タグ付けされた質問 「c++」

サポートベクターの分類にlibsvm（http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/）ツールを使用しています。ただし、入力データの形式については混乱しています。 READMEから： トレーニングおよびテストデータファイルの形式は次のとおりです。 <label> <index1>:<value1> <index2>:<value2> ... . . . 各行にはインスタンスが含まれ、「\ n」文字で終了します。分類の場合<label>、クラスラベルを示す整数です（マルチクラスがサポートされます）。回帰の場合<label>は、任意の実数のターゲット値です。1クラスのSVMの場合、使用されないため、任意の数にすることができます。このペア<index>:<value>は、特徴（属性）値を与えます<index>。1から始まる整数<value> で、実数です。唯一の例外は、<index>0から始まる事前計算済みカーネル です。事前に計算されたカーネルのセクションを参照してください。インデックスは昇順でなければなりません。テストファイルのラベルは、精度またはエラーの計算にのみ使用されます。不明な場合は、最初の列に数字を入力します。 次の質問があります。 の使用は何<index>ですか？どんな目的に役立ちますか？ 異なるデータインスタンスの同じインデックス値に対応はありますか？ 間にインデックスが欠落/スキップした場合はどうなりますか？ libsvmのパッケージに含まれるデータファイル* heart_scale *は12行目でインデックスが2から始まる<value>ため、質問します。注：パッケージに付属のtools / checkdata.pyツールには、* heart_scale *ファイルが正しいと記載されています。

31 machine-learning  svm  python  libsvm  c++ 

C / C ++に移植したい特定のMCMCアルゴリズムがあります。高価な計算の多くは既にCythonを介してCで行われていますが、Python / R / Matlab / whateverのラッパーを書くことができるように、サンプラー全体をコンパイル済み言語で記述したいと思います。 いろいろと調べた後、私はC ++に傾いています。私が知っている関連ライブラリは、Armadillo（http://arma.sourceforge.net/）とScythe（http://scythe.wustl.edu/）です。どちらも、R / Matlabのいくつかの側面をエミュレートして、学習曲線を容易にすることを試みていますが、これはとても気に入っています。サイスは、私がやりたいと思うことで少し良くなります。特に、RNGには多くのディストリビューションが含まれており、Armadilloには均一/標準しかありませんが、これは不便です。Scytheは2007年に最後のリリースを見たが、Armadilloはかなり活発に開発されているようだ。 だから、私が疑問に思っているのは、誰かがこれらのライブラリの経験を持っているか、または私がほぼ間違いなく見逃している他の人ですか？しかし、コンパイルされた言語ではそれほどではありません（完全に無知ではありませんが、正確に堪能ではありません...）。

23 mcmc  software  c++  computing 

モデルを指定して、データセットのリストの尤度を計算し、各尤度を（確率で）正規化する必要があるアルゴリズムを作成しています。したがって、[0.00043、0.00004、0.00321]のようなものは、[0.2、0.03、0.77]のように変換される可能性があります。 私の問題は、私が取り組んでいる対数尤度が非常に小さいことです（たとえば、ログスペースでは、値は-269647.432、-231444.981などのようになります）。私のC ++コードで、それらを2つ追加しようとすると（指数を取ることで）、「Inf」という答えが返されます。私はそれらをログスペース（ログの合計/減算）に追加しようとしましたが、再び同じ問題に出くわしました。 誰もこれについて専門家の意見を共有できますか？

21 probability  normalization  likelihood  c++  arithmetic 

注：法的な理由で以前の質問を削除する必要があったため、この質問は再投稿です。 SASのPROC MIXED をR lmeのnlmeパッケージの関数と比較していると、やや紛らわしい違いを見つけました。より具体的には、異なるテストの自由度はとの間PROC MIXEDで異なり、lmeなぜだろうと思いました。 次のデータセットから開始します（以下のRコード）。 ind：測定が行われる個人を示す因子 fac：測定が行われる臓器 trt：治療を示す因子 y：連続応答変数 アイデアは、次の単純なモデルを構築することです： y ~ trt + (ind)：indランダムな要因として y ~ trt + (fac(ind))：facにネストされたindランダムな要因として、 最後のモデルでは特異性が生じることに注意してください。とのyすべての組み合わせに対しての値は1つだけです。indfac 最初のモデル SASでは、次のモデルを作成します。 PROC MIXED data=Data; CLASS ind fac trt; MODEL y = trt /s; RANDOM ind /s; run; チュートリアルによると、使用しているRの同じモデルnlmeは次のようになります。 > require(nlme) > options(contrasts=c(factor="contr.SAS",ordered="contr.poly")) > m2<-lme(y~trt,random=~1|ind,data=Data) 両方のモデルは、係数とそのSEに対して同じ推定値を与えますがtrt、の効果に対してF検定を実行する場合、異なる自由度を使用します。 SAS …

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 

閉まっている。この質問はトピックから外れています。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？ 質問を更新することがありますので、話題のクロス検証済みのため。 2年前休業。 Rcppの使い方を学びたいのですが。私はパッケージのCRAN Webサイトのドキュメントを読みましたが、実用的な例（2番目の実用的な、convolve3を考慮したもの）に取り組むほうが役立つと思います。 次のコードは、長すぎたり短すぎたりせず、RタイプとR関数の組み合わせを使用し、Rで遅すぎるこれらの小さな算術反復の1つを使用しているため、robustbaseパッケージから提案します。Rcppについてどう思いますか-ingそれ？ scaleTau2<-function (x, c1 = 4.5, c2 = 3, consistency = TRUE, mu.too = FALSE){ n <- length(x) medx <- median(x) x. <- abs(x - medx) sigma0 <- median(x.) mu <- if (c1 > 0) { x. <- x./(sigma0 * c1) w <- 1 …

10 r  c++