prediction

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    2答えて

    私のアルゴリズムは、特定のアミノ酸配列に対していくつかの測定可能な特性を予測します。 実際の計測値と私の値をテーブルに与えたら、私のアルゴリズムがどのように実行されているのかを計算するにはどうすればいいですか? 例: Sequence Property1 Prediction1 seq1 3l.4 35.0 |Prediction matches well seq2 23.4 79

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    3答えて

    Iは、以下のRコードを使用し、 model_glm=glm(V1~. , data=xx,family="binomial"); save(file="modelfile",model_glm); MODELFILEのサイズは私の場合に1GIGされるデータ、限りであろう。 model_glmの結果でデータ部分を削除するにはどうしたらよいですか?小さなファイルしか保存できません。

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    2答えて

    私は、同様の期間のデータセットをいくつか持っています。その日の人々のプレゼンテーションです。期間は約1年です。データは定期的に収集されていませんが、5年ごとに毎年15-30件のエントリがかなりランダムです。 各年のデータから作成されたグラフは、おおよそ次のようになります。 グラフはmatplotlibで作成しました。 私はdatetime.datetime, int形式のデータを持っています。 将

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    2答えて

    2つの変数xおよびyが与えられた場合、変数にdynlm回帰を実行し、変数の1つおよび残差実際のデータラインが予測ラインとどのように異なるかを示す下部に表示されます。私は前にやったことを見ましたが、前にやったことがありますが、私の人生のために、それをやる方法やそれを説明するものを見つけるのを覚えていません。 これは私がモデルと2つの変数を持つ野球場に私をもたらしますが、私が望むグラフのタイプを得るこ

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    1答えて

    可能性の重複: Forward declaration of nested types/classes in C++ クラスの単純な相互参照のために、クラス名を先行宣言し、参照として使用するfeasableあります。このように、表現はポインタです。しかし、両方のネストされたクラスを相互参照したい場合(以下の例を見てください)、ネストしたクラスを事前に宣言する方法がないように思われるので、私は問題に

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    1答えて

    私は2データフレームを持っています。 1つはトレーニングデータ(pubs1)、もう1つは(pubs2)のテストデータです。私は線形回帰オブジェクトを作成することはできますが、予測を作成することはできません。これは初めてのことではなく、何がうまくいかないのか分からない。 > head(pubs1) id pred37 actual weight diff1 weightDiff1 pr

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    1答えて

    Windows Phoneでテキストベースのゲームを作成しようとしています。 私の考えは、タイプミスがゲーム内のポイントを削減することであり、あなたは、より高いポイント、それはあなたが入力するのにかかる時間に基づいて ...問題に今 が付与されます。 私は入力用のテキストボックスを使用しており、入力範囲もテキストであるため、自動テキスト補正と入力予測も得られます。 これを無効にする方法を知っている

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    2答えて

    2つの円が交差しているかどうかを確認する方法を知っています。ただし、円があまりにも速く動いて、次のフレームでの衝突を回避することがあります。 この問題に対する私の現在の解決策は、円と円の衝突を前の位置と現在の位置の間の任意の時間だけチェックすることです。 2つの円が衝突するのにかかる時間を見つけるための数学的方法はありますか?私がその時間価値を得ることができたなら、私はその時の位置にサークルを移動

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    2答えて

    WEKA GUIを使用してJ48モデルを訓練して作成しました。私はモデルファイルを自分のコンピュータに保存しましたが、今はJavaコードで単一のインスタンスを分類するためにモデルファイルを使用したいと思います。私は属性 "クラスタ"の予測を取得したいと思います。しかし、私はラインinst_co.setValue(latitude, lat);にIndexArrayOutofBoundsExcept

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    1答えて

    私は既知の以前の得点に基づいてテストの再評価を予測しようとしています。テストは3つの科目で構成され、それぞれが最終試験のスコアに貢献します。すべての生徒について、私は3つの科目のそれぞれでミニテストの前の得点を持ち、どの教師が持っていたか知っています。生徒の半数(訓練セット)については、残りの半分(テストセット)については、最終得点があります。彼らの最終得点を予測したい。 だから、テスト・セットは