影名称)，我的目的是找到最相似的电影标题，我想使用不同的距离/相似性度量并比较它们，最好的方法是什么？
现在，我尝试了L1距离，余弦相似度，欧几里德距离，马氏距离，我得到了前n个最相似标题的结果，但是所有的结果看起来都很合理，如何比较哪种方法效果最好呢？
我还试着做k-均值，当我实现K-均值聚类时，它默认使用欧氏距离，如何使用其他距离来实现K-均值?还有关于其他相似性度量的建议吗？非常感谢
浏览 0提问于2019-07-30得票数 6
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1回答
我有一个数据库，里面有描述不同品种狗的10种特征。它们大多是分类特性，但也有一些提供了值的范围。下面是数据库的演示表示，显示了混合的内容：
|Breed|Min_Height|Max_Height|Min_Weight|Max_Weight|sub_cat|is_friendly|
|---------------------------------------------------------------------|
|Dober|20 |20 |40 |52 |sport |FALSE |
|Pood |15
浏览 0提问于2022-05-13得票数 1
1回答
我有一个包含两列的数据帧。第一列包含类号(1或0)。第二列保存的矩阵是(1999,13)。我正在尝试通过获取每个矩阵列的平均值来计算如何将矩阵转换为(1,13)。 我这样做的原因是为了音频处理。我提取了每10秒音频文件的MFCC。对于每10秒的音频，有1999帧，并且每帧具有13个倒谱系数。 example_df = pd.DataFrame()
example_df['Class'] = [1,0,0]
example_df['MFCCs'] =[np.random.rand(4,2),np.random.rand(4,2),np.random.rand(4
浏览 19提问于2019-06-20得票数 0
4回答
在重复函数调用中分离参数
、、、、
对于值的向量，我希望在一个函数上调用每个值。
values = 1:10
rnorm(100, mean=values, sd=1)
平均值重复序列(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)。我怎样才能得到一个矩阵，每个矩阵都有100个观测值，并且使用向量中的一个元素？ie：
rnorm(100, mean=1, sd=1)
rnorm(100, mean=2, sd=1)
rnorm(100, mean=3, sd=1)
rnorm(100, mean=4, sd=1)
# ...
浏览 4提问于2021-08-29得票数 0
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2回答
我想从正态分布中创建100个样本。对于第一类，均值取为(0,0)，协方差矩阵取为[(1,0),(0,1)]。对于第二类，均值将被视为(5,0)，但协方差矩阵与第一类相同，最后希望将所有200实例可视化在一个图中，每个类具有不同的颜色。
我的问题是:当我生成这个图时，我不确定最终的图是否有大量的200样本。
我的方法：
a1 <- c(1,0)
a2 <- c(0,1)
M <- cbind(a1, a2)
x <- cov(M)
dev <- sd(x, na.rm = FALSE)
C0 <- sample(rnorm(100, mean=0, sd=
浏览 0提问于2021-04-14得票数 0
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我有一个3500 x 20维的数据集。
我想要做的是首先从其中删除前2列，给我留下18列。
现在我想用它们平均的一列替换每3列。例如，删除前2列后，取新列1-3的平均值，并将其作为一列存储在新矩阵中，然后取4-6列的平均值作为新矩阵中的下一列，然后取7-10列的平均值，并将其存储为下一列……
这是我迄今为止的尝试：
function newMatrix = preprocess(originalMatrix)
nrows = size(originalMatrix, 1); % number of rows of original table (3500)
ncolsOriginal = si
浏览 0提问于2015-12-29得票数 1
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我在努力学习循环。下面是密码。我想模拟对数正态分布，如下面所示的样本大小200，并希望复制它100次(不同的结果，但相似的分布均值和SD)。如何将结果存储在数据或矩阵中？通过下面提到的代码，我只得到了第一次复制(200名受试者)的结果。
任何建议都会很有帮助的。
谢谢你，克里娜
nRep <- 100
result<-list()
for(i in 1:nRep) {
n<-200
cv.tumor= 0.40
sd.tumor<-sqrt(log((cv.tumor)^2+1))
Base_Tumor <- exp(rnorm(n
浏览 4提问于2016-12-01得票数 0
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我正在使用APCluster对一组数据点进行集群。由相关矩阵生成的相似性矩阵具有几个"NA“值。APCluster是否容忍相似性矩阵中的"NA“，或者它是否会发出沙沙声？谢谢。
浏览 11提问于2017-08-09得票数 0
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如何对一组N x M二进制矩阵进行排序，以使最相似的矩阵成为双向链表中的相邻矩阵？
我有一组2d的二进制矩阵，我需要在某种数据结构中有效地对这组矩阵进行排序，以便彼此最相似的矩阵在数据结构中成为彼此的“邻居”。我不认为map结构是有效的，因为我有将近40,000个矩阵需要有效地查找。
我计算两个矩阵之间距离的公式是
getSimilarity(matrix toCompare)
//initialize variable "sum" to 0
//for each rowT in this and each rowC in toCompare
//s
浏览 0提问于2012-12-18得票数 4
1回答
我必须显示平均列在右侧和底部的SSRS矩阵报告下。
B C D E F G H I TOTAL
ABC 0 0 0 0 0 0 2 0 2 7.14%
PQR 0 0 0 1 0 0 0 0 1 3.57%
KLM 5 4
浏览 1提问于2015-06-02得票数 0
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在Python中聚类距离矩阵
、、、、
我有一个如下形式的距离矩阵：
str1 str2 str3 str4 ... strn
str1 0.8 0.4 0.6 0.1 ... 0.2
str2 0.4 0.7 0.5 0.1 ... 0.1
str3 0.6 0.5 0.6 0.1 ... 0.1
str4 0.1 0.1 0.1 0.5 ... 0.6
. . .
浏览 0提问于2015-02-20得票数 1
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相似度矩阵聚类
、、
我尝试对文本数据进行聚类，数据清晰，标记化等。我如何在Kmeans或其他聚类模型中输入相似度矩阵？
from gensim import corpora
from gensim import models
from gensim.models import Word2Vec, WordEmbeddingSimilarityIndex
from gensim.similarities import SoftCosineSimilarity, SparseTermSimilarityMatrix
documents = list(data['clear_response'])
te
浏览 3提问于2020-09-01得票数 0
1回答
我是doc2vec的新手。我有一个包含两列的数据帧:一列是id (patent_number)，另一列是清理和标记化的文本(clean_description)。对于每个id，我需要在第三列(max_similarity)中生成clean_description与属于patents_snow_banch列表中id的clean_description子集的相似度的最大值，该列表用于标识子数据帧。以下是数据框中7528个观察值的摘录： clean_description patent_number
0 [&#
浏览 25提问于2020-06-20得票数 0
我使用k-means对归一化数据进行聚类。我使用了不同的相似度矩阵，如欧几里得、曼哈顿和余弦，当我使用余弦相似度时，Dunn指数为负值。我读到过邓恩指数的取值范围从0到无穷大。使用余弦相似度计算Dunn指数是正确的吗？ 我用过this implementation of Dunn Index。
浏览 94提问于2019-06-12得票数 1
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当计算R中样本均值的95% CI时，当使用CI函数CI(mydata)和使用qnorm(.975, mean = mean(mydata), sd = sd(mydata))作为上界和qnorm(.025, mean = mean(mydata), sd = sd(mydata))作为下界时，得到不同的结果。
为什么会有区别？当查看我的数据的概率分布图时，qnorm函数提供了一些有意义的结果。
下面是我用来生成500个正常随机变量、计算平均值(Xbar)、标准差和95% CI的代码：
mydata <- rnorm(500)
xbar <- mean(mydata)
xbar
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浏览 5提问于2022-08-27得票数 -1
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给出如下所示的位字段(数字只能是1或0)：
const bits = [1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 1]
我想要生成N个平均值的列表，其中N是一个任意的数字。
在上面的示例中，如果N为4，则结果将是[1, 0.5, 0, 0.5]。(将数组分组为2乘2，然后计算每个组的平均数量)。
如果N为2，则结果为[0.75, 0.25]。
到目前为止，我一直在使用以下代码：
const average = (...args) => args.reduce((a, b) => a + b) / args.length;
const averageNumbers = Ramda.
浏览 19提问于2022-03-25得票数 0
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当使用稀疏矩阵时，它会突然杀死内核并退出代码139。使用Gensim时会发生这种情况，Gensim使用稀疏矩阵格式。 当将矩阵与另一个矩阵相乘时，甚至在使用matrix.sum()时，都会发生故障。 矩阵是使用scipy创建的： matrix = scipy.sparse.csc_matrix((data, indices, indptr), shape=(num_terms, num_docs), dtype=dtype)
浏览 5提问于2019-03-20得票数 0
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拉普拉斯和高斯滤波器
、、、
我正在尝试做一些图像处理，我想应用LoG内核。我知道这个公式，它是：
但是我不明白如何用这个公式得到核矩阵。根据我所读到的，我有一个n x n的矩阵，我将这个公式应用于该矩阵中的每个单元格，但首先应该是该矩阵中的起始值。
另外，我对Laplacian filer也有同样的问题。我知道这个公式，它是：
另外，根据我所读到的，3x3滤波器应该是矩阵：
x = [1 1 1; 1 -4 1; 1 1 1]
但是你能告诉我如何应用这个公式来获得矩阵吗，或者至少告诉我一个如何应用这个公式的教程。
浏览 5提问于2010-10-21得票数 1
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