有谁知道在做朴素贝叶斯分类时如何设置alpha参数吗？例如我首先使用词袋构建特征矩阵，矩阵的每个单元格都是词的计数，然后我使用tf(termfrequency)对矩阵进行归一化。但是当我使用朴素贝叶斯构建分类器模型时，我选择使用多项式N.B(我认为这是正确的，而不是伯努利和高斯)。默认的alpha设置是1.0(文档说它是拉普拉斯平滑，我不知道是什么)。结果真的很糟糕，只有21%的召回率找到了正类(目标类)。但是当我设置alpha=0.0001(我随机选择)时，结果得到95%的召回率。此外，我检查了多项式N.Bformula，我认为这是因为alpha问题，因为如果我使用单词计数作为特征，
GH问题#3343我正在使用matplotlib中的imshow函数来可视化一些数据。我有两个数组，A和B，它们的大小相同。我想使用颜色图显示A中的标量值，我想使用alphachannel显示B中的标量值。换句话说，如果A和B中给定坐标处的值都很大，则图中的像素将呈亮绿色且不透明。如果它在A而不是B中很大，那么它将呈亮绿色但大部分是透明的。如果它在B而不是A中很大，那么它将是不透明的，但是是白色的。但是，生成的图像不是我所期望的。我的输入数据称为d，它是将A数组与matplotlib颜色图(即mpl.cm.BuGn(A))和B数组。在这里我要绘制完整图像(我想实际使用的图像)、RGB图
对于在图上呈现重叠线的最佳方式，有人有什么建议吗？我有很多，我有一个想法，在不重叠的地方用不同颜色的实线，在重叠的地方用虚线，这样所有颜色都可见，重叠的颜色也能看到。但是，我该怎么做。 最佳答案 只需降低线条的不透明度，使它们透明。您可以使用alpha变量来实现。示例:plt.plot(x,y,alpha=0.7)其中alpha的范围为0-1，0表示不可见。 关于python-在matplotlib中绘制重叠线的建议？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我想使用PythonOpenCV从tiff图像中读取alphachannel。我正在使用带有OpenCV2.4.5-3模块的EnthoughtCanopy。我按照OpenCV网站的教程使用cv2.imread，但它似乎不起作用。我现在拥有的是:importcv2image=cv2.imread('image.tif',-1)然后我使用:print(image.shape)，它仍然显示(8192,8192,3)。但是我用Matlab读取了同样的图像，我可以看到这个图像的维度是(8192,8192,4)。我不确定应该如何读取此图像的alphachannel。提前致谢!!楠
如何用特定背景颜色替换任何图像(png、jpg、rgb、rgba)的alphachannel？它还必须适用于没有alphachannel的图像。 最佳答案 这可以通过检查图像是否透明来完成defremove_transparency(im,bg_colour=(255,255,255)):#Onlyprocessifimagehastransparency(http://stackoverflow.com/a/1963146)ifim.modein('RGBA','LA')or(im.mode=='P'and'transparenc
我有一条由(x,y)对序列形成的轨迹。我想使用样条在此轨迹上插入点。我该怎么做？使用scipy.interpolate.UnivariateSpline不起作用，因为x和y都不是单调的。我可以引入参数化(例如沿轨迹的长度d)，但是我有两个因变量x(d)和y(d).例子:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatherror=0.1x0=1y0=1r0=0.5alpha=np.linspace(0,2*math.pi,40,endpoint=False)r=r0+error*np.random.random(len(alpha
我在OpenCVandroid2.4.11的示例下工作，它使用相机检测面部。我没有在找到的脸上画一个矩形，而是试图在脸上放一个面具(png图像)。但是为了在脸上显示图像，png图像带有透明的黑色背景。FdActivity.javapublicvoidonCameraViewStarted(intwidth,intheight){mGray=newMat();mRgba=newMat();//LoadmymaskpngBitmapimage=BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.mask_1);mask=newMat
在图例框中放大和设置标记的alpha值(回到1.0)最方便的方法是什么？我也很喜欢彩色的大盒子。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpn=100000s1=np.random.normal(0,0.05,n)s2=np.random.normal(0,0.08,n)ys=np.linspace(0,1,n)plt.plot(s1,ys,',',label='data1',alpha=0.1)plt.plot(s2,ys,',',label='data2',alpha=0.1)plt.legend(bbox_to_anchor=(1.005
我正在尝试使用SciPy进行统计，使用matplotlib进行绘图，在Python中进行一些分布绘图和拟合。我在创建直方图等方面运气不错:seed(2)alpha=5loc=100beta=22data=ss.gamma.rvs(alpha,loc=loc,scale=beta,size=5000)myHist=hist(data,100,normed=True)太棒了!我什至可以采用相同的gamma参数并绘制概率分布函数的线函数(经过一些谷歌搜索后):rv=ss.gamma(5,100,22)x=np.linspace(0,600)h=plt.plot(x,rv.pdf(x))我将如
如果成功概率p在二项式分布中具有形状参数α>0和β>0。形状参数定义成功的概率。我想找到α和β的值，它们从beta二项分布的角度最能描述我的数据。我的数据集players包含有关命中次数(H)、击球次数(AB)和转换次数(H/AB)很多棒球运动员。我借助JulienD在BetaBinomialFunctioninPython中的回答估算了PDFfromscipy.specialimportbetafromscipy.miscimportcombpdf=comb(n,k)*beta(k+a,n-k+b)/beta(a,b)接下来，我编写了一个我们将最小化的对数似然函数。defloglik
