多元函数最小化
是指在多元函数的定义域内寻找使函数取得最小值的变量取值。在数学和优化领域中，多元函数最小化是一个重要的问题，它在实际应用中具有广泛的应用。
多元函数最小化的分类：
- 无约束最小化：在无约束条件下，寻找使多元函数取得最小值的变量取值。
- 约束最小化：在一定的约束条件下，寻找使多元函数取得最小值的变量取值。
多元函数最小化的优势：
- 提高效率：通过最小化多元函数，可以优化系统、算法或模型的性能，提高计算效率。
- 降低成本：通过最小化多元函数，可以降低资源的使用成本，如减少计算时间、节约存储空间等。
- 优化决策：通过最小化多元函数，可以得到最优的决策方案，提高系统的整体效益。
多元函数最小化的应用场景：
- 机器学习：在机器学习中，通过最小化损失函数可以得到最优的模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。
- 优化算法：在优化算法中，通过最小化目标函数可以找到最优解，如线性规划、整数规划等。
- 信号处理：在信号处理中，通过最小化误差函数可以提高信号的质量和准确性。
- 金融风险管理：在金融领域，通过最小化风险函数可以降低投资风险，提高收益率。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云函数计算（SCF）：腾讯云函数计算是一种事件驱动的无服务器计算服务，可帮助开发者在云端运行代码，实现按需计算，无需关心服务器管理和运维。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/scf
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：腾讯云弹性MapReduce是一种大数据处理服务，提供了分布式计算框架和数据存储服务，可用于大规模数据处理和分析。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/emr
- 腾讯云容器服务（TKE）：腾讯云容器服务是一种高度可扩展的容器管理服务，可帮助用户快速部署、管理和扩展容器化应用程序。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tke
请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行决策。
相关·内容
1回答
我有一个为不同学校评分的模式：
我被要求描述一种迭代方法来解决这个问题。
用多变量描述多项式回归是否是一个很好的回答方法？形式化我们有一个有m个样本的数据集D。我可以定义误差函数J(θ)，并借助梯度下降算法找到误差函数最小化的参数。
这是否是解决问题的一种迭代方法？
浏览 1提问于2018-05-14得票数 1
回答已采纳
当我在函数中添加外生变量时，单变量ARIMA模型会变成多变量吗？我用函数xreg在r中这样做。
例如：fitwithtwoexfactors = arima(futoilrtn,order=c(0,0,1), xreg=exogenous)
外生是一个有两列的数据框架。
浏览 0提问于2015-03-12得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个matlab函数，它返回实用程序值U(h1, h2)，该值取决于两个人h1和h2的工作小时数。每个人最多可以工作3500小时。
如何以最好的方式编写这段代码？对于只有一个人，我只将输入值从0到3500的函数循环到一个矩阵中，并在矩阵中找到最大值。但是现在我有两个值，可以取0到3500之间的值，并希望根据这些值找到函数的最大输出。
如果有任何帮助，我将非常感激！
编辑:很抱歉延迟退货！直到现在，我才有时间研究这个问题。不管怎样，下面是代码：
function Test
global LocalTaxRate
global StateTax1Rate
global StateTax2Ra
浏览 2提问于2017-05-02得票数 0
我想推导出一个简单的模型，可以预测对象相对于目标的当前位置。
更具体地说，我有一个头部，有4个相同的光传感器放置在90度之间。有一个发射可见光的光源(LED)。由于每个传感器都有角度谱(在90度处达到最大值，并随着入射光角度的增加而降低其灵敏度)，因此每个传感器的接收值由头部相对于目标的角度和距离确定。
我在四个传感器上测量了不同角度和距离的数值。
当入射光很弱(传感器远离目标或传感器背对着目标)时，每个传感器的最大值都在9.5左右，而随着传感器接近目标或直接朝向目标，该值会减小。
我的输入和输出看起来像0.1234 0.0124 8.342 9.232 =角度，距离:头部朝向灯光的示例。
传
浏览 1提问于2017-12-20得票数 0
我需要解决这个问题更好地描述在标题。它的思想是，我在四个变量中有两个非线性方程，还有两个非线性不等式约束。我发现函数fmincon可能是最好的方法，因为您可以在这种情况下设置我所需的一切(请告诉我其他情况)。然而，在实现阶段，我有一些疑问。下面我展示了一个完整的案例，我认为它很简单，可以真实地呈现出来。
我做的第一件事是在一个单独的文件中定义目标函数。
function fcns=eqns(x,phi_b,theta_b,l_1,l_2)
fcns=[sin(theta_b)*(x(1)*x(4)-x(2)*x(3))+x(4)*sqrt(x(1)^2+x(2)^2-l_2^2)-x(2)*
浏览 3提问于2015-03-11得票数 1
回答已采纳
1回答
那么这个算法到底意味着什么呢？
我知道的：
(一)阿尔法:梯度下降的步骤有多大。
( ii)现在，∑{ hThetax(i) - y(i) }：指具有给定的Theta值的总错误。
误差是指预测值{ hThetax(i) }与实际值之间的差异。y(i)
hThetax{∑(I)- y(i) }给出了所有训练示例中所有错误的求和。
结尾的Xj^(i)代表什么？
我们在实现多元线性回归梯度下降时是否做了以下工作？
Theta (j)减：
alpha
乘以1/m
时代：
{第一训练范例的误差乘以第一训练范例的jth元件。加号
第二次训练实例的jth元素对第二次训练实例的误
浏览 4提问于2017-02-02得票数 2
回答已采纳
是否可以使用NumPy在Python语言中执行多元回归？
documentation 建议是这样的，但是我找不到关于这个主题的更多细节。
浏览 2提问于2010-05-10得票数 1
回答已采纳
1回答
这是我收到的全部错误信息。(见标题)
我在Azure上托管了一个Azure，以及一个。我已经将我的.edmx连接到Azure数据库，所以它向我展示了托管数据库中的模型，没有任何问题。
我非常沮丧的是，我无法发送API get请求调用！
[EnableCors(origins: "*", headers: "*", methods: "*")]
[System.Web.Http.Route("~/api/Admin/getTest")]
[System.Web.Http.HttpGet]
p
浏览 3提问于2020-08-31得票数 0
回答已采纳
1回答
我在有多个分类变量的数据集上运行了LASSO算法。当我在自变量上使用model.matrix()函数时，它会自动为每个因素级别创建虚拟值。
例如，我有一个变量"worker_type“，它有三个值: FTE、contr、other。在这里，指的是情态"FTE“。
其他一些分类变量有或多或少的因素水平。
当我输出拉索的系数时，我注意到worker_typecontr和worker_typeother的系数都是零的。我该如何解释结果呢？在这种情况下，FTE的系数是多少？我应该把这个变量从公式中取出来吗？
浏览 1提问于2018-09-07得票数 2
回答已采纳
我试图实现我自己的岭回归算法，并尝试实现在回归的MATLAB教程中找到的相似系数。
具体来说，在MATLAB教程页面上，您将看到：
load carsmall
x1 = Weight;
x2 = Horsepower; % Contains NaN data
y = MPG;
X = [ones(size(x1)) x1 x2 x1.*x2];
b = regress(y,X) % Removes NaN data
b = 4×1
60.7104
-0.0102
-0.1882
0.0000
在上面，你可以看到第一个系数约为60，其余的系数非常接近于
浏览 0提问于2021-12-01得票数 0
假设您有一个函数addTogether，它可以接受任意数量的参数，并将它们全部添加到最后一个参数之后。我知道用一个列表可以很容易地做到这一点，但我只是在这里尝试一个概念。我记得我能够在JavaScript中通过访问arguments对象()来做到这一点。能否在haskell中实现参数对象monad，将应用到本机函数(语法上，因此不必显式使用>>=)的参数转换为参数列表？
浏览 7提问于2013-08-05得票数 0
回答已采纳
(代码是一团糟，我只是在乱搞)用这个简单的3层神经网络来处理：
我的计算结果和这本书差不多(把差异归因于四舍五入)：
o1 delta: 0.04518482993361776
h1 delta: -0.0023181625149143255
h2 delta: 0.005031782661407674
h1 -> o1: 0.01674174257328656
h2 -> o1: 0.033471787838638474
b2 -> o1: 0.04518482993361776
// didn't calculate layer 1 gradients b
浏览 4提问于2014-07-15得票数 6
回答已采纳
1回答
大家好，我正在使用R中的一个神经网络包，我使用三个'x‘变量来预测'y’变量。我处理的时间序列数据与82个观察。我把数据集分为训练集和测试组。利用“计算”函数，对测试数据进行了神经网络拟合模型的测试。然而，我想预测到未来的时期，有no x数据在手。我正在尝试使用“预测”功能。在R.中，是否有任何方法使用神经网络软件包的预测功能，我感谢在这方面的任何帮助。查找下面的R代码：
## Creating Training (1:72) and Test Slices (73:82)
library(caret)
timeSlices <- createTimeSlices(1:n
浏览 1提问于2015-11-23得票数 0
我使用的是spicy.optimize.basinhopping，它带有用户定义的目标函数c_func，从C++移植(使用ctypes)，以及初始点x。
scipy.optimize.basinhopping(x, c_func)
如果我正确理解basinhopping，那么basinhopping将在其全局和局部优化部分中作为黑匣子函数调用c_func。在我的情况下，函数需要知道调用是来自本地还是全局优化过程。我怎样才能做到这一点？我们可以想象，c_func的定义如下：
myClass:: c_func(double){
if ( invoked by the local o
浏览 2提问于2015-05-08得票数 1
我正在为贝叶斯统计问题编写一个WinBugs代码：
考虑到以下模型，其中考虑到VIX (第一个变量)为SP500 (第二个变量)的方差提供信息，以及$Y_t^S$和$Y_t^V$可能相关的事实：
模型在
对于$t = 1，\l ldots，200$，其中$\rho$反映了$Y_t^S$和$Y_t^V$增量之间的相关性，$\alpha$是实线上取值的参数，$N_2(M，V)$表示具有平均$M$和协方差矩阵$V$的二元正态分布。
(问题是：)
为参数$\mu_s$、$\mu_v$、$\sigma$、$\omega$、$\rho$、$\alpha$分配适当的优先级，并编写一个WinBugs脚本，以
浏览 3提问于2016-04-04得票数 0
我想知道每个前馈神经网络是否可以写成一个层函数的组合。
因此，如果F(x)是神经网络F的输出，则始终存在层函数f_1、.、f_n与
F(x)
= (f_1 o . )O f_n)(x)？这里"o“表示构图符号。
如果网络仅由每一层连接到前一层的层组成，这是显而易见的。然而，情况并不总是如此，例如，如果您有跳过的连接。
那么，“凹”层和“和”层又如何呢？
那么，如果对于某些层函数F(x) = G_1(x) + G_2(x)或F(x) = [H_1(x), H_2(x)] -- G_1、G_2、H_1、H_2 --怎么办？F还能写成作文吗？
浏览 0提问于2020-09-03得票数 1
1回答
如何创建适合高斯分布的三维数据集
、、、、
我试图创建一个适合高斯分布的数据集。X和y值是相同的，在z轴上，这些值将符合高斯分布。将这个站点作为我自己的资源：，我编写了以下代码。但不幸的是，我得到的输出并不像我给出的链接中的输出。我认为数学公式有错误。如果你能帮我修好它，我会很高兴的。
提前谢谢你。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
def np_bivariate_normal_pdf(domain, mean, variance):
浏览 9提问于2021-12-26得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在研究一些神经网络理论，并找到了这个方程，再加上这个描述(梯度下降球谷类比)：
📷
‘让我们想想，当我们把球移到v1方向的小数量的Δv1和在v2方向移动少量的Δv2时会发生什么。微积分告诉我们C的变化如下：
📷
我不明白这句话是怎么来的。看上去像是产品规则？有人能不能解释一下它的意思和/或说明它属于的微积分领域，这样我就可以阅读它了吗？非常感谢！
浏览 0提问于2019-07-03得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在使用hyperopt为随机森林寻找最佳的超参数。
我的目标是获得返回best f1-score的参数，因为数据集是不平衡的。
因此，我根据在线教程定义了以下目标函数
space = {
"n_estimators": hp.choice("n_estimators", [100, 200, 300, 400,500,600]),
"max_depth": hp.quniform("max_depth", 1, 15,1),
"criterion": hp.choice("cri
浏览 0提问于2022-02-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我一直在使用igraph包中的函数shortest_paths来计算两个链接之间的最短路径。
我的igraph对象包含受力连接。
集成的Dijkstra算法使用和来表示最短路径。
如何使用乘积而不是总和？
浏览 2提问于2016-05-02得票数 1
我已经使用了2天的超级选择，我试图建立逻辑回归模型，使用超级选择和选择参数的最佳组合，根据他们的f1评分。然而，无论在哪里，他们都提到了根据损失分数来选择最好的模式。如何使用精度或f1分数来代替？
谢谢!
浏览 0提问于2022-03-31得票数 2
1回答
在许多机器学习问题中，您通常有一个目标函数(例如，成本、损失、错误)，希望将其最小化。与其直接最小化这个目标函数，我有时还会看到导出目标函数上界的文章，然后将上界版本最小化。其原因似乎是我们手头的数据无法实现最初的目标，或由于某些原因难以最小化。
我的问题是，把上限降到最低有意义吗？是否有保证它们会导致同样的解决方案？我担心的是，在这两种情况下，极简显然会变得不同。如果是这样的话，我们知道这两者有多近吗？是否有好的教科书或论文来解释这些问题？
非常感谢您的帮助！
浏览 0提问于2018-07-19得票数 5
回答已采纳
1回答
我有一个数据，数据中的每一行代表足球比赛中的一场比赛。下面是一个摘要，其中删除了一些专栏，并且只用于一个赛季的50场比赛：
dput(mydata)
structure(list(home_id = c(75L, 323L, 607L, 3627L, 3645L, 641L,
204L, 111L, 287L, 179L, 1062L, 292L, 413L, 275L, 182L, 3639L,
179L, 2649L, 111L, 478L, 383L, 3645L, 275L, 577L, 3639L, 75L,
413L, 287L, 607L, 3627L, 1062L, 75
浏览 0提问于2018-02-10得票数 1
回答已采纳
我和某个供应商X的产品A是200美元，而与另一个供应商Y的A产品价格是210美元。
我有产品B 100美元与供应商X和150美元与供应商Y。
我需要同时订购A和B两种产品。
供应商X需要100美元的最低订单金额才能完成交货。供应商Y需要140美元的最低订单金额才能完成交货。
在实际情况下，有更多的产品和更多的供应商需要考虑。
有些供应商可能没有我们需要的产品(但总有至少一个供应商拥有它)。
考虑到上述问题，什么样的算法/算法组合才能解决这一问题？我不是直接要求一个答案，而是一个思路。
谢谢！！
浏览 10提问于2017-09-29得票数 3
回答已采纳
我是很新的火花编程。我正在尝试将地图和reduceByKey实现到以下15个字段的数据集。
rdd=sc.parallelize([
("West", "Apple", 2.0, 10,2.0, 10,2.0, 10,2.0, 10,2.0, 10,2.0,2.0, 10),
("West", "Apple", 3.0, 10,2.0, 10,2.0, 10,2.0, 10,2.0, 10,2.0, 10,2.0])
这是我的map函数，在这里我试图创建一个包含多个键和值的元组。
rdd1 = rdd.map(lambda
浏览 1提问于2015-08-27得票数 1
1回答
同时最小化两个函数
、、、
我试图优化一个模型，其中涉及两个函数同时与数据相匹配，同时共享变量。由于scipy.optimize需要传递一个函数，所以我目前在最小化这个模型时遇到了问题，但是我需要两者一起最小化。
简化的代码块(在符号中执行)
dictionary = ({y1: 3x**4 + 0.5y**3 + 2z**2 + w,
y2: x*y * exp(z**2 - w)})
mixed_model = CallableNumericalModel(dictionary,
connectivity_mapping = {y1:{x,y,z,w},
浏览 3提问于2021-05-10得票数 0
1回答
是否有可能在神秘中实现以下问题？
该问题使两个(10000×40)矩阵(Σ(X)^2)之间的平方和最小化，其中X是四个矩阵(10000×10)的级联，每段分别加权(W)。还有一个约束，其中权重之和必须等于1，即(W1 + W2 + W3 + W4 = 1)。目前，我正在使用SLSQP方法进行赋值优化，以获得最优的权重值，但我想确定神秘主义是否能提高其性能。我还需要检索最终的权重值。
from scipy.optimize import minimize
import numpy
def objective(W,X1,X2,X3,X4,A):
W1=W[0]
浏览 2提问于2022-04-29得票数 0
我创建了一个函数
def residuals_all_exp(t_grid_online, p, y0_dict, c_dict, datasets_dict):
当我在另一个脚本中调用函数时
result = minimize(residuals_all_exp, p, args=(y0_dict, c_dict, datasets_dict), method='leastsq', nan_policy= "omit")
误差
TypeError: residuals_all_exp()缺少一个必需的位置参数：'datasets_dict‘
发生了
浏览 0提问于2021-08-13得票数 0
2回答
我需要检测一个特定的窗口是否最小化。为此，我发现了两种功能：
1.
function PAIsWindowMinimized(h: HWND): Boolean;
// Detects whether a window is minimized or not
var
wp: Winapi.Windows.WINDOWPLACEMENT;
begin
wp.length := SizeOf(Winapi.Windows.WINDOWPLACEMENT);
Winapi.Windows.GetWindowPlacement(h, @wp);
Result := wp.showCmd
浏览 5提问于2019-07-09得票数 0
回答已采纳
我有一个程序，其中我想最小化两个变量的绝对差(一个绝对错误函数)。可以这样说：
e_abs(x, y) = |Ax - By|; where e_abs(x, y) is my objective function that I want to minimize.
该函数受以下约束：
x and y are integers;
x >= 0; y >= 0
x + y = C, where C is an arbitrary constant (also C >= 0)
我正在使用mip库()，其中我定义了我的目标函数和约束。
问题是mip没有"abs“方法。因此，我
浏览 0提问于2020-09-28得票数 4
回答已采纳
据我理解，mvtnorm库中的the范数是在多元正态分布上计算CDF的函数。因此，它是一个确定性函数。但是，我发现每次使用相同的输入运行此函数时，结果都会发生变化。下面是一个小例子。
library(mvtnorm)
lower <- c( -Inf, -0.07, 0.81, -Inf, 0.89, -Inf, 1.33, 1.21, -Inf)
upper <- c( 1.00, 0.34, 0.98, -0.04, 1.07, 0.01, 1.48, 1.38, 0.09)
sigma <- matrix(c(0.03, 0.00,
浏览 1提问于2014-02-17得票数 2
回答已采纳
1回答
我在C#中有一个应用程序，我需要做一些优化计算，比如Excel外接程序，一个选项当然是编写我自己的解决程序实现，但是我有点时间不够，所以我正在查看已经存在的库，这些库可以帮助我完成这个任务。
我一直在尝试微软解决方案基金会()，它看起来非常整洁和酷，问题是它似乎不适用于我需要做的那种计算。
在这个问题的末尾，我将添加有关执行和优化所需的计算的信息。
基本上，我的问题是，你们中的任何人是否知道我能用于这个目的的任何其他库，或者任何可以帮助我自己解决问题的教程，或者给我提供解决这个问题的线索的任何想法。
谢谢。
附加信息：
这是我需要计算的数据：
我有7个变量，我们称之为var1，var2，.，v
浏览 5提问于2010-04-15得票数 5
1回答
关联数据没有从阿波罗返回给客户？
、、、、
这是相关的阿波罗密码。(为了更快/更容易地阅读这篇文章，许多数据库字段都被省略了。)
连接器
const userAccountsDataModel = db.define('userAccountsData', {
id: {type: Sequelize.STRING, primaryKey: true},
picture_medium: {type: Sequelize.STRING}
});
const associatesDataModel = db.define('associatesData', {
_id: {typ
浏览 0提问于2017-06-04得票数 0
1回答
一对耦合微分方程，求解两个变量fe和fi。我有来自单独来源的两个曲面图-或数量R_data和S_data，我将其与fe和fi (来自数据)进行对比。
在fe的微分方程中，有一个量R，在fi的微分方程中，有一个量S。我想要将R和S的曲面(与微分方程中的fe和fi相比)拟合到我已经有的曲面(R_data和S_data)。
我也尝试过使用fminsearch来做同样的事情。然而，fminsearch只会最小化一个曲面/曲线的误差，并且我有两个曲面要从同一组微分方程中拟合。我该如何着手解决这个问题呢？
浏览 2提问于2017-05-10得票数 2
我使用的损失函数中有一个exp项，它将损失放大到无穷大，然后导致梯度变为NaNs……目前有没有办法处理这个问题？
s = tf.exp(n)
# s becomes nan when n is large
浏览 3提问于2017-10-03得票数 2
我有以下脚本：
$("form").submit(function(){
var modal = document.getElementById('myModal');
if ( $(".required").is(":visible") && $('.required').val() == '') {
event.preventDefault();
modal.style.display = "block";
}
// When the user clicks
浏览 0提问于2018-05-15得票数 0
1回答
我一直在尝试优化三个系数。但我不能解决我所面临的错误。以下是代码。'y‘是预测函数，其中time获取时间序列数据列表和系数列表，然后在计算后返回预测列表。X是历史数据。而coeffList是具有3个系数作为值的列表。
‘'mape’函数计算实际数据和预测数据之间的差异。在优化中，我试图最小化'mape‘函数的输出。作为约束，所有三个系数都大于0且小于1。
from __future__ import division
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
#coeffList[0] = alp
浏览 7提问于2014-03-16得票数 1
我想把的日志可能性写成一个关于Dirichlet分布alpha参数的 (DCP)优化问题。然而，日志的可能性
def dirichlet_log_likelihood(p, alpha):
"""Log of Dirichlet density.
p: Numpy array of shape (K,) that sums to 1.
alpha: Numpy array of shape (K, ) with positive elements.
"""
L = np.log(scipy.special.gamma(alph
浏览 3提问于2020-06-07得票数 1
回答已采纳
这可能是一个简单而简短的问题，但我在任何地方都找不到它，我不愿意仅仅“测试”它，因为我正在处理的数据库在某种程度上是很重要的。
我想知道，实体以字母'y‘结尾的惯例是什么，什么时候它们应该是多元的。例如，如果我有一个名为Category的实体，那么如果我想遵循实体框架约定，应该像Categories或Categorys那样将其多元化吗？
浏览 3提问于2017-01-28得票数 1
回答已采纳
4回答
R中的t预测
、、
：我的目标是在R中使用t-SNE (t-分布随机邻居嵌入)对我的训练数据进行降维(有N个观测值和K个变量，其中有K>>N)，然后对我的测试数据提出the表示。
示例：假设我的目标是将K变量降到D=2维度(通常是the的D=2或D=3 )。有两个R包：Rtsne和tsne，而我在这里使用前者。
# load packages
library(Rtsne)
# Generate Training Data: random standard normal matrix with J=400 variables and N=100 observations
x.train <- m
浏览 0提问于2017-04-12得票数 11
回答已采纳
我正在使用由谷歌员工开发的CausalImpact包来评估干预在一段时间序列中的因果影响。
。
我创建了一个图，如示例中所示。我想添加一个图例，就像我们在第249页找到的一样。
我知道使用( CausalImpact包的)函数图会产生一个ggplot2对象。但是，我不知道如何添加图例。
一些可重现的数据：
library(devtools)
devtools::install_github("google/CausalImpact")
library(CausalImpact)
set.seed(1)
x1 <- 100 + arima.sim(model = list
浏览 0提问于2015-09-12得票数 0
我有LP问题，类似于分配给工人的问题，我有三个有约束分数的任务(约束1比约束2更重要)
Constraint1 Constraint2
assign1 590 5
assign2 585 580
assign3 585 336
我目前的贪婪解决者将比较第一个约束的分配。最好的办法就是解决问题。求解者将比较约束2，当
浏览 1提问于2013-11-23得票数 0
1回答
我需要些帮助。我有一个等式：
f(x) = acos(x) + (b__sqrt(x) + c__tg(x))^2
其中a，b，c是未知参数。另外，在监督的ML问题中，我有几对x -> f(x)。
我怎样才能找到参数？我在考虑一些数值方法和线性回归，但实际上我不知道该怎么做。
浏览 7提问于2022-06-26得票数 0
我对stan和机器学习都是新手。现在我想实现pmf模型。下面是我的代码的一部分：
pmf_cod="""
data {
int<lower=0> K; //number of factors
int<lower=0> N; //number of user
int<lower=0> M; //number of item
int<lower=0> D; //number of observation
int<lower=0> D_new; //number of pridictor
int<lower
浏览 5提问于2016-02-10得票数 0
2回答
我试图从英国人口预测中随机抽取样本，并将它们存储在一个矩阵中。
目前，我正在使用以下代码
# Read in Data
Year = data.frame(2010, 2011, 2012, 2013, 2014)
Mean_ONS_Population_Growth = data.frame(0.0076, 0.0158, 0.0240, 0.0323, 0.0404)
SD_ONS_Population_Growth = data.frame(0.0003, 0.0015, 0.0029, 0.0045, 0.006193468)
MC_RUNS = 1000 # Specify num
浏览 2提问于2014-04-23得票数 2
回答已采纳
3回答
基于L1范数的多项式拟合
、、、
我有n个点(x0，y0)，(x1，y1)...(xn，yn)。N很小(10-20)。我想用一个低阶(3-4)多项式来拟合这些点: P(x)=a0+a1*x+a2*x^2+a3*x^3。
我使用最小二乘作为误差度量，即最小化f=(p0-y0)^2+(p1-y1)^2+...+(pn-yn)^2。我的解决方案是使用奇异值分解。
现在我想使用L1范数(绝对值距离)作为误差度量，即最小化f=|p0-y0|+|p1-y1|+...+|pn-yn|。
有没有什么库(最好是开源的)可以做到这一点，并且可以从C++调用？有没有可以快速修改以满足我的需求的源代码？
浏览 3提问于2013-06-12得票数 1
回答已采纳
我正在尝试从PHP API 发送snapchat。
正如您所看到的，它经常向服务器进行身份验证
<?php
// Log in:
$snapchat = new Snapchat('username', 'password');
// Upload a snap and send it to me for 8 seconds:
$id = $snapchat->upload(
Snapchat::MEDIA_IMAGE,
file_get_contents('/home/jorgen/whatever.jpg')
);
$snap
浏览 1提问于2014-04-22得票数 0
我正在实现一个web应用程序，它调用lambda函数从数据库中获取数据。
我选择了Serverless Aurora并编写了一个代码，但是在查询方法中得到了异常"Error: Received packet in the wrong sequence."。
我在谷歌上搜索过这个问题，但几乎都太老了。
一篇文章说这是browisify的问题，但我不使用它。
我使用的是无服务器框架和类型记录。
const mysql = require('serverless-mysql')({
config: {
host: process.env.DB_HOST,
浏览 0提问于2019-05-05得票数 5
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
