maxent

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Stanford Classifier ColumnDataClassifier

私はカスタマイズされた名前付きエンティティ認識を実行するためにStanford Classifierによって提供されるMaximum Entropyアルゴリズムを使用しています。出力ファイルが5列を提供 - P（clAnswer）とPとの間の差である>単語\ tのグランド・真実\ tのラベル\ T P（clAnswer）\ T P（goldAnswer））（goldAnswer）これはどのよう

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Dismoのpredict（）をデータフレームに基づく最大モデルで使用する方法

dismoの予測関数が、ラスタレイヤではなく、データフレームとして 'x'で構築されたモデルでどのように動作するかを調べようとしています。私はラスタレイヤを使ってモデルをうまく走らせ、これに基づいて予測マップを作った。私のモデルは次のように構築されています。 library(dismo) model <- maxent(x = sightings.data, p = presence.vect

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環境ラスタレイヤをアップロードして積み重ねる際に問題が発生するR

SDMの環境ラスタレイヤをRにアップロードしようとしています。それらはすべて同じ範囲、ピクセルサイズなどであり、ほとんどのレイヤーはアップロードされていますが、私のBIOCLIMレイヤーはアップロードされていません。私は各層をプロットすることができたし、それがうまく見えたが、私はそれらを一緒に積み重ねたときに、私はこのエラーを取得：.makeRasterList（RLIST）で：無視データの

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デシジョンツリーnltk

私は別の学習方法（Decision Tree、NaiveBayes、Maxent）を使用しています。その相対的なパフォーマンスを比較して、それらの最良の方法を知ることができますか？精度を得るために決定ツリーを実装する方法は？ import string from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics i

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最も適切なラスター生息地の面積を計算するR

私は現在の状況下で、また将来の気候変動シナリオの下で、複数の種に対してMaxentを実行しました。私は、nicheOverlap関数とSchoenerのD統計量を使って、現在と将来の適切な生息地の間の変化を定量化しました。私の研究の微生物のかなりの数は、もっと遠い山地を動いているだけなので、将来の分布が現在の分布の中にあるので重複がたくさんあります。 QGISのアスキーファイルを見ると、将来的に面

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訓練されたスタンフォード分類器をJavaで保存してロード

私は、100万個のラベル付きセンテンスのデータセットを持っており、それを使って最大エントロピーを通して感情を見つける。私は同じのためにスタンフォード分類器を使用しています： - public class MaximumEntropy { static ColumnDataClassifier cdc; public static float calMaxEntropySentiment(S

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MaxEntのテストサンプルファイルをR

で使用していますが、私は最近、RのMaxEnt（dismo-package）を使っていましたが、クロスバリデーションを使用して鳥の生息環境のモデル（単一の種のみ）を検証しました。今私は、自己作成テストサンプルファイルを使用したいと思います。私は手作業で検証するためにこのポイントを選ぶ必要があり、ランダムなテストポイントを使用することはできません。だから私のR-スクリプトは次のようになります。 "

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Rでのカーネル密度関数は、xとyの解像度が等しくないことを示します

私が今まで持っていた問題で私を助けてくれることを願っています。私はこのチュートリアルを使用したMaxEntのバイアスファイルを作成する必要があります：https://scottrinnan.wordpress.com/2015/08/31/how-to-construct-a-bias-file-with-r-for-use-in-maxent-modeling/そしてそれを自分の状況に変更しまし