我在 R 中遇到过分别处理指数分布和泊松分布的问题，但是当您需要在同一问题中<strong>同时使用两者时
我一直在使用此代码作为我的连续参数来绘制概率分布。但是，我现在的参数是不能低于零的价格，我
我正在尝试找到一种方法，使用 python 和 numpy 为给定文本使用 unigrams、bigrams 和 trigrams 制作转换矩阵。
假设我们有两个独立的正态分布
<a href="https://i.stack.imgur.com/sXMs0.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.st
我想校准我的 CNN 分类模型的概率。我有一个自定义的交叉验证，在每次交叉验证运行中，我都会执行以
我想让 Python 70% 的时间打印“是”，30% 的时间“否”。我应该怎么做？
我正在处理一个数据集，其中包含对 YouTube 热门视频的大约 38.000 次观察。一个特定的视频可以有多个观
我正在尝试创建一个预测概率图，其中两条线显示二元因变量的概率如何与我的自变量相关。代码如下
我遇到了以下问题：
给定n+1个离散随机变量：
<pre><code>X = {1,...,n} with P(x=i) = p_i
Y_i = {1,...,n_i} wit
我有一个包含 4 个整数的列表。同一列表中的所有整数都是不同的，例如，
<pre><code>data = [[8, 9, 3, 0],
此代码是使用 python 的贝叶斯分类器应用程序的一部分。我正在尝试计算每个单词相对于每个类的概率。
***使用MATLAB生成10、100、1000个独立同分布(iid)
均匀随机变量（具有任何适当的参数）。令 Sn 为随机变量
是否有一种简单的算法可以打印掷骰子的结果，使得获得 1、2、3、4、5 的概率为 1/9，获得 6 的概率为 3/
我认为需要特殊的技术。但实验表明差异不大。
<pre><code>import numpy as np
import tensorflow as tf
p = np.random.r
<h3>背景</h3>
在任何查询中，Microsoft Academic 的 API 都会显示一个 <code>prob</code>-field 和一个 <code>logprob</code>
我收集了 1000 个项目的数据（5 个变量）。
<pre class="lang-r prettyprint-override"><code>#example data (my data is not
对于那些能够在书中找到这个数字的人。
我的问题是，为什么当分类树的概率阈值为 0.5 时，即使
我发现我的迭代结果与组合问题的数学结果之间存在有趣的差异。
问题是：
<strong>我有一个
我想将我的“经验”数据与理论<em>反卡方分布</em>进行比较。如何绘制理论分布？
假设数据如下：
我已经编写了一段代码，它最终会得到一些想要的结果，但代码面临“堆栈溢出错误”的可能性非常高
