回答情况：
提问时间：
问题标签：
您可以从代码中看出，我正尝试使用子集来完成此任务，但无济于事。
我已经尝试过使用子集来实现这一点。我想要SUnTrust、雷曼兄弟、摩根士丹利、高盛、PennyMac、美国银行和房利美。
浏览 12修改于2019-07-17得票数 0
1回答
我的问题是关于多类朴素贝叶斯分类。我需要一个简单的例子，在这一领域，如果我想要实现这个算法在3个lable输入和3个输出类。我的另一个问题是，如果我使用2类朴素贝叶斯(例如:正和负)，并且有两个输出类，但是我需要4个输出类(非常正、正、负、非常负)，我是否可以使用一个阈值来获得一个正结果，如果输出大于阈值，它意味着它在非常正的类中
浏览 6提问于2014-11-07得票数 0
回答已采纳
高盛(PNa，NaO，NaI，PK，KO，KI)：返回60 * np.log10(PNa(NaO/NaI +(PK(KO/KI)
高盛(5,100，10，90，7，80)
浏览 4提问于2022-11-13得票数 0
Multibyte <- "Sungpil_한성필_韓盛弼_Han"Sungpil__韓盛弼_Han # Korean characters were removed.
有什么简单的方法可以通过使用gsub来实现呢？我只知道一种只获取英语字符的方法。
浏览 0修改于2016-11-25得票数 2
回答已采纳
到目前为止，我已经尝试过这个([A-Z][a-z]*)(\s)([A-Z]{1,5})，但是当名称有多个大写字母单词(英国国防工业目录和高盛)以及公司名称的第一个单词都是大写字母(British )时，客户对高盛( Goldman )并不满意。
浏览 7修改于2022-08-24得票数 0
1回答
我想从布尔查询中提取值/变量，例如(“资产数据管理”)和“数据科学家”和(“数据科学和分析”或“金融建模”或“信贷结构”)和(“高盛”或“德意志银行”或“纽约梅隆”或"JP摩根“或BlackRock或亚马逊)“资产数据管理”、“数据科学家”、“数据科学与分析”、“金融建模”、“信贷结构”、“高盛”、“纽约梅隆”、“摩根大通”、"BlackRock“、”亚马逊“
浏览 4提问于2022-05-04得票数 0
1回答
我对这种分类是新的，我对负样本训练感到困惑。在训练贝叶斯分类器时，我们真的需要负样本吗？我想训练每个图像的几个样本，但我不知道是否也需要负样本。什么是负样本，在我的系统中可能有哪些负样本？
浏览 0修改于2013-07-05得票数 0
1回答
我发现这个讨论朴素贝叶斯分类的视频非常有用。我注意到他计算的是文档为正的概率，而不是单词为正的概率。这是正确的吗？评论中指出了这一点，但到目前为止作者还没有做出回应。
浏览 0修改于2016-05-21得票数 0
我正在运行Apache(XAMPP包)，并且我尝试允许URI中的正斜杠能够检索由encodeURIComponent发送的参数，所以我添加了以下指令NameVirtualHost叶海亚·A.Salam
浏览 2提问于2010-06-25得票数 1
回答已采纳
2回答
我正试着用过去的成绩来预测足球成绩。我拥有的数据集只包括主队、客场队、主队进球和客场队在每一场比赛中的进球。如何使用数据集上的有限数据来使用随机森林算法和朴素贝叶斯算法对此进行建模？
浏览 0修改于2019-01-28得票数 3
1回答
例如，我必须在R中输入关于罗氏控股(AG) ()和高盛集团(GS) ()的数据。
我的问题是，罗氏控股(AG)的数据以欧元计算，而高盛集团(.)的数据则是美元。
浏览 3提问于2016-04-17得票数 2
回答已采纳
2回答
通常使用levene的方差齐性检验，以及正态假设的shapiro wilk检验和qqplots检验。
我必须用贝叶斯独立t检验来检验哪些统计假设？我如何在R中使用coda和rjags检查它们？
浏览 2提问于2017-04-12得票数 1
我在StackOverflow上看到的大多数帖子都与均匀抽样、二项式抽样和正态抽样有关。有没有什么库可以让我在R中使用d-p-q-r函数的简单性和多样性(参见页面)？我希望能够从Gamma、正态、二项式和贝叶斯问题(逆卡方、逆伽马)中使用的逆分布中进行采样，并且不希望使用逆概率变换和接受-拒绝采样来编写自己的样本。
浏览 0修改于2014-10-10得票数 1
回答已采纳
1回答
我已经使用了正演模型，这是一种基本解的方法来估计电势和电流的通量值(数据)。我很难使用贝叶斯方法(mcmc)来估计空洞或半径。有人能帮我做点什么吗？之所以这样做，是因为我是MCMC的新手
浏览 2提问于2020-04-08得票数 1
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号