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我有一些正数，我使用对数正态分布来绘制和显示CNT在1和50之间的概率。我想给曲线下面的区域上色，并计算概率。我已经成功地绘制了图表，并且我正在尝试计算概率，但是返回的结果看起来不正确，我在哪里出错了？如何绘制lb和ub之间曲线下方的区域？
浏览 7提问于2018-07-24得票数 0
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在Perl中，这看起来应该很简单，或者是一个模块，但我还没有找到一个简单的答案。我有一个计算的z正态分数和平均值，但还没有找到一个简单的方法来计算百分比。我找到的解决方案是使用统计表来查找它，但似乎有一个模块或简单的东西是很常见的。(即z分数为-3表示-3 sigma，百分比为0.1%)。我不想在perl中构建一个表，然后在不需要时进行插值。
浏览 0提问于2010-06-09得票数 2
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我意外地发现，如果我将XGBClassifier的参数objective设置为multiclass并增加类的数量，我会更适合我的二进制数据集。然而，同时，拟合需要更长的时间，并消耗两倍的内存。不幸的是，我不能为这种行为创建一个玩具示例。但在下面的示例中，对于不同的num_class参数值，我仍然看到不同的对数损失：
X = DataFrame([[0.5, 0.2, 0.1], [0.3, 0.4, 0.1], [0.4, 0.1,n
浏览 1提问于2019-11-12得票数 0
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我正在使用python scikit-learn包中的高斯混合模型来训练我的数据集，但是，我在编码时发现了这一点-- G.fit(...)得到的对数概率是正实数...为什么会这样呢？对数概率不一定是负的吗？
我懂了。高斯混合模型返回给我们的是对数概率“密度”而不是概率</e
浏览 1提问于2012-08-29得票数 7
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我需要生成100个随机数，每个数的最大值是80；这意味着和是28 * 100 = 2800。所以M(x)是28。但这意味着我需要追踪之前生成的每一个数字？
我注意到D(x)等于M(x)，但是在一些例子中，这些值是不同的。
浏览 13提问于2022-12-03得票数 -1
如果我们取概率的对数，返回的值是negative.Value在信息检索库的匹配器中使用，它拒绝负值，因此我需要将负值钳制为正值，这样匹配器就不会拒绝文档。一种方法是在概率上增加一个随机数，比如K有没有更好的方法将负对数值钳制为正如果我们选择上述方法中的任何
浏览 2提问于2012-04-27得票数 2
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我正在调试一个序列到序列模型，并故意尝试完美地拟合一个大约200个样本(长度在5-50之间的句子对)的小数据集。我在pytorch中使用负对数似然损失。我得到了很低的损失(~1e^-5)，但在同一数据集上的准确率只有33%。我
浏览 9提问于2020-07-14得票数 2
我正在使用一个严格的正观测向量(它们是一个距离度量)。为什么ksdensity要这么做？我有一种感觉，它完成了假设连续可微的曲线。这是一个正确的假设吗
浏览 1提问于2013-07-02得票数 0
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在我的Python代码中，我使用以下命令生成5000个随机对数正态分布数：我正尝试在Fortran中做同样的事情。我对Fortran不是很熟悉，但我在Intel的网站上找到了这个：
status = vdrnglognormal( method, stream, n, r, a, sigma, b, beta )我知道n,r,a,sigma,b和beta是什么，但我不知道它们的方法/流是什么意思，也不
浏览 4提问于2012-12-07得票数 2
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因为SAS非常不擅长作图，所以我想为R中的曲线重新生成数据，并将它们绘制在那里。SAS给出了一个尺度(在指数分布固定为1的情况下)，一个截距，以及一个回归系数，用于在暴露或未暴露的人群中。其中一个模型是指数分布，我给出的数据和图表如下：effect<- -0.500data$：这不是最漂亮的图形，但我对ggplot2的了解还不够多，无法美化它。但更重要的<
浏览 0提问于2012-06-19得票数 6
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机器学习CTC损失日志概率
、、、、
我有一个经过训练的CRNN模型，它应该可以从图像中识别文本。它真的很有效，到目前为止还不错。我的输出是一个CTC损失层，我使用tensorflow函数keras.backend.ctc_decode对其进行解码，正如文档所说()，该函数返回一个具有解码结果的Tuple和一个具有预测对数概率的Tensortest8, log_p: 0.9700028896331787
True value: test9, prediction: test9, log_p: 1.47837
浏览 1提问于2021-01-10得票数 0
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我想知道是否有人能解释一下scipy.stats中的以下功能：rv_continuous.pdf所以，我有一个区域的列表，16383的值。我希望找到可变区域在较小的值(称为"inf“)和较大的值"sup”之间取任意值的概率。所以我想的是：
scipy.st
浏览 7提问于2013-07-29得票数 1
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我有一个概率向量，例如P= 0.1,0.2,0.3,0.4。然后使用累积和命令创建另一个向量Q=累积和(P)= 0.1, 0.3,0.6，1.0，生成一个均匀的0,1随机向量，X= 0.11,0.72,0.32,0.94，我想知道X的每个条目是在0,0.1还是0.1,0.3还是0.3，0.6，还是0.6,1.0之间，我想返回一个向量，它包含了X的每个条目的间隔指数。有没有一种快速的方法来做到这一点，而不写一个for循环？
浏览 2提问于2016-08-18得票数 0
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我正在进行一些市场研究，我正在调查的变量之一是事件发生的时间分布呈对数分布，并创建作为时间函数的累积概率密度函数。(我只是将我的日期转换为：B=datetime.strptime(UDate2[0],date_format)我可以像这样减去：返回一个天数的整数..5，6，10，11.无论它是什么)。然而，我的<
浏览 0提问于2020-08-03得票数 1
第二个参数是到达率数，它是我的系统中过去的历史到达率。该函数运行并将结果打印到我的屏幕上。我检查了数学，它似乎是正确的。
这是带有Anaconda发行版的Python3.7。我的问题是:我想进一步处理这些数据，但我不知道如何捕捉它并做更多的数学运算。例如，我想取这个列表并累积概率值。到达率为5次，累计概率为61.56%，至少有5次请求服务等。我想要处理这些数据的第二个例子是将其格式
浏览 0提问于2019-10-01得票数 0
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我有一个深入的学习分类问题与17个班，我在毕道尔工作。该体系结构包括一个线性层后实现的crossEntropy损失。
我相信，通常情况下，计算softmax激活并解释为对应输出类的可能性。但是softmax是一个单调函数，如果我只想要最可能的类，我可以简单地在线性层之后选择得分最大的类，而把softmax排除在外。考虑到softmax是默认的，在分类问题中被广泛使用的激活，我想知道我在这里是否遗漏了一些重要的东西。有人能指引我吗？
浏览 0提问于2019-05-12得票数 3
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下面的图片对我来说肯定是有意义的。
假设你有一些经过训练的二进制分类器A，B (B并不比随机猜测等好多少)。以及一个由n个测试样本组成的测试集，用于所有这些分类器。由于对所有n个样本都计算了精确性和召回性，因此与分类器对应的点是有意义的。
现在，有时人们谈论ROC曲线，我知道精度是由回忆或简单的精确性(回忆)来表示的。我不明白这种可变性是从何而来的，因为您有固定数量的测试样本。您是否只是选择测试集的某些子集，并
浏览 2提问于2015-08-13得票数 3
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我有两个严重不平衡的数据集，它们被标记为正和负，并且我能够生成一个混淆矩阵，它产生大约95%的真阳性率(遗传的5%假阴性率)和大约99.5%的真阴性率(0.5%假阳性率)。我试图构建ROC图的问题是，x轴的范围不是从0到1，间隔为0.1。相反，它的范围从0到类似0.04的东西，因为我的假阳性率非常低。谢谢
浏览 1提问于2012-05-12得票数 0
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我在试着计算561个对数的和。7.656004233197743-8.426112454893817-9.34240318676797 -2679.18920466334-2690.3342661536453-Infinity
执行此操作的代码如下
浏览 2提问于2012-03-16得票数 0
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