java — Sự khác biệt giữa MEAN.js và MEAN.io

• k-means - Làm cách nào để triển khai k-mean bằng TensorFlow?

  Hướng dẫn giới thiệu sử dụng trình tối ưu hóa giảm độ dốc tích hợp rất có ý nghĩa. Tuy nhiên, k-mean có thể được áp dụng vào nhiều mục đích hơn là chỉ giảm độ dốc. Có vẻ như tôi sẽ phải viết trình tối ưu hóa của riêng mình, nhưng với các nguyên hàm TensorFlow, tôi không chắc chắn cách thực hiện việc này. Tôi nên áp dụng cách tiếp cận nào? câu trả lời hay nhất

• Quy trình của K-Means++ là gì, tôi muốn biết sự khác biệt chính xác giữa K-Mean và K-Means++?

  Tôi muốn biết sự khác biệt giữa thuật toán K-Mean và K-Means++. Nếu có ai biết luồng thuật toán K-Means++, bạn có thể đưa ra ví dụ không? Mặc dù tôi hiểu thuật toán K-Mean nhưng đã tìm ra cách triển khai K-Means++

• Python-Pandas: sự khác biệt giữa giá trị trung bình hàng tháng của giá trị trung bình ngày và giá trị trung bình hàng tháng

  Tôi có các khung dữ liệu khác nhau với các giá trị được tính toán trung bình. Thông thường, tôi nghĩ chúng nên giống nhau. Hoặc có sự khác biệt nào không: daily1 = daily_above_zero['2011-2'].mean() daily1 Out[181]: P_S

• r - geom_smooth: ý nghĩa của nó là gì (tại sao nó thấp hơn giá trị trung bình?)

  Tôi có dữ liệu về số chuyến dã ngoại mà mọi người tham gia mỗi tuần. Tôi quan tâm đến mối quan hệ giữa hai biến như là một hàm của quãng đường di chuyển. (Tần số dự kiến ​​​​sẽ giảm theo khoảng cách, về cơ bản là mối tương quan nghịch.) Cor.test ủng hộ giả thuyết này: -0,08993444, p

• k-means - Chứng minh k-mean luôn hội tụ?

  Tôi hiểu các bước thuật toán k-means. Nhưng tôi không chắc liệu thuật toán có luôn hội tụ hay không? Hoặc các quan sát có thể luôn chuyển từ trọng tâm này sang trọng tâm khác không? Câu trả lời hay nhất Thuật toán luôn hội tụ (theo định nghĩa) nhưng không nhất thiết phải tối ưu toàn cục Thuật toán có thể chuyển từ trọng tâm sang khối lượng.

• r - Mean(rnorm(100,mean=0,sd=1)) không phải là 0; và sd(rnorm(100,mean=0,sd=1)) không phải là 1. Tại sao?

  (Đã thêm ví dụ có thể lặp lại.) Tôi hơi bối rối về hàm rnorm. Tôi đang mong đợi Mean(rnorm(100,mean=0,sd=1)) là 0; và sd(rnorm(100,mean=0,sd=1)) là 1. nhưng được đưa ra

• r - Tại sao Mean() và Mean(aggregate()) trả về các kết quả khác nhau?

  Tôi muốn tính trung bình. Đây là mã với dữ liệu mẫu: # dữ liệu mẫu Nr <- c(1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17,

• python - số gấu trúc >mean() hoặc

  Tôi có khung dữ liệu như thế này: Id FMR 7 1 286 907 12 1 286 907 17 1 186 1271 21 1 296 905 30 1

• Kết quả của K-mean và K-mean tuần tự có giống nhau không?

  Nếu chúng ta áp dụng phương pháp K-means và K-mean tuần tự cho cùng một tập dữ liệu với cùng cài đặt ban đầu, liệu chúng ta có nhận được kết quả tương tự không? Giải thích lý do của bạn. Cá nhân tôi nghĩ câu trả lời là không. Kết quả thu được bằng K-means tuần tự phụ thuộc vào cách trình bày các điểm dữ liệu.

• java — Sự khác biệt giữa MEAN.js và MEAN.io

  Tôi muốn sử dụng ngăn xếp MEAN JavaScript, nhưng tôi nhận thấy rằng có hai ngăn xếp khác nhau với các trang web và phương pháp cài đặt riêng: Mean.js và Mean.io. Vì vậy, tôi bắt đầu tự hỏi mình câu hỏi: "Tôi nên sử dụng cái nào?". Vì vậy để trả lời điều này

• Mean-stack - Cách tốt nhất để cài đặt ngăn xếp MEAN trên cloud9 là gì? Thông báo lỗi khi làm theo hướng dẫn

  Dường như có nhiều cách để cài đặt tất cả các mô-đun của Mean Stack (mean.io). Nhưng cách tốt nhất để làm điều này trong c9.io là gì? Tôi đã cố gắng rất nhiều thứ, nhưng dường như tôi không thể có được tất cả. c9.io có một ứng dụng chuyên dụng

• Mean.io - Sử dụng Mean.io - Cách tắt tính năng tổng hợp các tệp JS

  Trong quá trình phát triển, tôi muốn tải các tệp .js thô (chưa được tổng hợp). Tài liệu của Mean.io cho biết: Tất cả javascript trong phạm vi công khai sẽ được tổng hợp tự động

• Mean-stack - Thêm vật liệu góc vào ứng dụng Mean.io

  Tôi đang cố gắng thêm vật liệu góc vào ứng dụng Mean.io. Trong gói tùy chỉnh của mình, tôi sử dụng bower để cài đặt vật liệu góc và bây giờ tôi có.../public/asset

• python - Sự khác biệt trong kết quả của df.mean() và df['column' ].mean()

  Tôi chỉ chạy ba dòng sau: df = pd.read_hdf('data.h5') print(df.mean()) print(df['derived_3'].mean()) Bản in đầu tiên liệt kê từng dòng

• Chúng ta có nên sử dụng k-means++ thay vì k-mean không?

  Thuật toán k-means++ góp phần giải quyết hai điểm sau của thuật toán k-means gốc: Thuật toán k-means gốc có thời gian chạy trong trường hợp xấu nhất đối với các siêu đa thức có kích thước đầu vào, trong khi k-means++ tuyên bố là O(log k) . Và

• apachebench - Apache 工作台: Mean vs Mean trên tất cả các yêu cầu đồng thời

  Sự khác biệt giữa hai lĩnh vực này là gì? : Thời gian mỗi yêu cầu (trung bình) Thời gian mỗi yêu cầu (trung bình, trên tất cả các yêu cầu đồng thời) Mỗi ​​yêu cầu được tính toán như thế nào? Đầu ra mẫu: Thời gian mỗi yêu cầu: 3953.446 [ms

• ngăn xếp trung bình - IDE cho ngăn xếp MEAN [MongoDb, Express, AngularJs, NodeJs]

  đóng cửa. Câu hỏi này không tuân thủ các nguyên tắc của Stack Overflow. Hiện tại nó không chấp nhận câu trả lời. Bạn muốn cải thiện câu hỏi này? Đã cập nhật câu hỏi theo chủ đề cho Stack Overflow. Đóng cửa 7 năm trước Cải thiện câu hỏi này

• phân tích cụm - Sự khác biệt giữa các hàm mục tiêu "k có nghĩa là" và "mờ c có nghĩa là" là gì?

  Tôi muốn xem liệu tôi có thể so sánh hiệu suất của cả hai dựa trên chức năng mục tiêu mà chúng xử lý không? Nhân tiện, thuật toán phân cụm Fuzzy-C-Means (FCM) còn được gọi là Soft K-Means. Hàm mục tiêu thực ra giống nhau, khác biệt duy nhất là

• nltk k-mean phân cụm hoặc k-mean trong python thuần

  Mặc dù tôi đã thấy rất nhiều câu hỏi liên quan đến vấn đề này nhưng tôi thực sự không nhận được câu trả lời, có lẽ vì tôi mới sử dụng cụm nltk. Tôi thực sự cần một lời giải thích cơ bản cho những người mới làm quen với phân cụm, cụ thể là về biểu diễn vectơ của phân cụm NLTK K-means và cách sử dụng nó. tôi có một cái

• node.js - Giải thích cho người mới bắt đầu sử dụng Mean.io cách xác thực hoạt động với gói mẫu Mean.io

  Tôi đang học Mean.io từ video hướng dẫn này, video này hiển thị một gói ví dụ (được tạo bởi gói mymodule. Nó cũng được mô tả trong tài liệu trong phần "Gói"). Tôi muốn giúp đỡ để hiểu những điều đã cho