小编AGS*_*AGS的帖子

如何编写一段代码来比较一些版本的字符串并获得最新的？

例如字符串:'0.1', '0.2.1', '0.44'.

是否有菜单选项或键盘快捷键来折叠侧边栏中的所有展开文件夹？它在那里变得凌乱,似乎应该有一个更好的方法,而不是一个接一个地关闭它们.

给定分数向量和实际类标签的向量,如何计算R语言或简单英语中二进制分类器的单数AUC度量？

"AUC:一个更好的测量......"的第9页似乎需要知道类标签,这里是MATLAB中我不明白的例子

R(Actual == 1))

因为R(不要与R语言混淆)被定义为向量但是用作函数？

一个快速的JSTL问题.我通常在我的jsp页面中使用scriptlet,但由于我的页面中的其他一些内容而产生冲突.我知道你可以使用JSTL做这样的事情,虽然我不熟悉它.这是我用java编写的代码:

if (var1.equalsIgnoreCase(var2)) { 

some html stuff

} else {

more html

}

那么这可以转换和翻译为与JSTL一起使用吗？

提前致谢,如果您有任何疑问,请告诉我.

必须有一种优雅的方式来做到这一点,但我无法弄明白:

列是从右到右的1到0的概率

行是从0到1的概率下降

这个kludgy代码产生了看到所需的结果(但我想用比这更大的矩阵):

# Vector entries are rowname - colname, if >= 0
#
rb0 <-  c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA, 0)
rb1 <-  c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA, 0,.1)
rb2 <-  c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA, 0,.1,.2)
rb3 <-  c(NA,NA,NA,NA,NA,NA,NA, 0,.1,.2,.3)
rb4 <-  c(NA,NA,NA,NA,NA,NA, 0,.1,.2,.3,.4)
rb5 <-  c(NA,NA,NA,NA,NA, 0,.1,.2,.3,.4,.5)
rb6 <-  c(NA,NA,NA,NA, 0,.1,.2,.3,.4,.5,.6)
rb7 <-  c(NA,NA,NA, 0,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7)
rb8 <-  c(NA,NA, 0,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8)
rb9 <-  c(NA, 0,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9)
rb10 <- c( 0,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9,1 )
indbias <- rbind(rb0,rb1,rb2,rb3,rb4,rb5,rb6,rb7,rb8,rb9,rb10)
colnames(indbias) <- seq(1,0,by=-.1)
rownames(indbias) <- seq(0,1,by=.1)
indbias

谢谢!

我目前使用MATLAB版本的LIBSVM支持向量机来对我的数据进行分类.LIBSVM文档提到在应用SVM之前进行扩展非常重要,我们必须使用相同的方法来扩展训练和测试数据.

"相同的缩放方法"解释如下:例如,假设我们将训练数据的第一个属性缩放[-10, +10]为[-1, +1].如果测试数据的第一个属性位于范围内[-11, +8],我们必须将测试数据缩放到[-1.1, +0.8]

[0,1]可以使用以下MATLAB代码缩放范围内的训练数据:

(data - repmat(min(data,[],1),size(data,1),1))*spdiags(1./(max(data,[],1)-min(data,[],1))',0,size(data,2),size(data,2))

但我不知道如何正确地扩展测试数据.

非常感谢您的帮助.

这只是scikit-learn管道的一个小问题.

在课堂上sklearn.pipeline.FeatureUnion,有一个transformer_weights选项.

transformer_weights:dict,optional
:每个变压器的特征的乘法权重.键是变换器名称,值是权重.

我在一个例子中看到了对不同特征赋予不同权重的用法.

    transformer_weights={
        'subject': 0.8,
        'body_bow': 0.5,
        'body_stats': 1.0,
    },

这对我来说是无稽之谈,因为分类器将在以后为你学习加权.为什么还要费心呢？

我最近一直试图使用svm进行功能分类.虽然我这样做,但我想到了一个问题.

哪种方法更好用,LIBSVM或者svmclassify？我的意思svmclassify是在MATLAB中使用内置函数,如svmtrain和svmclassify.从这个意义上说,我有兴趣知道哪种方法更准确,哪种方法更容易使用.

由于MATLAB已经有了Bioinformatics工具箱,你为什么要使用LIBSVM？是不是像svmtrain和svmclassify已经内置的功能.. LIBSVM带来了哪些额外的好处？

我想听听你的一些意见.如果问题很愚蠢,请原谅我..

每当我尝试使用sublime从终端打开任何文件时,例如:subl ~/.zshrc,它工作正常但是当我尝试从tmux会话内部做同样的事情时,我得到一个空的空白文件.

我看到很多人提出相关问题并指责崇高,但我刚才想到的是,这不是崇高的错!它是sublime和tmux之间的关系.那我怎么解决这个问题呢？它需要某种许可还是什么？

我有一个DataFrame,其中多行跨越每个索引.例如,第一个索引具有这样的结构:

df = pd.DataFrame([["A", "first", 1.0, 1.0, np.NaN],
            [np.NaN, np.NaN, 2.0, np.NaN, 2.0],
            [np.NaN, np.NaN, np.NaN, 3.0, 3.0]],
            columns=["ID", "Name", "val1", "val2", "val3"],
            index=[0, 0, 0])

Out[4]:
    ID   Name  val1  val2  val3
0    A  first     1     1   NaN
0  NaN    NaN     2   NaN     2
0  NaN    NaN   NaN     3     3

我想对每列进行排序/排序,使得NaNs位于该给定索引处每列的底部 - 结果如下所示:

    ID   Name  val1  val2  val3
0    A  first     1     1     2
0  NaN    NaN     2     3     3
0  NaN    NaN   NaN     NaN   NaN

更明确的示例可能如下所示:

df …