prediction

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パイソンのダイス予測ゲーム

私はダイスを予測するよう求めるPythonプログラムを書いています。あなたは5ユーロから始まり、勝利すれば5ユーロを稼ぎ、1であれば1ユーロ、1以上であれば3ユーロを失う。 def main(): while True: saldo = 5 y = input("[R]oll or [S]top") if y == "r" : p =

python prediction dice 2017-10-18

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JavaScriptの単純回帰予測アルゴリズム

回帰を使用して過去の記録に基づいて組織の将来の利益を簡単に予測しようとしています。私はthis linkに従っています。テストの目的のために、私はサンプルデータを変更した、それはこれらの結果を生成： 私の実際のデータには、日付と利益となり、彼らが上下に行くのではなく連続的な増分方法でされます。上記の方法は、予測が非常に正確であるために増加し続けているサンプルデータに対して機能することに気付きました

javascript algorithm prediction non-linear-regression math.js 2017-10-23

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予測値、

1項を残したまま、私はきれいに形 x<-glm(log(abundance) ~ distance+sampling_effort, data=df) の種の豊富さを説明してRでのGLMを持っているすべての用語は、（p値< 0.01）重要であり、モデルの仮定は有効であると思われる。データは実際にはラスタマップからのものです。今私はモデルから予測値を作成したいが、sampling_effortと

r prediction glm 2017-10-23

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自動エンコーダーの保存と読み込み

自動エンコーダー（AE）と代替の最小二乗（ALS）メソッドを使用してプレディクタを作成しようとしています。 ALSは、pyspark.mllib.recommendationパッケージを使用して作成されます。私はALSモデルを保存し、それをmodel.save（）とpyspark.mllib.recommendation.MatrixFactorizationModel.load（）メソッドで再利

python neural-network pyspark prediction autoencoder 2017-10-24

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Java、Lambda：異なるタイプの複数のリストを持つクラスからリストを選択するにはどうすればよいですか？

&を選択するJava 8の最良の方法は、異なるタイプの複数のリストを持つオブジェクト（レコード）のリストLists<T>を収集{List<Type1>, List<Type2>, List<Type3>, ..}？ タイプ1、タイプ2、タイプ3などは互いに関係しません。 T =タイプ1、タイプ2、タイプ3 ... List<Records> allRecords; class Records

java lambda filter prediction 2017-10-24

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R - 計算/特定の日に時系列モデルを評価

私は以下のような動物園のデータフレーム上に複数の線形回帰を実行するためにルックバックウィンドウを使用しています df y X1 X2 X3 X4 2015-01-05 -0.017697886 -0.0303143773 -0.037748414 -2.015346e-02 0.12078726 2015-01-06 0.026334273 -0.00036

r time-series prediction forecasting lm 2017-10-25

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負の例がない場合の顧客行動予測

郵便サービスを所有しており、ビジネスプロセスを最適化したいとします。 # date user_id from to weight-in-grams Jan-2014 "Alice" "London" "New York" 50 Jan-2014 "Bob" "Madrid" "Beijing" 100 ... Oct-2017 "Zoya" "Moscow" "St.Pet

machine-learning prediction data-science 2017-10-26

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デシジョンツリークラシファイアの精度

私のデータセットの最後の列の値が「作成済み」または「逃した」と予測し、プログラムを数回実行したが、精度は常に100％。私はそれが約95-100％と期待します。どんな考え？ここでは、データセットのスニペットは、（元1が000 74以上の行を持つ）である：ここでは A,L,-5,8,3,475,11.8,1,1.6,6.1,2,2.7,made A,L,-39,10,2,30,18.5,6,5.4,

python classification decision-tree prediction entropy 2017-10-30

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モデルトレーニング後のケラス予測

私はケラスモデルを訓練し、モデルとウエイトを2つの別々のファイルに保存しました。私の訓練データと検証データは次のように2つのクラスに分類されています training_data/ positive/ negative validation_data/ positive/ negative/ どちらのトレーニングデータディレクトリは900Kサンプルそれぞ

machine-learning keras prediction 2017-11-02

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一つの値を予測

私はStataの初心者です。私が持っているとしましょう： reg Y x1 x2 私は回帰係数を表示しています。 x1 = 10とx2 = 20といった特定の値から予測を手動で入力する必要はありませんか？

stata prediction 2017-11-03

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