คำถามติดแท็ก c++

ฉันใช้เครื่องมือ libsvm ( http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ ) เพื่อรองรับการจำแนกเวกเตอร์ อย่างไรก็ตามฉันสับสนเกี่ยวกับรูปแบบของข้อมูลอินพุต จาก README: รูปแบบของไฟล์ข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบคือ: <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . แต่ละบรรทัดมีอินสแตนซ์และสิ้นสุดด้วยอักขระ '\ n' สำหรับการจัดหมวดหมู่<label>เป็นจำนวนเต็มที่ระบุคลาสป้ายกำกับ (รองรับหลายคลาส) สำหรับการถดถอย<label>คือค่าเป้าหมายซึ่งอาจเป็นจำนวนจริงใด ๆ สำหรับ SVM แบบชั้นเดียวไม่ได้ใช้เพื่อให้เป็นหมายเลขใดก็ได้ ทั้งคู่<index>:<value>ให้ค่าคุณลักษณะ (คุณลักษณะ): <index>เป็นจำนวนเต็มเริ่มต้นจาก 1 และ<value> เป็นจำนวนจริง ข้อยกเว้นเพียงอย่างเดียวคือเคอร์เนลที่คำนวณล่วงหน้าซึ่ง <index>เริ่มต้นจาก 0; ดูส่วนของเมล็ดที่คำนวณล่วงหน้าได้ ดัชนีจะต้องอยู่ในลำดับ ASCENDING ฉลากในไฟล์ทดสอบใช้เพื่อคำนวณความแม่นยำหรือข้อผิดพลาดเท่านั้น หากไม่ทราบให้กรอกตัวเลขใด ๆ ในคอลัมน์แรก ฉันมีคำถามต่อไปนี้: การใช้งาน<index>คืออะไร? มันมีจุดประสงค์อะไร มีความสอดคล้องกันระหว่างค่าดัชนีเดียวกันของอินสแตนซ์ข้อมูลที่ต่างกันหรือไม่? ถ้าฉันพลาด / ข้ามดัชนีระหว่างนั้นล่ะ …

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

ฉันมีอัลกอริทึม MCMC เฉพาะซึ่งฉันต้องการพอร์ตไปยัง C / C ++ การคำนวณราคาแพงส่วนใหญ่อยู่ใน C ผ่านทาง Cython แล้ว แต่ฉันต้องการให้มีตัวอย่างทั้งหมดเขียนด้วยภาษาที่รวบรวมเพื่อที่ฉันจะได้เขียน wrappers สำหรับ Python / R / Matlab / อะไรก็ได้ หลังจากแหย่ไปมาฉันก็เอนไปทาง C ++ ห้องสมุดที่เกี่ยวข้องสองแห่งที่ฉันรู้จักคือ Armadillo (http://arma.sourceforge.net/) และ Scythe (http://scythe.wustl.edu/) ทั้งคู่พยายามเลียนแบบบางแง่มุมของ R / Matlab เพื่อทำให้เส้นโค้งการเรียนรู้ง่ายขึ้นซึ่งฉันชอบมาก Scythe กำลังดีขึ้นเล็กน้อยกับสิ่งที่ฉันอยากทำ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง RNG ของมันรวมถึงการกระจายจำนวนมากที่อาร์มาดิลโล่มีเพียงชุดเครื่องแบบ / ปกติซึ่งไม่สะดวก อาร์มาดิลโล่ดูเหมือนว่าจะอยู่ภายใต้การพัฒนาที่ค่อนข้างคึกคักในขณะที่ Scythe ได้เปิดตัวครั้งสุดท้ายในปี 2550 ดังนั้นสิ่งที่ฉันสงสัยคือถ้าใครมีประสบการณ์กับห้องสมุดเหล่านี้ - หรือคนอื่น …

23 mcmc  software  c++  computing 

ฉันกำลังเขียนอัลกอริทึมที่ได้รับแบบจำลองฉันคำนวณความน่าจะเป็นของรายการชุดข้อมูลจากนั้นจำเป็นต้องทำให้เป็นปกติ (เป็นความน่าจะเป็น) แต่ละโอกาส ดังนั้นบางอย่างเช่น [0.00043, 0.00004, 0.00321] อาจถูกแปลงเป็นอาจจะเป็น [0.2, 0.03, 0.77] ปัญหาของฉันคือความน่าจะเป็นของบันทึกที่ฉันกำลังทำงานอยู่มีขนาดค่อนข้างเล็ก (ตัวอย่างเช่นในพื้นที่บันทึกค่ามีค่าเช่น -269647.432, -231444.981 เป็นต้น) ในรหัส C ++ ของฉันเมื่อฉันพยายามเพิ่มพวกเขาสองคน (โดยการยกกำลังของพวกเขา) ฉันได้รับคำตอบของ "Inf" ฉันพยายามเพิ่มพวกเขาใน log-space (Summation / Subtraction of log)แต่ก็พบปัญหาเดียวกันอีกครั้ง ใครสามารถแบ่งปันความเห็นของผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับเรื่องนี้?

21 probability  normalization  likelihood  c++  arithmetic 

หมายเหตุ: คำถามนี้เป็นคำถามใหม่เนื่องจากต้องลบคำถามก่อนหน้านี้ด้วยเหตุผลทางกฎหมาย ในขณะที่เปรียบเทียบ PROC MIXED จาก SAS กับฟังก์ชันlmeจากnlmeแพ็คเกจใน R ฉันพบความแตกต่างที่ค่อนข้างสับสน โดยเฉพาะอย่างยิ่งองศาอิสระในการทดสอบที่แตกต่างกันระหว่างPROC MIXEDและlmeและฉันสงสัยว่าทำไม เริ่มจากชุดข้อมูลต่อไปนี้ (รหัส R ระบุด้านล่าง): ind: ปัจจัยบ่งชี้บุคคลที่จะทำการวัด fac: อวัยวะที่ใช้ทำการวัด trt: ปัจจัยบ่งชี้การรักษา y: ตัวแปรตอบสนองต่อเนื่องบางอย่าง ความคิดคือการสร้างแบบจำลองง่ายๆดังต่อไปนี้: y ~ trt + (ind): indเป็นปัจจัยสุ่ม y ~ trt + (fac(ind)): facซ้อนกันindเป็นปัจจัยสุ่ม โปรดทราบว่ารุ่นสุดท้ายที่ควรทำให้เกิดเอกเป็นมีเพียง 1 ค่าของyสำหรับการรวมกันของทุกและindfac แบบจำลองแรก ใน SAS ฉันสร้างโมเดลต่อไปนี้: PROC MIXED data=Data; CLASS ind fac …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

ปิด. คำถามนี้เป็นคำถามปิดหัวข้อ ไม่ยอมรับคำตอบในขณะนี้ ต้องการปรับปรุงคำถามนี้หรือไม่ อัปเดตคำถามเพื่อให้เป็นไปตามหัวข้อสำหรับการตรวจสอบข้าม ปิดให้บริการใน2 ปีที่ผ่านมา ผมอยากจะเรียนรู้การใช้Rcpp ฉันอ่านเอกสารบนเว็บไซต์ CRAN ของแพ็คเกจ แต่ฉันรู้สึกว่าตัวอย่างที่ใช้งานได้จริง (การปฏิบัติที่สองโดยพิจารณา convolve3) จะเป็นประโยชน์มากกว่า ฉันเสนอรหัสต่อไปนี้จากแพ็คเกจฐานที่แข็งแกร่งเพราะมันไม่ยาวเกินไปหรือสั้นเกินไปใช้การรวมกันของประเภท R และฟังก์ชั่น R และมีหนึ่งในการคำนวณเลขคณิตเล็ก ๆ เหล่านั้นที่ช้าเกินไปในอาร์คุณจะทำอย่างไรต่อ Rcpp - มัน scaleTau2<-function (x, c1 = 4.5, c2 = 3, consistency = TRUE, mu.too = FALSE){ n <- length(x) medx <- median(x) x. <- abs(x - medx) …

10 r  c++