IGRAPH IN R:找到顶点之间的路径，以最大化边缘属性的乘积
我需要找到一种方法来找到两个顶点之间的路径，以最大化边缘属性的乘积.在我的情况下，edge属性是连接的概率. 假设在下面的示例中，我想找到顶点1和顶点4之间的最大概率路径: require(igraph) G
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用不同大小的箱绘制概率热图/六边形
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如何从GLM输出中获取概率
此刻，我正非常困惑，因为我试图找出如何从R中的glm输出中计算出概率.我知道数据非常微不足道，但我非常希望能向您展示如何获取这样的输出的概率.我当时想尝试inv.logit()，但不知道将哪些变量放在方括号中. 数据来自入住率研究.我正在评估一种发夹方法相对于相机陷阱在检测3种物种(红松鼠，松貂和侵入性灰松鼠)方面的成功.我想看看是什么影响了各种物种的检测(或未检测到).一种假设是在该地点发
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如何在图像上生成概率分布
我有一个问题，如下: 假设我有一个图像(大小= 360x640(逐行显示))，并且我有一个中心坐标，即(20，100).我想要的是生成一个概率分布，该概率分布在该中心具有最高的值(20,100)，而在邻域中具有较低的概率值，而其值远比该中心低得多. 我所知道的是放一个多元高斯(因为尺寸为2D)并将均值设置为中心(20,100).但这是正确的，我该如何设计协方差矩阵? 谢谢！
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Node.js中的分布抽样
我想知道如何在Node.js中执行分布抽样。 特别是，我有元素数量，其中元素的第i个值数组是第i个元素的概率，例如， [0.2 0.3 0.5] 现在我需要执行采样，并且一半样本的采样结果应为0.2的样本中的2为0，在0.3个样本中是1。 解决方案 传统方法： function distribution（probs）{ return functi
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以给定的平均值截断法线
在python中是否可以生成具有给定期望值的截断正态分布？我知道scipy.stats.truncnorm可以给出以原始正态分布的均值为参数的截断正态分布，但是我想创建一个截断正态分布，以使截短的分布是一个特定值。 解决方案 您可以在 mu 和均值之间进行转换，有关详细信息，请参见 https://en.wikipedia.org/wiki/Truncated_normal_distrib
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SQL Server相当于Excel的TINV函数
我试图找到X的t分布的两尾逆。可以在Excel中使用TINV函数找到它，但我需要在SQL Sever中实现。 TINV函数语法具有以下参数： 概率：与两尾学生t分布相关的概率。 Deg_freedom ：用来描述特征的自由度数 例如： 选择tinv（0.054645，60 ）; ------------------ -1.9599994129833 -（返回1行
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具有频繁变化的概率的c ++离散分布采样
问题：我需要从由某些权重构成的离散分布中抽样，例如{w1，w2，w3，..}，因此是概率分布{p1，p2，p3，...}，其中pi = wi /（w1 + w2 + ...）。 一些wi的变化非常频繁，但仅占所有wi的很小一部分。但是，分发本身因此每次发生时都必须重新规范化，因此，我相信Alias方法不能有效地工作，因为每次都需要从头开始构建整个分发。 我目前正在考虑的方法是二叉树（堆
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如何模拟双峰分布？
我有以下代码来生成双峰分布，但是当我绘制直方图时。我看不到这两种模式。我想知道我的代码是否有问题。 mu1
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小数点-语言R中的概率值为0
如何处理R中的p值？ 我期望p值非常低，例如： 1.00E-80 我需要-log10 -log10（1.00E-80） -log10（0）也是Inf，但在舍入意义上也是Inf。 但似乎在1.00E-308之后，R产生0。 1/10 ^ 308 [1] 1e-308 1/10 ^ 309 [1] 0
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将2x36数据帧重组为6x6数据帧。掷骰子可视化
我创建了一个骰子掷出的所有可能结果的数据框，为2x36数据框。 d1 d2 1 1 1 2 2 1 3 3 1 4 4 1 5 5 1 6 6 1 7 1 2 8 2 2 9 3 2 10 4 2 11 5 2 12 6 2 13 1 3 14 2 3 15 3 3 16 4 3 17 5 3 18 6 3 19
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规范化R data.frame列中的数据
假设我有以下数据： a
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使用scipy拟合给定直方图的分布
我想使用scipy（在我的情况下，使用weibull_min）拟合数据分布。是否可以在直方图而不是数据点的情况下执行此操作？就我而言，由于直方图具有大小为1的整数箱，所以我知道可以按以下方式推断数据： 将numpy导入为np orig_hist = np.array（[10，5，3，2，1]）$ b $ b ext_data = reduce（lambda x，y ：x + y，
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单场淘汰赛-可能的组合数量
有8个人参加一场淘汰赛的组合次数是多少？总的比赛次数为7，但我还需要此组合可以组合的数量 解决方案 如果没有，不管玩家在树上的哪个位置开始比赛，而仅与他/她与哪个对手战斗以及他/她得到多长时间，我们都可以说左边的玩家总是获胜，然后只需计算创建最底行的方式数量即可，这是8！ 40320。 第一种可能性： a ae aceg abcdefgh 第二种可能性
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数据帧中每一行的Ranger预测类概率
关于此链接 R游侠包中的预测概率，我有一个问题。 想象一下，我有一个混合数据框df（包含因子和数值变量），我想使用游侠进行分类。我将此数据帧拆分为测试集和训练集，分别为Train_Set和Test_Set。 BiClass是我的预测因子变量，由0和1（2个级别）组成。 我想使用Ranger使用以下命令来计算类概率并将其附加到数据帧： Biclass.ranger
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根据设置的概率选择一个用户
我的数据库存储有关用户，他们的组和关系的信息。用户表中的一列 fcount 跟踪每个用户在当前组中具有的关系数；它从0开始，在适当的时候我将其递增。 我需要编写一个脚本，该脚本选择给定组中的所有用户，然后随机选择其中一个用户，其可能性取决于一个人的关系数；关系越少，就意味着概率越大。 当前，我用以下代码实现了这一点，减去了概率部分： $ query =“从用户中选择uid，其中
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缺少测量值且仅知道位置的情况下的卡尔曼滤波器预测
我正在尝试实现卡尔曼滤波器.我只知道职位.在某些时间步中缺少测量值.这就是我定义矩阵的方式: 过程噪声矩阵 Q = np.diag([0.001, 0.001]) 测量噪声矩阵 R = np.diag([10, 10]) 协方差矩阵 P = np.diag([0.001, 0.001]) 观察母体 H = np.array([[1.0, 0.0], [0
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如何从现有的条件概率表中创建联合概率表? (CPT)
我有下表，其相关性如下: 我想为P(M,P,W,B)创建一个联合概率表，它看起来像这样(当然，您可以假设未向我提供下表 ，从这个问题的答案): 有人可以解释一下如何为P(M,P,W,B)创建联合概率表吗? 非常感谢 解决方案 P(M，P，W，B)的联合概率仅仅是其他表中各项的乘积.这来自维基百科: 如果 X 是关于 G 的贝叶斯网络，则可以将其联合概率密度函数(相对于
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马尔可夫链聊天机器人如何工作?
我当时正在考虑使用markov链之类的东西来创建一个聊天机器人，但是我不确定如何使它工作.据我了解，您是根据数据创建一个表的，其中包含给定的单词，然后是给定的单词.训练机器人时是否可以附加任何可能性或计数器?那是个好主意吗? 问题的第二部分是关键字.假设我已经可以从用户输入中识别关键字，那么如何生成一个使用该关键字的句子?我并不总是希望以关键字开头这句话，那么我该如何播种马尔可夫链呢?
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