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R-给定一个概率向量，如何找到一个阈值，使恰好n个元素被归类为正？

在给定一个概率向量的情况下，我们可以通过以下步骤找到一个阈值，使恰好n个元素被归类为正：

理解概率向量：概率向量是一个包含各个元素概率值的向量，表示每个元素属于正类的概率。
排序概率向量：首先，将概率向量按照概率值从高到低进行排序，以便后续操作。
设置阈值：从排序后的概率向量中选择第n个元素的概率值作为阈值。这样，前n个元素将被归类为正类，而剩余的元素将被归类为负类。
验证分类结果：根据所选择的阈值，将概率向量中的元素进行分类。可以使用混淆矩阵、准确率、召回率等指标来评估分类结果的准确性和性能。

需要注意的是，选择阈值的过程可能会受到具体应用场景和需求的影响。不同的应用可能对分类结果的准确性、召回率等指标有不同的要求，因此在选择阈值时需要综合考虑这些因素。

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云数据库（CDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，支持多种数据库引擎。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云存储（COS）：提供安全、可靠的对象存储服务，适用于存储和处理各种类型的数据。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
人工智能（AI）：提供多种人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai

以上是腾讯云提供的一些相关产品和服务，可以根据具体需求选择适合的产品来支持云计算和相关领域的开发工作。

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或者，我们需要将一首歌曲进行归类，如归类为流行，摇滚，说唱等。集合 [0,1,2，...，9]、[流行，摇滚，说唱，等等] 中的每一个元素都可以表示一个类。...特征（x）：对于线性回归，特征都表示为一个列向量；对于涉及二维图像的逻辑回归，特征是一个二维矩阵，矩阵的每个元素表示图像的像素值，每个像素值是属于 0 到 255 之间的整数，其中 0 表示黑色，255...每个类的分数和具有最高分数的类成为被预测的类对于给定的图片，为求这个分数向量，每个像素都会贡献一组分数（针对每一类），分数表示系统认为这张图片属于某类的可能性，每个像素分数之和成为预测向量。 ?...第一步：One-hot 向量由于我们已经将预测 (y) 转换成分数向量，因此，我们也应该将实际图片类（y』）转换成相同维数的向量；one-hot 向量是将对应于实际类的的元素为设为 1，其它元素为 0...由于这张蓝色图片对应一个 one-hot 向量，one-hot 向量仅仅有一个元素是 1，它对应一个正确的图片类，交叉熵的其它所有元素乘积为 0，交叉熵简化为： ?

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以某个逻辑回归模型为例，该模型用于确定指定电子邮件是垃圾邮件的概率。如果分类阈值为 0.9，那么逻辑回归值高于 0.9 的电子邮件将被归类为“垃圾邮件”，低于 0.9 的则被归类为“非垃圾邮件”。...上面的混淆矩阵显示，在 19 个实际有肿瘤的样本中，该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤（18 个真正例），错误地将 1 个归类为没有肿瘤（1 个假负例）。...同样，在 458 个实际没有肿瘤的样本中，模型归类正确的有 452 个（452 个真负例），归类错误的有 6 个（6 个假正例）。...少数非 0 的单元格中将包含一个非常小的整数（通常为 1），该整数表示相应单词在句子中出现的次数。表示成包含数百个元素（低维度）的密集向量，其中每个元素都包含一个介于 0 到 1 之间的浮点值。...张量是 N 维（其中 N 可能非常大）数据结构，最常见的是标量、向量或矩阵。张量的元素可以包含整数值、浮点值或字符串值。

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以某个逻辑回归模型为例，该模型用于确定指定电子邮件是垃圾邮件的概率。如果分类阈值为 0.9，那么逻辑回归值高于 0.9 的电子邮件将被归类为“垃圾邮件”，低于 0.9 的则被归类为“非垃圾邮件”。...上面的混淆矩阵显示，在 19 个实际有肿瘤的样本中，该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤（18 个真正例），错误地将 1 个归类为没有肿瘤（1 个假负例）。...同样，在 458 个实际没有肿瘤的样本中，模型归类正确的有 452 个（452 个真负例），归类错误的有 6 个（6 个假正例）。...少数非 0 的单元格中将包含一个非常小的整数（通常为 1），该整数表示相应单词在句子中出现的次数。表示成包含数百个元素（低维度）的密集向量，其中每个元素都包含一个介于 0 到 1 之间的浮点值。...张量是 N 维（其中 N 可能非常大）数据结构，最常见的是标量、向量或矩阵。张量的元素可以包含整数值、浮点值或字符串值。

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以某个逻辑回归模型为例，该模型用于确定指定电子邮件是垃圾邮件的概率。如果分类阈值为 0.9，那么逻辑回归值高于 0.9 的电子邮件将被归类为“垃圾邮件”，低于 0.9 的则被归类为“非垃圾邮件”。...上面的混淆矩阵显示，在 19 个实际有肿瘤的样本中，该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤（18 个真正例），错误地将 1 个归类为没有肿瘤（1 个假负例）。...同样，在 458 个实际没有肿瘤的样本中，模型归类正确的有 452 个（452 个真负例），归类错误的有 6 个（6 个假正例）。...少数非 0 的单元格中将包含一个非常小的整数（通常为 1），该整数表示相应单词在句子中出现的次数。表示成包含数百个元素（低维度）的密集向量，其中每个元素都包含一个介于 0 到 1 之间的浮点值。...张量是 N 维（其中 N 可能非常大）数据结构，最常见的是标量、向量或矩阵。张量的元素可以包含整数值、浮点值或字符串值。

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以某个逻辑回归模型为例，该模型用于确定指定电子邮件是垃圾邮件的概率。如果分类阈值为 0.9，那么逻辑回归值高于 0.9 的电子邮件将被归类为“垃圾邮件”，低于 0.9 的则被归类为“非垃圾邮件”。...上面的混淆矩阵显示，在 19 个实际有肿瘤的样本中，该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤（18 个真正例），错误地将 1 个归类为没有肿瘤（1 个假负例）。...少数非 0 的单元格中将包含一个非常小的整数（通常为 1），该整数表示相应单词在句子中出现的次数。表示成包含数百个元素（低维度）的密集向量，其中每个元素都包含一个介于 0 到 1 之间的浮点值。...---- one-hot 编码 (one-hot encoding) 一种稀疏向量，其中：一个元素设为 1。所有其他元素均设为 0。...张量是 N 维（其中 N 可能非常大）数据结构，最常见的是标量、向量或矩阵。张量的元素可以包含整数值、浮点值或字符串值。

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以某个逻辑回归模型为例，该模型用于确定指定电子邮件是垃圾邮件的概率。如果分类阈值为 0.9，那么逻辑回归值高于 0.9 的电子邮件将被归类为“垃圾邮件”，低于 0.9 的则被归类为“非垃圾邮件”。...，该模型正确地将 18 个归类为有肿瘤（18 个真正例），错误地将 1 个归类为没有肿瘤（1 个假负例）。...少数非 0 的单元格中将包含一个非常小的整数（通常为 1），该整数表示相应单词在句子中出现的次数。表示成包含数百个元素（低维度）的密集向量，其中每个元素都包含一个介于 0 到 1 之间的浮点值。...稀疏特征 (sparse feature) 一种特征向量，其中的大多数值都为 0 或为空。例如，某个向量包含一个为 1 的值和一百万个为 0 的值，则该向量就属于稀疏向量。...张量是 N 维（其中 N 可能非常大）数据结构，最常见的是标量、向量或矩阵。张量的元素可以包含整数值、浮点值或字符串值。

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