我有一系列带有时间戳且间隔不规则的测量值。这些系列中的值始终代表测量的变化——即没有变化就没有新值。此类系列的一个简单示例是:23:00:00.1001023:00:01.200823:00:01.600023:00:06.3004我想要达到的是一系列等间隔的时间加权平均值。对于给定的示例，我可能会以基于秒的频率为目标，因此结果如下所示:23:00:01NaN(thefirst100msaremissing)23:00:025.2(10*0.2+8*0.4+0*0.4)23:00:03023:00:04023:00:05023:00:062.8(0*0.3+4*0.7)我正在寻找解决该
我正在寻找Python中逻辑回归(非正则化)的良好实现。我正在寻找一个也可以为每个向量获取权重的包。谁能建议一个好的实现/包？谢谢! 最佳答案 我注意到这个问题现在已经很老了，但希望这能对某人有所帮助。使用sklearn，您可以使用SGDClassifier类通过简单地将“log”作为损失传递来创建逻辑回归模型:sklearn.linear_model.SGDClassifier(loss='log',...).此类在fit()函数中实现加权样本:classifier.fit(X,Y,sample_weight=weights)其中
我正在寻找Python中逻辑回归(非正则化)的良好实现。我正在寻找一个也可以为每个向量获取权重的包。谁能建议一个好的实现/包？谢谢! 最佳答案 我注意到这个问题现在已经很老了，但希望这能对某人有所帮助。使用sklearn，您可以使用SGDClassifier类通过简单地将“log”作为损失传递来创建逻辑回归模型:sklearn.linear_model.SGDClassifier(loss='log',...).此类在fit()函数中实现加权样本:classifier.fit(X,Y,sample_weight=weights)其中
我们想分片一个加权有向图，用户可以动态添加节点和边，起初DB/Graph是空的。我们将节点和边保存在键/值数据库中(可能是Redis):对于每个节点，我们将把nodeId作为键，将引用节点的键的排序集作为排序集中每个nodeId的分数是边的权重。(请在此处查看相关问题:Redis:ImplementWeightedDirectedGraph)我们没有平衡约束，图上最常见的操作是Dijkstra，我们希望最小化I/O(在我们的例子中是网络)可能的解决方案:每个数据库服务器都包含一个具有IP的其他服务器列表:键:服务器1，值:....250.1键:server2，值:....250.2键:
我们想分片一个加权有向图，用户可以动态添加节点和边，起初DB/Graph是空的。我们将节点和边保存在键/值数据库中(可能是Redis):对于每个节点，我们将把nodeId作为键，将引用节点的键的排序集作为排序集中每个nodeId的分数是边的权重。(请在此处查看相关问题:Redis:ImplementWeightedDirectedGraph)我们没有平衡约束，图上最常见的操作是Dijkstra，我们希望最小化I/O(在我们的例子中是网络)可能的解决方案:每个数据库服务器都包含一个具有IP的其他服务器列表:键:服务器1，值:....250.1键:server2，值:....250.2键:
使用Redis实现加权图的最佳方式是什么？我们将主要在图上搜索最短路径(可能使用Dijkstra算法)目前我们考虑将边添加到Redis对于每个节点，我们将nodeId作为键和引用节点的键的排序集sortedSet中每个nodeId的得分就是边的权重。你怎么看？如果我错了，请纠正我，但这里唯一令人失望的是，对于排序集中下一个节点的每个查询，我们支付O(logn)而不是O(1)...http://redis.io/commands/zrange 最佳答案 如果一次取出一个，则获取有序集合中的下一项仅需O(log(n))，在这种情况下，与
使用Redis实现加权图的最佳方式是什么？我们将主要在图上搜索最短路径(可能使用Dijkstra算法)目前我们考虑将边添加到Redis对于每个节点，我们将nodeId作为键和引用节点的键的排序集sortedSet中每个nodeId的得分就是边的权重。你怎么看？如果我错了，请纠正我，但这里唯一令人失望的是，对于排序集中下一个节点的每个查询，我们支付O(logn)而不是O(1)...http://redis.io/commands/zrange 最佳答案 如果一次取出一个，则获取有序集合中的下一项仅需O(log(n))，在这种情况下，与
考虑下面代表Broker的类:publicclassBroker{publicstringName=string.Empty;publicintWeight=0;publicBroker(stringn,intw){this.Name=n;this.Weight=w;}}我想从数组中随机选择一个Broker，同时考虑它们的权重。你觉得下面的代码怎么样？classProgram{privatestaticRandom_rnd=newRandom();publicstaticBrokerGetBroker(Listbrokers,inttotalWeight){//totalWeighti
考虑下面代表Broker的类:publicclassBroker{publicstringName=string.Empty;publicintWeight=0;publicBroker(stringn,intw){this.Name=n;this.Weight=w;}}我想从数组中随机选择一个Broker，同时考虑它们的权重。你觉得下面的代码怎么样？classProgram{privatestaticRandom_rnd=newRandom();publicstaticBrokerGetBroker(Listbrokers,inttotalWeight){//totalWeighti
我必须在Golang中执行加权随机，但出现错误:multiple-valuerandutil.WeightedChoice()insingle-valuecontext代码:packagemainimport"fmt"import"github.com/jmcvetta/randutil"funcmain(){choices:=make([]randutil.Choice,0,2)choices=append(choices,randutil.Choice{1,"dg"})choices=append(choices,randutil.Choice{2,"n"})result:=ran
