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weight =c(1,1,3,1,2,1))
group_by(number) %>%
# this works for mean but I can't just change it with "weighted.mean
浏览 13提问于2020-08-30得票数 3
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(period),mean)ddply(mydf,.(period),weighted.mean,mydf$mycol,mydf$myweight) # returns the erros describ
浏览 0修改于2010-07-19得票数 9
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我正在寻找一些类似于weighted.mean()的形式。我已经通过搜索找到了一些解决方案，可以写出整个函数，但希望能有更好的用户界面。
浏览 0修改于2019-05-27得票数 36
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我使用了graph.adjacency函数，例如 [,1][,2][,3][2,] 2 2 0对于参数weighted=NULL和
浏览 0提问于2013-10-29得票数 0
site-packages/tensorflow/python/keras/engine/saving.py", line 251, in load_modelKeyError: 'weighted_metrics'
我使用model.save("Models/ResNet.model")保存模型，使用model = tf.keras.models
浏览 1提问于2018-11-19得票数 4
我想使用Tensorflow tf.losses.compute_weighted_loss，但找不到任何好的例子。
浏览 9提问于2017-07-29得票数 1
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weights <- c(18.01,18.26,16.42,14.07,11.67,9.19,6.46,3.85,1.71,0.34)/100
wh <- weighted.hist
浏览 3修改于2021-07-12得票数 1
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combine='by_coords')weights.name = 'weights'
snow_data_mean = snow_data_weighted.mean(('longitude','latitude'))
但是我认为xarray.Dataset.<
浏览 1修改于2020-05-26得票数 1
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函数定义的似乎是基于一个奇怪的公式(参见下面的代码)。Holton(第五版，第20页)和许多其他人计算所需变量之和乘以dp，而不是pdp，如下代码所示。另外，大多数作者还通过对压力顶压力dp的求和来规范计算结果.然而，下面的代码使用sufrace压力^2-顶压力^2。下面使用的公式有参考吗？谢谢# function. Said integral works out to this function:
pres_int = 0.5 * (pres
浏览 0提问于2021-09-03得票数 1
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from base r, with weights passed as 2nd paramround(weighted.cummean(a), digits = 2)
有关如何计算这些值的参考，可以使用循环中的weighted.mean为每个计算运行这个For -循环：
b
浏览 1提问于2016-11-29得票数 1
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tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
weighted_street= tf.feature_column.weighted_categorical_column(categorical_column=street_voc, weight_feature_key='STREETFREQ'
浏览 11提问于2020-05-25得票数 0
112,119,114,120,121,117,116,114,121,122,124)我想要的是使用两个条件将基于每个年龄的weighted.mean应用于我的数据帧：1)gender = 2 and 2) Q2 >=114 & Q2 <= 121 df %>% summ
浏览 7提问于2021-12-10得票数 1
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import igraph as ig我马上就得到了一个名字错误：现在，我可以通过以下方法将有向图转换为无向图：
g = ig.Graph.Weighted_Adjacency(A,
浏览 2提问于2015-10-19得票数 0
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我想要获得一个未排序的，可变长度的特征c++ vectorXf对象的weighted_median。似乎我可以使用boost的统计累加器库中的boost weighted_median函数来高效地完成这项工作。#include <boost/accumulators/statistics/median.hpp>
#include <boost/accumulators/statistics/wei
浏览 0修改于2017-05-23得票数 4
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weighted_cross_entropy_with_logits中的pos_weight参数可以帮助平衡。但是在的参数列表中只有标签的权重。
浏览 29提问于2018-03-02得票数 1
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我正在尝试使用tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits接口，但我发现当权重不是1.0 (1.0表示没有权重)时，我就得不到正确的结果。tensorflow as tf """ output = np.log(output / (1.0 - output))
# https:
浏览 0修改于2018-01-03得票数 0
当我尝试用use_weighted_increment更新多维数据集数据时，有时会给出空数据的错误。有没有像slq的isnull()这样的东西UPDATE [Quota] [Dimension1].[Amount Implicit] USE_WEIGHTED_INCREMENT
浏览 4修改于2015-05-22得票数 0
grade_Calc(student_grades);}
{double weighted_gradesum_for_avg += sg[r][c]; { }
浏览 2修改于2015-05-08得票数 2
我有一个nxm邻接矩阵，其中(i，j)表示i和j之间的关联分数。我需要将其转换为以下格式：i j <score1>我可以推导出边缘列表，但它在没有权重的情况下出现。我使用了以下代码：但是，它不会显示权重。
浏览 0提问于2014-07-15得票数 5
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summarise(sales18 = mean(Sales18, na.rm = T),weightedsales18 = weighted.mean(Sales18, .data[[Emp]], na.rm = T),
weightedsales19 = weighted.mean(Sales19, .data[[Emp]], na.rm = T)
浏览 2提问于2021-05-25得票数 2
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