我的大型(120gb)音乐收藏包含许多重复的歌曲,我一直在试图指纹轨道,以期检测重复.既然我是CS专业,我很好奇在那里做了什么？我所做的一切几乎都没有Shazam或Lala.com这样的准确性.他们如何"哈希"曲目？我已经在我的所有文件(26,000个文件)上运行了标准的MD5哈希,并且我在不同的轨道上发现了数百个相等的哈希,所以这不起作用.
我对Lala.com更感兴趣,因为他们使用完整的文件,不像Shazam,但我假设两者都使用类似的技术.任何人都可以解释如何为音乐生成唯一标识符？
我想在我的data.frame对象中使用dplyr(并且不知道如何操作)对数值变量进行分类.
没有dplyr,我可能会这样做:
df <- data.frame(a = rnorm(1e3), b = rnorm(1e3))
df$a <- cut(df$a , breaks=quantile(df$a, probs = seq(0, 1, 0.2)))
它会完成.但是,我更喜欢在我执行的其他操作的序列中使用某些dplyr函数(mutate我想).chaindata.frame
我想把年龄分成小组,所以不会连续.我有这个代码:
data$agegrp(data$age>=40 & data$age<=49) <- 3
data$agegrp(data$age>=30 & data$age<=39) <- 2
data$agegrp(data$age>=20 & data$age<=29) <- 1
上面的代码在生存包中不起作用.它给了我:
invalid function in complex assignment
你能指出我的错误在哪里吗？data是我正在使用的数据帧.
如果我使用R来绘图.如何根据具有分类数据的数据框中的列,将特定形状分配给属于一个类别的数据点(使用pch参数plot())？是否会使用as.factor()分组数据然后使用pch帮助？
我有一系列带时间戳坐标的CSV文件(X,Y和Z,单位为mm).从中提取运动数据的最简单方法是什么？
我想提取的信息包括以下内容:
理想情况下,我最终希望能够对运动模式进行分类,因此任何能够提出这种方式的人都可以获得奖励积分.令我感到震惊的是,我能做到这一点的一种方法是从坐标生成动画的图片/视频,并要求人们对它们进行分类 - 关于我如何做到这一点的建议非常受欢迎.
一个复杂因素是读数受到噪音的污染.为了克服这个问题,每个记录都以至少20秒的静止为前提,这可以作为一种"噪声分布".我不知道如何实现这一点.
如果它有帮助,则记录的动作是在简单的抓取任务期间的人手的动作.使用连接到手腕的磁性运动跟踪器生成数据.另外,我正在使用C#,但我猜数学与语言无关.
对于赏金,我真的很想看到一些(伪)代码示例.
我发现"集成测试"的概念令人困惑.似乎有不少解释和范围:
我开始将集成测试视为一个总括性术语(而不是在编程讲座中定义它,其中通常给出特定/严格的含义):
在Maven默认生命周期中,只有"测试"和"集成测试"阶段.这似乎将测试分为大致两类,并与这些假设一致.
一般来说,有许多现有的问题和答案正在寻找单元测试,功能测试,回归测试等之间的差异.但是,我正在寻找有关集成测试的更具体的答案:您如何对集成测试进行分类,以及您在其中包含哪些内容？另外,您是否将软件测试大致分为两类:单元测试(1个单元)与集成测试(2个单元)？
有谁知道好的开源文本分类模型？我知道斯坦福分类器,Weka,Mallet等,但所有这些都需要培训.
我需要将新闻文章分类为体育/政治/健康/游戏/等.那里有训练有素的模特吗？
Alchemy,OpenCalais等不是选项.我需要开源工具(最好是Java).
java classification machine-learning categorization document-classification
我有一个DataFrame,我想将几个列从'object'类型更改为'category'.
我可以同时更改几列用于浮动,
dftest[['col3', 'col4', 'col5', 'col6']] = \
dftest[['col3', 'col4', 'col5', 'col6']].astype(float)
对于'类别'我不能这样做,我需要一个接一个地做(或像这里一样循环).
for col in ['col1', 'col2']:
dftest[col] = dftest[col].astype('category')
问题:是否有任何方法可以像"浮动"示例一样对所有想要的列进行更改？
如果我尝试同时做几个列,我有:
dftest[['col1','col2']] = dftest[['col1','col2']].astype('category')
## NotImplementedError: > 1 ndim Categorical are not supported at this time
我目前的工作测试代码:
import numpy as np
import pandas as pd
factors= np.array([
['a', 'xx'],
['a', 'xx'],
['ab', 'xx'],
['ab', 'xx'],
['ab', 'yy'],
['cc', 'yy'],
['cc', 'zz'],
['d', 'zz'],
['d', 'zz'],
['g', 'zz']
])
values = np.random.randn(10,4).round(2)
dftest = pd.DataFrame(np.hstack([factors,values]),
columns = …我对在文档分类中计算IDF(逆文档频率)有疑问.我有多个类别,包含多个培训文档.我使用以下公式计算文档中每个术语的IDF:
IDF(t,D)=log(Total Number documents/Number of Document matching term);
我的问题是:
information-retrieval machine-learning tf-idf categorization document-classification