第N个组合
是否可以直接获得nCr所有组合的有序集合的第N个组合? 示例:我有四个要素:[6、4、2、1].一次取三个，所有可能的组合为: [[6，4，2]，[6，4，1]，[6，2，1]，[4，2，1]]. 有没有一种算法可以给我例如排序结果集中的第三个答案[6，2，1]，而没有枚举所有先前的答案? 解决方案 请注意，您可以通过递归生成具有第一个元素的所有组合，然后不生成所有组合来生成序
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GDA的对数似然函数(高斯判别分析)
我难以理解Andrew Ng的CS229注释中给出的GDA的似然函数. l(φ，µ0，µ1，Σ)= log(从i到m的乘积){p(x(i)| y(i); µ0，µ1，Σ)p(y(i);φ) } 链接为 http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes2 .pdf 第5页. 对于线性回归，函数是从i到m p(y(i)| x(i); theta)
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什么是检测折线图细分的正确算法?
具体而言，给定2D数值数据，如下线图所示.在背景平均运动(振动很小)上有峰值.如果这些峰值下降到平均值，我们想找到对(x1，x2)的值；或(x1)仅在该行未返回平均值时. 有成千上万个这样的2D数据. 什么是正确的统计或机器学习算法，无需绘制就可以找到上面的x1和x2? 解决方案 请注意，这不是确切答案. 我真的不知道您要做什么.但我可以建议您一种方法.假设图中只有一个峰，并且
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缺失值和偏差的排名算法
问题是: 一组5个独立用户，需要对给他们的50种产品进行评分.用户可能会在某个时间点使用全部50种产品.一些用户对某些产品有更大的偏见.一位用户没有真正完成调查，而是给出了随机值.用户不必对所有产品进行评分.现在给出4个样本数据集，根据评分对产品进行排名 datset : product #user1 #user2 #user3 #user4 #user5 0 29
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分类任务中的所有二元预测变量
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熵和信息增益
我希望有一个简单的问题. 如果我有一组这样的数据: Classification attribute-1 attribute-2 Correct dog dog Correct dog dog Wrong dog cat Correct cat
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使用神经网络功能时出现错误
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以稳定的方式找到曲线的弯头?
我知道我唯一的问题是肘点似乎从我的代码的不同实例中改变.观察这篇文章中显示的两个图.尽管它们在视觉上看起来相似，但肘点的值发生了显着变化.两条曲线均来自平均20次不同的运行.即使那样，肘点的值也有明显的变化.我可以采取哪些预防措施来确保该值落在某个范围内? 我的尝试如下所示: def elbowPoint(points): secondDerivative = collection
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神经网络具有正态分布的数据重要吗?
因此，处理数据的标准操作之一是将其标准化并标准化以使其具有正态分布的数据，均值0且标准差为1，对吗?但是，如果数据不是正态分布的怎么办? 此外，所需的输出是否也必须服从正态分布吗?如果我希望我的前馈网络在两个类别(-1和1)之间进行分类，那将不可能标准化为均值0和std为1的正态分布呢? 前馈网是非参数的，对吗?因此，如果是的话，对数据进行标准化处理是否仍然很重要?为何人们对此予以认同
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在R中使用depmixS4拟合HMM时，NA/NaN/Inf错误
我正在尝试使用depmix将简单的隐藏markov模型拟合到R中.但是我有时会得到一些晦涩的错误(在外部函数调用中为Na/NaN/Inf).例如 require(depmixS4) t = data.frame(v=c(0.0622031327669583,-0.12564002739468,-0.117354660120178,0.0115062213361335,0.12299241
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计算相似度百分比或计算两个以上对象之间的相关性
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XGBoost CV和最佳迭代
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如何在R中计算KNN变量重要性
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从networkX中的随机游走中获取节点列表
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