metric

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我剛剛應用的日誌損失sklearn logistic迴歸的：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.log_loss.html 我的代碼看起來是這樣的： def perform_cv(clf, X, Y, scoring): kf = KFold(X.shape[0], n_folds=5, shu

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用於多度量學習的「替代優化」方法

在度量學習的訓練過程中，如果成本函數是凸的，那麼我可以使用梯度下降法，並得到最優解。現在，我想訓練訓練集中的N（N可能非常大，例如100）度量，並且一種方法是調整成本函數以使這些N度量合併爲大的度量矩陣並且使用梯度下降的方法，但是，如果N很大，這種方法不是很好，在這種情況下，是否有一些「替代優化」的方法我可以使用？，我可以修正第2〜僅爲第1個度量制定梯度下降，然後修復第1個，第3個至第N個度量

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基於相同屬性的Microstrategy多個過濾指標

我有一個稱爲vehicle類型的屬性，我想根據此屬性創建兩個過濾指標。所以我創造了兩個計量車輛和應用過濾器類型=巴士和車輛類型=汽車另一個的度量。在我的報告中，我想用這兩個度量標準來顯示折線圖，用戶也應該能夠使用選擇器按車型進行過濾。問題是，當我創建一個包含車輛類型，日期和那兩個指標的數據集時，microstrategy會返回空數據集。

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R data.table加快SI /公制轉換

所以情況就是這樣。我有一個85萬行桌子和18列。其中三列包含Metric Prefix/SI符號中的值（請參閱維基百科上的Metric Prefix）。這意味着我有編號類似： .1M代替100000或1E + 5，或 1K而不是1000或1E + 3 樣品data.table是 V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V

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使用BigIntegers

我創建一個程序，它在公制系統中佔用一個基本單位。（說克。）然後當你選擇一個前綴改變它的等值。（例如，當您選擇Kilo時，1000克會將其更改爲1公斤）。問題是，當我運行代碼時，它總是最終爲零，這讓我認爲我在操縱BigIntegers錯誤。（我使用非常大的數字，因爲一些前綴是非常小的或超出通常長一些非常大）下面是代碼： import java.util.Scanner; import j

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是否有一個度量標準來評估兩個對象之間的相似性，基於它們的屬性？

假設我有一個對象X具有一組10個功能：[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]。然後，我有兩個對象： A : [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2] B : [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 20] 我需要知道從A或B是「接近」 X。的想法，我心目中的背後「相似性」是：較好的是，所有的功能都幾乎一樣，而不是許多人非常接近，但一

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函數Voronoi在scipy.spatial中使用的距離函數是什麼？

我想知道接近度量度，即由函數Voronoi在將給定區域分隔成Voronoi區域時使用的歐氏距離或曼哈頓距離。是否可以告訴這個函數使用我自己的自定義度量來決定是否接近voronoi中心？我試圖尋找源包，但沒有發現功能 class scipy.spatial.Voronoi(points, furthest_site=False, incremental=False, qhull_options=N

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在wlan上設置較低的公制

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Android - 公制單位的默認字符串？

公制單位的Android字符串值是否存在？類似於 android.R.string.meters --> "meters" in EN/"metri" in IT 如果沒有，是否有這樣的庫？無法在官方文檔上找到任何內容，也無法在Android Arsenal上找到任何內容。謝謝。

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如何使用具有球形度量的sklearn的DBSCAN？

我有一組數據分佈在一個球體上，我想了解必須給scikit-learn發佈的函數DBSCAN指定什麼度量。它不能是歐幾里德度量，因爲點分佈的度量不是歐幾里得。在sklearn數據包中，是否有針對這種情況實施的度量標準，或者將小數據集中的數據分爲最簡單（如果冗長和單調）的方式來進行？ P.S.我是python的noob P.P.S.在我「預先計算」度量的情況下，我需要以什麼形式提交預計算數據？是否這