我想在我的Weka数据集(模型)上使用FP-Growth关联规则算法。不幸的是，这个算法是灰色的。我必须满足哪些先决条件才能使用它？ 最佳答案 答案/解决方案:Weka实现的每个算法都有某种与之关联的摘要信息。为了从GUI中看到它，必须单击算法(或过滤器)选项，然后再次单击Capabilities按钮。然后会出现一个小弹出窗口，其中包含有关特定算法的一些信息。在FPGrowth的情况下-模型属性需要是binary类型。在我的例子中，我混合了标称参数和数字参数。我必须应用NominalToBinary过滤器将我的标称属性转换为二进制值
我想知道在python中检查数字x是否为有理数(存在两个整数n,m以便x=n/m)的好方法。在Mathematica中，这是由函数Rationalize[6.75]完成的:27/4我假设这个问题有给定准确度的答案。有没有通用的算法来获取这两个整数？ 最佳答案 在python>=2.6中有一个as_integer_ratio花车上的方法:>>>a=6.75>>>a.as_integer_ratio()(27,4)>>>importmath>>>math.pi.as_integer_ratio()(884279719003555,281
机器学习基础（一）混淆矩阵真阳性，真阴性，假阳性，假阴性敏感性，特异性混淆矩阵混淆矩阵如下图：这里以是否有心脏病举例(二分类举例)，列代表机器学习算法所做的预测，有心脏病还是没有心脏病，行代表实际的情况。真阳性，真阴性，假阳性，假阴性真阳性(TP)：病人有心脏病，且被算法正确的预测出有。真阴性(TN)：病人无心脏病，且被算法正确的预测出无。假阴性(FN)：病人有心脏病，但被算法预测成无，将原本的阳性预测成阴性，预测错误，所以是假阴性。假阳性(FP)：病人无心脏病，但被算法预测成有，将原本的阴性预测成阳性，所以是假阳性。敏感性，特异性Sensitivity敏感性（真阳性率，TruePositiv
我想把图片放到一个PDF文件中。我的代码如下...importsysimportxlrdfromPILimportImageimportImageEnhancefromreportlab.platypusimport*fromreportlab.lib.stylesimportgetSampleStyleSheetfromreportlab.rl_configimportdefaultPageSizePAGE_HEIGHT=defaultPageSize[1]styles=getSampleStyleSheet()Title="IntegratingDiverseDataSources
报错：PSD:\>whisper.exe.\dz.wav--languageen--modelmediumC:\xxPython310\lib\site-packages\whisper\transcribe.py:114:UserWarning:FP16isnotsupportedonCPU;usingFP32insteadwarnings.warn("FP16isnotsupportedonCPU;usingFP32instead")这个报错说的是whisper要使用cpu，而你音频是fp16的，cpu不支持。要点在于如何解决为什么whisper没使用GPU应该是搞别的时候把torch给搞
在设计页面时需要知道每个组件的大小，这时就需要了解一下长度单位，简略描述一下各单位之间的关系以及转换方法。pxpx是长度单位像素，是显示屏中的一个个小方格。vp（虚拟像素）vp=(px*160)/PPI屏幕像素点密度（PixelsPerInch-PPI）：对角线像素点个数/屏幕尺寸。即每英寸中有多少个像素点。写vp的好处：手机在显示时会根据手机自身的分辨率和尺寸灵活指定宽高，让不同手机在显示同一界面时尽可能保持一样的效果。写px表示写死，写vp表示可以灵活调整。快速转换：（因为是粗略计算，故可能不是很准，但是像素丢失或多出几个并没有太大影响）例如：当分辨率为10802340时，该分辨率与192
一、关联规则概述1.关联规则分析用于在一个数据集中找出各种数据项之间的关联关系，广泛用于购物篮数据、个性化推荐、预警、时尚穿搭、生物信息学、医疗诊断、网页挖掘和科学数据分析中2.关联规则分析又称购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同商品之间的关联关系。3.常用的关联规则分析算法二、几个概念1.项目：一个字段，比如一次交易订单中的一个商品2.项集：包含若干个项目的集合，项目数量为k，则称为k项集3.事务：一次交易中所有项目的集合4.关联规则的表示形式：（1）支持度：支持度为某项集在数据集中出现的频率。即项集在记录中出现的次数，除以数据集中所有记录的数量。（2）置信度：关联规则{AB}中，
一、关联规则概述1.关联规则分析用于在一个数据集中找出各种数据项之间的关联关系，广泛用于购物篮数据、个性化推荐、预警、时尚穿搭、生物信息学、医疗诊断、网页挖掘和科学数据分析中2.关联规则分析又称购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同商品之间的关联关系。3.常用的关联规则分析算法二、几个概念1.项目：一个字段，比如一次交易订单中的一个商品2.项集：包含若干个项目的集合，项目数量为k，则称为k项集3.事务：一次交易中所有项目的集合4.关联规则的表示形式：（1）支持度：支持度为某项集在数据集中出现的频率。即项集在记录中出现的次数，除以数据集中所有记录的数量。（2）置信度：关联规则{AB}中，
引用:http://www.eff-lang.org/handlers-tutorial.pdfhttps://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/08/algeff-tr-2016-v2.pdfhttps://github.com/matijapretnar/eff找了很多链接，好像没人能具体解释一下。谁能给出一些代码(使用javaScript)来解释它？ 最佳答案 什么是代数效应？TL;DR:简而言之，代数效应是一种异常(exception)机制，它让
引用:http://www.eff-lang.org/handlers-tutorial.pdfhttps://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/08/algeff-tr-2016-v2.pdfhttps://github.com/matijapretnar/eff找了很多链接，好像没人能具体解释一下。谁能给出一些代码(使用javaScript)来解释它？ 最佳答案 什么是代数效应？TL;DR:简而言之，代数效应是一种异常(exception)机制，它让
