《学科网》专题

问题内容： 我正在尝试为我的大型不平衡数据集创建N个平衡随机子样本。有没有一种方法可以简单地通过scikit-learn / pandas来做到这一点，或者我必须自己实现它？任何指向此功能的代码的指针？ 这些子样本应该是随机的，并且在我将每个样本送入非常大的分类器集合中的各个分类器时可以重叠。 在Weka中，有一个名为spreadsubsample的工具，在sklearn中是否有等效工具？ htt

本文向大家介绍我的Node.js学习之路（一），包括了我的Node.js学习之路（一）的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一，node.js介绍   这些网上一大堆信息，我只精简   1，什么是node.js 从核心上说：Node.js是个事件驱动的服务器端javascript环境，也就是说，我们可以像使用PHP，Ruby和Python语言那样，使用javascript创建服务器端的应用程序

本文向大家介绍我的NodeJs学习小结（一），包括了我的NodeJs学习小结（一）的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下  这第一篇就谈谈NodeJs的一些编程细节吧。 1、遍历数组       这样写的一个好处就是让每次循环少一步获取数组对象长度的操作，数组长度越长，价值越明显。 2、判断变量的真假       if条件判断的结果分别是：false, true, true, true。这个结果

这里是Uni learning Python编程入门课程的初学者。直到我明白了大部分，现在我很困惑。 有人能解释为什么这会产生它输出的模式吗？ 外循环触发器和（） 然后内部循环触发器和（） 然后它不会打印（6），因为

我对这两个软件包做了一些比较，不确定应该朝哪个方向发展。我想简要介绍的是： 命名实体识别（人员、地点、组织等） 据我所知，OpenNLP和Stanford CoreNLP公开了非常相似的功能。然而，斯坦福大学的CoreNLP看起来有更多的活动，而OpenNLP在过去六个月里只有几次提交。 根据我所看到的，OpenNLP似乎更容易训练新的模型，仅仅因为这个原因可能更具吸引力。然而，我的问题是，其他人

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我想学习，但在线资源只显示IDE中的安装和设置，如、、等。 但我想在没有IDE ie的情况下做到这一点：只使用终端和一个文本编辑器（vim）。 为项目设置并在不使用任何IDE的情况下运行它的步骤是什么。

我真的很想了解，谢谢你的帮助。我一直在看Derek Banas Java编程视频，我被以下问题困扰： int randomNumber=（int）（Math.random（）*126）1； 目标是获得从1到126包括的随机数。它的工作，但为什么？它怎么能输出126呢？ > 如果铸造int删除小数。 126包括125（见测试） If Math.random（）返回0-0.9（含0.9）。 最接近的是

今天，我决定尝试解决哲学家吃饭的问题。所以我写下面的代码。但我认为这是不正确的，所以如果有人告诉我这是怎么回事，我会很高兴的。我使用fork作为锁（我只读取它们，因为我不把对它们的访问放在同步块中），我有一个扩展线程的类，它保留了它的两个锁。 我认为有些不对劲，因为第五位哲学家从不吃饭，第四位和第三位哲学家大多吃饭。提前感谢。

我通过Julia使用GLPK，我需要反复优化同一个GLPK。Prob。每次优化之间的变化是变量的某些组合固定为0 简单的放入伪代码 当我运行这个程序时，看起来CPU1就像一个调度器，保持在9-11%的范围内，CPU3和CPU4上的负载在0和100%之间交替，尽管从来没有同时发生过。。。CPU2上的负载保持在0% 这可能需要一点时间，我想使用所有的核心 然而，使用Julia的并行功能有点麻烦，尤其是

我想在dplyr中构建mutate_each/summarise_each：如何选择某些列并为变异列命名？线程。它讨论了将mutate应用于多个列。然而，我知道我们可以使用函数，如等，但我不知道如何应用数学运算，如加法、乘法、除法和减法。 以下是我的数据： 我怎样做才能最大限度地减少重复？ 应用上述操作后的预期输出：

为什么当输出0.3时，它能解释错误（如果是的话），而当相加发生时，它却不能解释错误呢？

我正在使用scikit-learn 0.14的GridSearchCV，但总是得到以下警告: /Library/Frameworks/epd 64 . framework/Versions/7.2/lib/python 2.7/site-packages/sk learn/grid _ search . py:706:deprecation warning:忽略GridSearchCV的附加参数！

我在scikit learn中使用fit函数进行分类培训。例如，在使用随机林时，通常使用以下类型的代码： 不幸的是，在使用Python 3时，我得到了以下错误： C：\Anaconda3\lib\site-pack\skLearning\base.py:175： DeprecationWarning：inspect.getargspec（）已弃用，请使用inspect.signature（）代替林

问题答案可关注公众号 机器学习算法面试，回复“资料”即可领取啦~~ 1.机器学习理论 1.1 数学知识 1.1.1 机器学习中的距离和相似度度量方式有哪些？ 1.1.2 马氏距离比欧式距离的异同点？ 1.1.3 张量与矩阵的区别？ 1.1.4 如何判断矩阵为正定？ 1.1.5 距离的严格定义？ 1.1.6 参考 1.2 学习理论 1.2.1 什么是表示学习？ 1.2.2 什么是端到端学习？ 1.2