log-likelihood

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從文本語料庫一個給定的單詞提取搭配詞 - 的Python

我試圖找出如何提取特定詞的搭配詞出來的文字。如：在統計上顯着的搭配，例如：整個文本語料庫中的「霍比特人」一詞？我期待類似於單詞列表（搭配）或者可能是元組（我的單詞+它的搭配）的結果。 我知道如何使雙邊和使用NLTK卦，以及如何選擇只包含我感興趣字二環或卦。我正在使用下面的代碼（改編自this StackOverflow question）。 import nltk from nltk.collo

python nltk n-gram collocation log-likelihood 2017-08-17

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Nakagami分佈的對數似然在R中是無限的

我正在擬合[60,80] $到Nakagami分佈中我的數據集$ x \的歸一化直方圖。首先，我已經通過以下MLE代碼，估計使用VGAM包的dnaka的比例和形狀參數： ll <- function(par) { if(par[1]>0 & par[2]>0) {return(-sum(log(dnaka(x, scale = par[1], shape = par[2]))))} #

r model-fitting log-likelihood 2017-10-12

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使似然函數最大化

我想最大化關於theta參數的似然函數。似然函數被定義爲： from scipy.optimize import minimize def prloglik(theta,n,r): N=theta;k=len(n) ar1=np.sum(np.log(np.array(range(N))+1)) ar2=np.sum(n)*np.log(np.sum(n)/(k*

python scipy minimize log-likelihood 2017-10-12

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