probability

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Erdős-Rényiモデルに基づいて、有向グラフを正しく生成する方法を理解しようとしています。私はerdos_renyi_graphの機能をnetwork xに見ました。 N次いでpについて私は計算した私の本当のネットワーク（5317）のノード数をパラメータとしてIが設定されている：私はin_degreeとout_degreeの和として平均度を計算した p = (<k_in> + <k_out>

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naiveBayesが0以外のlaplace引数（パッケージe1071）を使用すると予期しない結果が発生する

e1071パッケージのnaiveBayes()関数を使用しようとしています。非ゼロのlaplace引数を追加すると、結果の確率の見積もりに変化はなく、理由はわかりません。例： library(e1071) # Generate data train.x <- data.frame(x1=c(1,1,0,0), x2=c(1,0,1,0)) train.y <- factor(c("cat

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RのSVMを使用して確率値を取得する際に問題があります

28の属性を持つデータセットがあります。応答変数はバイナリ（0 & 1）です。私はそれを実行している間に "確率= T"のSVMを使ってみました。しかし、私はまだ結果から確率値を得ることができませんでした。はここに私のトレーニングデータセットである（最後の属性は、私の応答変数である）： str(train) 'data.frame': 73630 obs. of 29 variables:

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分布から行列を作成し、行が1

まで追加どこがn COLSのマトリックスを作成する方法を思っていた、各列は、私が理想的に欲しい0:0.01:1 はと ndgridの形仕方の分布でいる場合 [x1,x2,x3...,xn] = ndgrid(0:0.01:1,0:0.01:1.....m times) 私の制約は、行は、私が唯一の1 まで追加上記グリッドからそれらの行のインデックスを続けるだろうで1件まで追加しかし、あなたは、

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KNeighborsClassifierの確率予測メソッドは0と1を返します

誰かが私のコードの問題点を教えてもらえますか？なぜ私はLinearRegressionを使って虹彩データセットの確率を予測することができますが、KNeighborsClassifierは0または1を返しますが、LinearRegressionの結果と同じ結果が得られますか？ from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import m

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イベントが3回連続して発生する確率Matlab、Monte Carlo Method

モンテカルロシミュレーション方法を使用して、10回のリスト内でイベントが3回発生する確率を調べようとしています。行。私は100万回の試練を行うつもりです。イベントが発生する確率は、いつでも31.43パーセントです。私が考えていることは、試行（b）を呼び出してネストしたループを作成するということです。条件1（rand値が.3143未満）の場合、インデックスの次の番号に移動し、その番号が.3143私は

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予想されるコイントーセスのためのDFA

私はこの問題を構築しようとしています： 2つの頭が一列に現れるまでフェアコインが投げられます。コイントスの予想数は？ L + {w | wは部分文字列として11を持つ} このDFAをマルコフチェーンとして使用して、必要な確率を計算します。（具体的には各状態qについて、qが開始状態であればP（q）を受理状態に到達する確率とする。） DFAを設計する際に問題があり、何か助けが必要です。

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樹木の出力を使用してスパークの勾配ブースト木の場合のクラスの確率を予測する

SparkのGBTsは今のところ予測されるラベルを与えることが知られています。私はクラスの予測確率を計算しようと考えていた（たとえば、特定の葉に該当するすべてのインスタンス）を作成するためのコードGBTの import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint im

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C++でのガウス分布の混合

ガウス分布を生成し、ガウス分布に基づいて乱数を生成するために、gslのようなライブラリを知っています。 https://www.gnu.org/software/gsl/manual/html_node/The-Gaussian-Distribution.html 混合数ガウス分布に従う乱数を生成する可能性のあるライブラリがあり、混合ガウス分布に基づいて与えられた値の確率を返すことができるかどうか

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私の置換計算機が小数を返すのはなぜですか？

私は並べ替えと組み合わせの計算機を作った。数値の階乗を見つけるためのコードは次のとおりです。ここで function factorial(num){ total=1; if(num==1||num==0){ return total; } else{ for(i=2;i<=num;i++){ total*=i; } return total