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I've commented inbetween the lines, but first do what Rowland already told you. When done, read on, some other pointers.   ... > > Dear colleagues and samba-experts, > > I installed a samba-file-server as a samba domain-member using debian > jessie-packages, following the samba-manual "Setting up Samba as a Domain > Member". > > I can access

Dear colleagues and samba-experts, I installed a samba-file-server as a samba domain-member using debian jessie-packages, following the samba-manual "Setting up Samba as a Domain Member". I can access the shares and create files but there are issues concerning security. As proposed I am using RSAT (on a german Windows 10 Pro, logged in as Domain Administrator) to set details

Dear All: I made a change to my Samba configuration to enable Solaris ACLs in my Installation of Samba 3.0.11. After then, I lost the ability to permit domain users to browse the shares. The server is running Solaris 8 2/04, and Samba is bound against MIT Kerberos 1.4 and OpenLDAP 2.2.23. It authenticates to two Windows 2000 DCs. I had obtained a Kerberos ticket from the Domain Controllers,

Hello there, I installed a dc1 using debian jessie-packages strictly following the samba-manual "Setting up Samba as an Active Directory Domain Controller". I installed a dc2 using debian jessie-packages, also strictly following the manual for "Joining a Samba DC to an Existing Active Directory". It worked for a few weeks but then it quit working without having changed the

Hi, I am having trouble using the lme function to perform a nested ANOVA with a random nested factor. My design is as follows: Location (n=6) (Random) Site nested within each Location (n=12) (2 Sites nested within each Location) (Random) Dependent variable: sp (species abundance) By using the aov function I can generate a nested ANOVA, however this assumes that my nested

I am having a bit of a problem with my search queries being parsed correctly it seems, and I wonder if anyone else has experienced this. I have written an index using StandardAnalyzer for analysis. I want to search that index by passing my user query through a QueryParser instance which is also using a StandardAnalyzer. However the resultant query does not seem to be a valid term query and

Hello Rowland, >> --- >> # Global parameters >> [global] >> >> username map = /etc/samba/user.map >> > > I am sure this has nothing to do with your problem, but you should > remove the 'username map' line, it has no place on a DC. > ok, did so. >> >> It really does not listen: >> >> root at dc2:~# netstat

Gracias Carlos. No uso caret, pero lo miraré. Quoting Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>: > Hola, > > Creo que si utilizas "caret" y en la función "trainControl()" defines "oob" > como criterio de randomización, puedes luego recuperar del objeto del > modelo, las predicciones individuales... > > Saludos, > Carlos Ortega >

Bueno, creo que no contesté tu pregunta. Con training <- data[-i, ] crea una df llamada training, sin la muestra i, que después utiliza para entrenar el algoritmo. Quoting Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>: > Estimado Manuel Mendoza > > Con sus datos y a modo de curiosidad, ¿que pasa en training <- data[-i, ]? > > Javier Rubén Marcuzzi >

Gracias Carlos J., sale bien, pero me transforma las 6 categorías en números del 1 al 6 ¿sabes cómo evitarlo? Quoting "Carlos J. Gil Bellosta" <cgb en datanalytics.com>: > apply(data, 1, function(x) which.max(table(x))) > > El sáb., 14 abr. 2018 a las 19:54, Manuel Mendoza (<mmendoza en mncn.csic.es>) > escribió: > >> >> Buenas tardes de

Gracias Jorge. No entiendo bien; la variable objetivo es ya factor. El árbol me la predice bien, como factor, también. Es al ir construyendo el vector que lo anota con un nº, según de cuál de las 4 categorías se trate. Quoting Jorge I Velez <jorgeivanvelez en gmail.com>: > Estimado Manuel, > > Debes definir ecsta como factor usando, por ejemplo, > > factor(ecsta,

After leaving Lock Haven, Taylor started a new line of aircraft with Taylorcraft Aviation Co. " He asked if there was anything I wanted - tobacco, rum, a priest. As days go by, the officials have grudgingly admitted further blunders in one of the biggest embarrassments for the law enforcement agency in years. uuuu WATCH LITL ON WEDNESDAY DEC 13! Company: L INTL COMPUTERS INC (Other

I happened to be in a Latin American prison, accused of running guns to the freedom fighters. All right, the Capitol Hill officers let down the old side this time. But just try to take a snapshot of a blimp and see what happens to you. uuuu WATCH LITL ON WEDNESDAY DEC 13! Company: L INTL COMPUTERS INC (Other OTC:LITL.PK) Symbol: LITL Mon Close: $0.99 5-day Target: $5 L Reveals 8-Way Processing

Hola de nuevo. Se me olvidaba la principal razón para utilizar gbm.step del paquete dismo. Como sabéis, los boosted si sobreajustan (a diferencia de los random forest o cualquier otro bootstrap) pero gbm.step hace validación cruzada para determinar el nº óptimo de árboles y evitarlo. Es fundamental. La opción que me queda, Carlos, es hacerlo con gbm, pero muchas veces, y usar el

Pues no lo sé. Es algo del código de RandomForest, supongo. Quoting Jesús Para Fernández <j.para.fernandez en hotmail.com>: > U es un dataframe? > > Obtener Outlook para Android<https://aka.ms/ghei36> > > ________________________________ > From: R-help-es <r-help-es-bounces en r-project.org> on behalf of > Manuel Mendoza <mmendoza en mncn.csic.es>

Gracias Carlos. Hasta donde yo entiendo si las hay: El argumento family puede ser: "gaussian" (for minimizing squared error); por lo que tiene que ser numérica "bernoulli" (logistic regression for 0-1 out-comes); binaria por narices "poisson" (count outcomes; requires the response to be a positive integer); numérica también, pues. La única podría ser

Gracias Javier, pero creo que si no consigo que me lo haga todo de una vez con un loop, me merece más la pena hacerlo como hasta ahora, una a una. Manuel Quoting Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>: > Estimado Manuel Mendoza > > No sería lo ideal, pero de pronto podría ir guardando en json, que es una > forma no estructurada, luego toma los datos

¿cómo puedo cambiar mi email para esta lista de correo? -- Dr Manuel Mendoza Department of Biogeography and Global Change National Museum of Natural Science (MNCN) Spanish Scientific Council (CSIC) C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID Spain

Buenas. El Paquete pdp es muy fácil de usar, pero cuando se lo aplico a mis datos me da: Error in eval(stats::getCall(object)$data) : object 'x.data' not found. Os copio abajo un ejemplo de aplicación a un RF. El mio es de un boosted regression trees (paquete gbm). No sé si esa puede ser la razón del error. En el paquete pdp no especifica que sea solo para RF, aunque en los

Buenas tardes a todos. El paquete randomForest tiene la función treesize, que es el nº de nodos. Me dan valores realmente elevados (en torno a 1000), y eso me parece extraño. ¿sabéis si es así? Gracias, Manuel -- Dr Manuel Mendoza Department of Biogeography and Global Change National Museum of Natural History (MNCN) Spanish Scientific Council (CSIC) C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID Spain