腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(421)
视频
沙龙
2
回答
将
基于
卡
方
误差
最小化
的
幂
律
和
指数
拟合
添加
到我
的
PDF
、
、
、
您好,正如标题所暗示
的
,我一直在尝试
添加
一个
指数
和
幂
律
适合我
的
PDF
。如下图所示: 📷 我使用
的
代码生成底层图形: 📷 代码是这样
的
: a11=[9.76032106e-02, 6.73754187e-02, 3.20683249e-02, 2.21788509eplt.plot(b11,a11, 'ro') p
浏览 36
提问于2020-09-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
幂
律
、
指数
幂
律
和
指数
截断
幂
律
的
AIC计算软件
我试图
将
网络累积分布
的
日志图
拟合
成三种模型之一:
指数
(P(k)~e^(-ak))、
指数
截断
幂
律
(P(k)~k^(a-1)e^(k/kc))
和
幂
律
(P(k)~k^-a)。我还计算了三种模型( G、H
和
I)
的
平方
和
(SST) (列F)
和
误差
和平方(SSE)。现在,我有三个R^2值(
幂
law= 0.507,
浏览 3
提问于2012-11-16
得票数 2
3
回答
如何检查网络是否无伸缩性?
、
、
、
、
给定一个无向NetworkX图graph,我想检查它是否是无比例
的
。绘制我对P(k)
和
k
的
计算显示了一条预期
的
功率曲线,但当我对其进行双倍对数时,没有绘制一条直线。= np.polyfit(logk_array, logPk_array, 1) p
浏览 4
提问于2018-04-19
得票数 6
4
回答
用(python) Scipy
拟合
pareto分布
、
、
有人能告诉我如何在Scipy中
拟合
这个数据集吗?我运行了下面的代码,但我不知道返回给我
的
是什么(a,b,c)。另外,在获得a,b,c之后,我如何使用它们来计算方差?
浏览 0
提问于2010-07-14
得票数 11
3
回答
poweRlaw包截断分布
的
幂
律
拟合
、
、
、
、
我目前正试图找到一种方法,以计算适合于与MLE切断分布
的
幂
律
。分布情况如下:正如你所看到
的
,我能够分别
拟合
整个分布(
幂
律
匹配)
和
下界(exp
拟合
)。我没有搞清楚
的
是,如何
拟合
分布
的
上限(f.e。8<x< 100)。 对于poweRlaw包或任何其他R包,有什么方法可以这样做吗?我希望看到
的
是这样
的
东西(注意:这只是一个随机
浏览 8
提问于2017-07-15
得票数 3
4
回答
产生
幂
律
分布
的
随机数发生器?
、
、
、
我想生成一组具有
幂
律
/长尾分布
的
整数。这意味着,我经常会得到一些数字,但大多数都是相对较少
的
。谢谢!
浏览 1
提问于2009-05-28
得票数 31
回答已采纳
4
回答
为了更好
的
性能,把所有的双数转换成整数,这仅仅是谣言吗?
、
、
、
、
我有一个非常复杂
和
复杂
的
数据
拟合
程序,它使用Levenverg算法进行双精度
的
拟合
(基本上
拟合
类是模板化
的
,但我使用实例化来实现双精度)。配合过程包括: 计算与参数有关
的
函数
的
导数,我希望它适合于数据(通常是20+参数)。函数值
的
连续计算:函数是正弦波函数
和
指数<
浏览 5
提问于2013-10-10
得票数 1
1
回答
在R中检验节点分布情况
、
、
、
嗨,我正在努力从R中
的
一个函数中得到一个CDF
的
情节。注意,不需要右上角
的
框,但是知道如何找到alpha
和
p将是有用
的
。谢谢你
的
帮助!)我不久前找到了解决方案,但忘了在这里
添加
。当我正在做
的
时候,我
将
<
浏览 0
提问于2018-02-27
得票数 4
1
回答
如何防止
最小化
(通过SCIPY)输出作为猜测输入
的
“优化”参数?
、
、
、
、
有趣
的
是,Nelder
和
Powell方法相对于其他方法产生了最低的卡
方
,但与实际数据
的
直方图相比,所绘制
的
拟合
图看起来比其他方法更好。对于下面的代码输出,函数值是与
卡
方
值相关联
的
p值
的
负值;这是
最小化
的
结果。CHISQ_RED是利用CHISQ_TOT
和
自由度约简的卡
方
值,而x: array中
的
第一
和
第二元素分别
浏览 3
提问于2017-03-18
得票数 0
1
回答
验证数据集在机器学习中到底是如何工作
的
?
、
对于典型
的
机器学习,您通常会使用训练数据集来创建某种类型
的
模型,并使用测试数据集来测试新创建
的
模型。对于像线性回归这样
的
东西,在使用训练数据创建模型之后,您现在有了一个方程,可以用来预测测试数据中
的
一组特性
的
结果。然后,您将获得模型返回
的
预测,并将其与测试集中
的
实际数据进行比较。对于最近
的
邻居,您将使用训练数据来创建一个具有训练集所有特性
的
n维空间。然后,您将使用这个空间对测试数据中
的
特性进行分类。
浏览 0
提问于2016-08-09
得票数 4
回答已采纳
1
回答
用MSE
拟合
二次函数与数据
、
、
、
、
所以我
的
想法是(从神经网络专家那里借用),如果我有数据集D,我可以通过首先计算
误差
相对于参数(a,b
和
c)
的
导数来
拟合
二次曲线,然后进行一个小
的
更新来
最小化
误差
。我
的
问题是,以下代码实际上并不能很好地
拟合
曲线。对于线性
的
东西,类似的方法可以工作,但二次似乎由于某种原因而失败。你能看
到我
做错了什么吗(无论是假设还是实现错误) 编辑:问题不够具体:下面的代码不能很好地处理数据中
浏览 48
提问于2020-09-29
得票数 0
回答已采纳
2
回答
卡
方
作为非线性机器学习回归模型
的
评价指标
、
、
模型使用交叉验证(~1600个样本)进行训练,25%
的
数据集用于测试(~540个样本)。我使用R平方
和
均方根
误差
(RSME)来评估测试样本
的
模型。我感兴趣
的
是寻找一种比较线性模型
和
非线性模型
的
评价方法。问题是,我不知道什么是最好
的
方法。当我浏览作为
拟合
优度的卡
方
浏览 0
提问于2018-08-06
得票数 8
1
回答
为什么动力需要学习速度?
、
、
如果动量优化器独立地为每个权重保留一个自定义
的
“惯性”值,那么为什么我们需要为学习速度而烦恼呢?谢谢你
的
回答!说得更清楚一点:动量控制“我们如何保持”运动,学习速度是“我们reGain多快”运动。
浏览 0
提问于2018-04-21
得票数 4
回答已采纳
3
回答
为什么这三个数字不精确?
嗨,我问了这个问题所以,但似乎没有人费心地回答这个问题
的
实际信息。 double o = 0.795660; {计算机无法精确计算这些特定数字
的
原因是什么,但它成功地对循环中
的
所有其他数字进行了计算?我刚刚得到了“因为不精确”
的
含糊回答,但没有人解释为什么具体数字
浏览 0
提问于2019-12-18
得票数 2
回答已采纳
6
回答
是否可以为逻辑回归定义自己
的
成本函数?
、
、
在最小二乘模型中,成本函数被定义为预测值与实际值之差
的
平方,作为输入
的
函数。当我们进行逻辑回归时,我们将成本函数更改为对数函数,而不是将其定义为sigmoid函数(输出值)与实际输出之间
的
差值
的
平方。 是否可以更改
和
定义我们自己
的
成本函数来确定参数?
浏览 2
提问于2012-08-28
得票数 22
回答已采纳
1
回答
可以用512/1024/2048以外
的
位大小来生成RSA密钥吗?
、
我一直在为512/1024/2048/4096...生成作为位大小
的
RSA密钥。每次键长都在增加。 是否可以生成/使用上述位大小以外
的
密钥。让我们说800/1000/2000/...
浏览 0
提问于2021-06-14
得票数 1
回答已采纳
5
回答
曲线
拟合
3D数据集
、
、
、
二维数据
的
曲线
拟合
问题是众所周知
的
(LOWESS等)但是给定一组3D数据点,我如何
拟合
3D曲线(例如,平滑/回归样条线)到此数据?更多:我试图找到一条曲线,
拟合
向量X,Y,Z提供
的
数据,这些向量之间没有已知
的
关系。本质上,我有一个三维点云,并需要找到一个三维趋势线。 更多:我为我
的
模棱两可道歉。我尝试了几种方法(我还没有尝试修改线性
拟合
),随机神经网络似乎效果最好。也就是说,我从点云中随机选择一个点,找到它
的</em
浏览 0
提问于2009-02-25
得票数 6
回答已采纳
2
回答
生成具有
幂
律度分布
的
无标度网络。
、
、
、
我正在努力建立一对无规模
的
网络,包括: import net
浏览 1
提问于2015-03-07
得票数 6
8
回答
精确计算1/1 + 1/2 + ... 1/n行
、
、
我需要计算行
的
和
: 1/1+1/2+1/3+...+1/n。考虑到在C++中求值并不完全准确,求和
的
顺序起着重要
的
作用。1/n+1/(n-1)+...+1/2+1/1表达式给出了更准确
的
结果。所以我需要找出求和
的
顺序,这样才能提供最大
的
精度。我甚至不知道从何说起。首选
的
实现语言是C++。对不起,我
的
英语,如果有任何错误。
浏览 0
提问于2009-08-08
得票数 7
回答已采纳
1
回答
什么使二进制交叉熵比其他损失函数更好地选择二进制分类?
、
、
我正在阅读这个帖子,在这里我看到了这句话:“交叉熵是用于二进制分类问题
的
默认损失函数。” 但是它如何使它成为二进制分类
的
默认且可能最好
的
损失函数呢?
浏览 0
提问于2019-06-07
得票数 7
点击加载更多
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
机器学习入门——基本概念(2)
兼顾实时性、准确度和隐私:腾讯联合港中文提出新型神经网络压缩方法
机器学习数学补脑汁(一)-范数
局部加权线性回归理解
经验风险最小化
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券