logistics

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你有沒有任何經驗的方式如何現代可擴展預訂系統的工作方式？例如機場或運輸機構？我們剛剛發現客戶預訂系統存在嚴重缺陷。他們爲每個搜索旅行連接的用戶預留座位。這意味着如果運輸能力是例如200人，並且有200人在同一趟旅程中搜索所有預訂（超時例如5分鐘），所以如果有營銷活動，並且有成千上萬的人進入該網站，他們實際上不能看到大多數搜索旅行，因爲其他用戶「預先保留」已經。這不可擴展。我不相信它能夠以這種方

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polr（..）序數邏輯迴歸在R

我在使用polr函數時遇到了一些麻煩。這裏是我擁有的數據的一個子集： # response variable rep = factor(c(0.00, 0.04, 0.06, 0.13, 0.15, 0.05, 0.07, 0.00, 0.06, 0.04, 0.05, 0.00, 0.92, 0.95, 0.95, 1, 0.97, 0.06, 0.06, 0.03, 0.03, 0.08,

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什麼glmnet二進制數據模型（P = 1或P = 0）

我在二進制數據上運行以下彈性網絡模型（1 =壞，0 =好）。有沒有人知道默認情況下glmnet適合什麼類型的模型：P（y = 1）或P（y = 0）。無論如何選擇前者以適應模型。 cv.glmnet(x, y, family="binomial", type.measure="deviance", standardize=FALSE, nfolds=5, alpha=par)

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通過用戶定義點的TSP

我有一些點集，並有點的子集，標記爲「靜態」。所以我需要解決TSP問題，它將創建包括靜態位置上的標記點在內的最佳路徑。我該如何解決它？可能是我的問題可以通過另一種方式解決：點有兩個主要特點 - 彼此之間的距離和時間，推銷員必須在哪裏。是否有一些問題解決了這個物流任務？ UPD我不明白，非靜態點的TSP如何與靜態點的TSP合併？

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如何將scikit-learn的LogisticRegression應用於一些小數數據？

我已經訓練數據集是這樣的：一個樣品的 0.00479616 | 0.0119904 | 0.00483092 | 0.0120773 | 1 0.51213136 | 0.0113404 | 0.02383092 | -0.012073 | 0 0.10479096 | -0.011704 | -0.0453692 | 0.0350773 | 0 第4列的特點和最後一列是它的輸出。我用s

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Weka - 邏輯迴歸 - 解釋結果

我使用Weka在已知二元結果的情況下使用訓練數據執行邏輯迴歸。它表現相當好，正確地將大約80％的實例歸類。我還有一個使用當前數據的數據集，其結果是未知的。當我使用當前數據和輸出預測運行模型時，它會將每個實例分類爲Yes或No，並提供錯誤和概率分佈項（其中錯誤+概率分佈= 1）。我無法理解這些結果。有人可以幫我解釋我應該如何解讀它們嗎？我注意到，當概率分佈低於0.5時，模型只猜測是。這是否意味着我應

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帶或不帶括號的邏輯方程是正確的？

我編碼邏輯函數在功能上寫着：我們計算的事件發生，我一直使用的％的機會： e^x/1+e^x 現在我的回答變化顯著取決於如果我使用： e^x/1+e^x或e^x/(1+(e^x)) 這兩個哪一個是正確的？感謝 HYFLEX

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如何導入logistic_sgd

現在，我使用anaconda 2和python 2.7來嘗試完成自動編碼器問題。互聯網上的代碼需要「導入logistic_sgd」。然而，當我寫在我的CMD「PIP安裝logistic_sgd」，我得到：找不到滿足要求logistic_sgd 沒有匹配的分佈發現logistic_sgd版本有人可以幫我解決這個問題？

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Weka中SimpleLogistic和Logistic之間的區別

我正在Weka上工作，但我無法理解SimpleLogistic和Logistic分類器之間的區別。有人知道其中的區別嗎？

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物流和運輸規劃技術

我實際上正在開發一個公交車票預訂系統。提供者有許多路線和不同的旅程。我已經建立了一個相當全面的數據庫，將所有這些映射在一起，但是當我進行跨線路預留時，我無法使路徑算法正常工作。例如，用戶想要從蒙特利爾去舍布魯克，他只會採取我們在這裏稱爲路線＃47的路線。但是如果他去了薩頓而不是舍布魯克，他現在必須在某個時候轉入53號線。現在，檢測一個且僅有一個傳輸並不困難。但是當我開始探索他可以做什麼來跨越多條