模型不收敛于分布
是指在机器学习或深度学习中，训练的模型无法达到预期的收敛状态，即模型无法学习到数据的分布特征。
在机器学习中，模型的目标是通过训练数据学习到数据的分布特征，从而能够对未知数据进行准确的预测或分类。然而，当模型无法收敛于数据的分布时，可能会导致训练结果不准确或无法收敛。
造成模型不收敛于分布的原因可能有多种，包括但不限于以下几点：
- 数据质量问题：训练数据中存在噪声、异常值或缺失值等问题，导致模型无法准确学习到数据的分布特征。
- 模型复杂度不合适：模型的复杂度过高或过低，都可能导致模型无法收敛于数据的分布。过高的复杂度可能导致过拟合，过低的复杂度可能导致欠拟合。
- 学习率设置不当：学习率是指模型在每次迭代中更新参数的步长，学习率过大或过小都可能导致模型无法收敛于数据的分布。
- 数据量不足：训练数据量过小，可能导致模型无法充分学习到数据的分布特征。
针对模型不收敛于分布的问题，可以采取以下方法进行改进：
- 数据预处理：对训练数据进行清洗、去噪、填充缺失值等处理，提高数据质量。
- 调整模型复杂度：根据实际情况，适当增加或减少模型的复杂度，以提高模型的泛化能力。
- 调整学习率：通过调整学习率的大小，可以控制模型参数的更新速度，从而更好地收敛于数据的分布。
- 增加数据量：增加训练数据的数量，可以提供更多的样本信息，有助于模型更好地学习到数据的分布特征。
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2回答
K均值聚类和矢量量化有什么区别？
他们似乎非常相似。
我正在处理隐马尔可夫模型，我需要从特征向量中提取符号。
为了提取符号，我是做矢量量化还是k-均值聚类？
浏览 1提问于2012-01-26得票数 8
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我有一些数据，其中很少有特征在形状上是右尾的。我应该将这些数据转换为标准正态分布并检查预测，还是应该丢弃这些特征并尝试预测模型？
我需要做些什么？因为我们每次使用回归模型时都需要转换，但在分类模型中，我们需要进行转换吗？
浏览 17提问于2020-05-11得票数 0
1回答
我想使用HMM (前向后向模型)来预测蛋白质的二级结构。
基本上，使用了一个三态模型:状态= {H=alpha螺旋，B=beta工作表，C=coil}
并且每个状态的发射概率pmf为1- 20 (对于20个氨基酸)。
在前向后向模型上使用序列的“训练集”后，期望最大化收敛于最优转换矩阵(三个状态之间的3乘3)，以及每个状态的发射概率pmf。
有没有人知道序列的数据集(最好是非常小的)，其中确定了转移矩阵和发射概率的“正确”值。我想使用Excel中的数据集来应用前向后向算法，并建立我的信心，以确定我是否可以获得相同的结果。
然后转到比Excel更原始的东西:o)
浏览 0提问于2013-05-02得票数 2
1回答
在python的pymc3包中，典型的模型构建工作如下(从导入)
import pymc3 as pm
import theano.tensor as T
with pm.Model() as model:
... ... ...
obs = pm.Bernoulli("obs", p, observed=occurrences)
step = pm.Metropolis()
trace = pm.sample(18000, step=step)
burned_trace = trace[1000:]
但是，我遇到了pm.sample的其
浏览 5提问于2020-05-23得票数 0
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我想要更多的信息，如果k-均值与Mahalanobis距离是一个数学上/方法上正确的选择，数据集与不同的方差簇。这些步骤是：
创建聚合数据集(最初是随机的还是另一种方式，并不重要)
估计每个聚合/集群数据集的mu，sigma
通过计算每个点到每个簇的Mahalanobis距离并更新聚类，重新计算聚类。
转到2，直到群集不改变为止。
我见过这个实现，也在论文中看到过。但有些人对此感到不舒服。没有办法对Mahalanobis进行“绝对”最佳聚类(即轮廓度量)。您只能估计您的模型(不同的正态分布)对您的数据的误差(例如，贝叶斯信息准则)。你肯定会超健康的。从聚类和方法上看，这是否仍然是“正确的”？这
浏览 0提问于2020-01-20得票数 3
在尝试从R惩罚包运行optL1时，使用逻辑模型：
optL1(OS_event_ID, sdf, data=sdf, model='logistic', standardize=TRUE, fold=10)
..。然后，我遇到了一个似乎与依赖项相关的错误：
error code 46 from Lapack routine 'dtrtrs'
Error : Matrix inversion failed. Please increase lambda1 and/or lambda2
有没有人对如何解决这个问题有什么见解？谢谢!
浏览 0提问于2014-04-02得票数 1
1回答
目前，我正致力于在JAGS中构建一个零充气负二项分布模型，以大量使用计数数据来模拟年度变化，目前我对如何最好地指定该模型感到有点迷茫。我已经包括了下面使用的基本模型的一个例子。我面临的主要问题是，在模型输出中，我的收敛性很差(高Rhat值，低Neff值)，95%可信区间很大。我意识到在没有看到/运行实际数据的情况下，可能没人能帮上什么忙，但我想至少我应该试着看看在我指定的基本模型的方式上是否存在明显的错误。我还尝试过拟合各种其他类型的模型(常规负二项式、泊松和零充气泊松)，但决定使用ZINB，因为它的DIC得分是所有模型中最低的，而且考虑到我的数据结构，它对我来说也是最直观的。
library
浏览 7提问于2022-11-07得票数 1
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模型不收敛于分布
、、、
我仍然是keras和玩它的初学者。我现在的目标是让一个模型学习一个分布。为此，我选择了numpy beta分布函数。我的目标是让模型学习beta分布，并判断一个值是否在其中。 所以我制作了一个带有5000个beta/rect值的csv，该模型应该从中学习。 但是，当模型在学习时，它绝对没有变化。似乎我有一个错误的方法来解决我的问题，或者它不能以这种方式解决。 我试过改变模型，但似乎行不通。 data_size = 5000
X = np.zeros((data_size, 2))
Y = np.zeros((data_size, 1))
for i in range(np.size(X,
浏览 27提问于2019-05-09得票数 0
1回答
余弦分布的重要性抽样
、、、
让我们看一看这篇博客文章-- https://schuttejoe.github.io/post/ggximportancesamplingpart1/和图像是实现它的结果：
📷
在上面的链接中，您可以看到此图像的描述。
为了与左边的图像进行比较，我通过对余弦分布的重要性采样生成了一幅图像，而在右边，我使用上述技术生成了一幅图像。...
f(w_i,w_o) = \frac{F(w_i, w_m) ~ G_2(w_i,wo_,w_m) D(w_m)}{4 ~ |w_i \cdot w_g| ~ |w_o \cdot w_g|} * PDF[?]
浏览 0提问于2020-10-01得票数 2
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我目前正在做一个项目，我应该比较SVM和RVM的效率，似乎收集了很多关于RVM的信息，而我发现了关于RVM的一些比较老的文档。这是我第一次使用这个论坛，所以我希望我的问题不是离题，但我的问题是：
1)哪一组数据更适合这两种模型，每种模型的优缺点是什么? 2)如上所述，我发现的关于支持向量机的文章比较陈旧，目前我对支持向量机的最新应用以及它们是在什么地方实现的很感兴趣。
我们高度赞赏资料来源或只是标准的答复。提前感谢
浏览 0提问于2019-01-08得票数 4
我正在使用rjag在R中进行分析(基于这个博客：)，我有一个问题。使用update()来用500个样本更新模型与仅仅将原始模型创建中的n.adapt参数设置为1000而不是500个有什么区别吗？
换句话说:当我做以下操作时，run1和run2之间有什么重要的区别吗？
require(mvtnorm)
require(rjags)
model_string <- "
model {
for(i in 1:n) {
x[i,1:2] ~ dmnorm(mu[], prec[ , ])
}
prec[1:2,1:2] <- invers
浏览 3提问于2015-05-05得票数 3
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我们有一些数据和一个带有潜在变量的概率模型，我们想在看到数据后估计后验分布。通常p(x|z)很难计算，所以我们使用变分推理，或MCMC。
我不明白的是为什么MCMC会扮演一个重要的角色。MCMC只能抽取样本。但我们可能想要拟合模型参数，而不仅仅是绘制样本。例如，对于$p(x，\theta|z)$，我们可能想要拟合参数$\theta$，仅绘制样本不能满足我们的需要。
我的问题是，既然MCMC只能提取后验样本，为什么它很重要？
浏览 5提问于2015-10-02得票数 2
1回答
我正在研究一个Neural Network模型，我想知道我应该如何扩展我的输入。
现在，我只是简单地使用mean = 0 / std(Standard Deviation) = 1将所有输入作为输入进行缩放。然而，我的输入并不都是normally分布式的。有些是正态分布的，有些是线性分布的。
我应该如何处理和扩展我的输入？是否可以使用mean = 0 & std = 1缩放某些输入并线性缩放其他输入？
谢谢！保罗
浏览 0提问于2016-06-21得票数 1
1回答
fisher信息与EM算法有什么关系？当我阅读有关EM算法的论文时，人们有时会讨论fisher信息，并且有将fisher计分方法和EM算法结合在一起的算法。然而，我找不到材料清楚地说明fisher信息是如何与EM算法相关的，以及它扮演着什么角色？
有没有人能帮我理解一下这其中有什么联系？
浏览 1提问于2013-06-05得票数 0
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3回答
如果Random.rand生成一个在0到1之间均匀分布的数字，那么通过添加“Random.rand”调用并除以调用数，您得到了什么样的分布？
换句话说，从下面的内容中可以得到什么样的发行版？
(Random.rand + Random.rand)/2
(Random.rand + Random.rand + Random.rand)/3
浏览 5提问于2014-04-02得票数 2
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我在Tensorflow (Python3.5)中建立了一个神经网络模型。
但是，每当我用相同的训练数据初始化模型和重新训练时，特定输入的输出值总是不同的。这意味着，用相同的参数和数据训练但初始化不同的模型可以预测出非常不同的结果。我认为，如果我用相同的参数和数据进行训练，那么无论初始化与否，权重和偏差都会变得几乎相同。
我改变了隐藏层的数量、学习速度、激活函数和批处理大小，但是这个问题没有改变。在这种情况下我该怎么办？
我的模型正在使用
25归一化输入，每个元素的范围为-1,1
32隐藏层(1级)
10输出层(我预计每个输出值应该在-1，1，因为我训练的奖励是-1，1)。
xavier初始化
浏览 5提问于2017-11-29得票数 0
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有人知道贝叶斯岭回归和ARDR之间的区别吗？更准确地说，在sklearn的这两个函数之间：
linear_model.BayesianRidge()
linear_model.ARDRegression()
当我回顾背后的理论时，两者都使用了λ和权重，ARDRegression的定义是:使用贝叶斯岭回归拟合回归模型。
但我仍然不明白有什么不同，因为两个模型都使用权重和λ来确定回归模型。有人能更直观地解释这一点吗？
浏览 18提问于2020-05-18得票数 3
1回答
我正在做我的期末作业，我提出了Box Muller高斯分布方法来寻找unity软件中的随机数。 我对我在一本期刊上找到的伪代码上的高斯分布函数感到非常困惑。 Pseudocode algoritma Box-Muller(Sukajaya dkk., 2012) :
a. Generate uniform random number u, v in range [-1, 1]
b. Calculate s = u2 + v2
c. Looping step 2 until s < 1
d. Find normal random numbers `z0 = u. √((-2lns)/s
浏览 15提问于2019-02-11得票数 0
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对k均值聚类算法进行了研究.似乎唯一不确定的部分是质心初始化。
假设我有10k个数据点和一个给定的k，然后在每次尝试中随机初始化初始的质心：
Try_1:使用seed_1随机初始化k-质心。然后继续更新质心，直到收敛(假设我们可以多次使用10k数据点)。
Try_2:使用seed_2随机初始化k-质心。然后继续更新质心，直到收敛(假设我们可以多次使用10k数据点)。
Try_3:使用seed_3随机初始化k-质心。然后继续更新质心，直到收敛(假设我们可以多次使用10k数据点)。
Try_4:使用seed_4随机初始化k-质心。然后继续更新质心，直到收敛(假设我们可以多次使用10k数据点)。
T
浏览 0提问于2019-11-24得票数 2
我构建了几个具有不同随机拦截器组合的glmer.nb模型，对于其中一个模型(嵌套的随机拦截，具有最低的AICc)，我始终得到：“迭代限制已达到”，而没有通常的“警告消息:在theta.ml中(Y，mu，WER权重=object@resp$ with，限度=限制，：.”)
我知道的是：
这是一个警告(从颜色)，但不是这样的标签。
您也可以使用GLMs和LMERs发出警告。
我不知道的是：
这是否意味着模型无效？
是什么导致了这个问题？
我能做些什么来解决这个问题？
下面是我搜索的内容：
(没有解释原因和方式)
GLMM常见问题:别提
我不是唯一经
浏览 14提问于2021-11-26得票数 2
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我用TFF训练了一个ResNet50模型，我使用测试数据的测试精度进行评估，但我发现了许多波动，如下图所示，那么我如何避免这种波动？
浏览 4提问于2021-02-18得票数 3
1回答
神经网络的问题
、、
我在使用神经网络时遇到了一些问题。我对隐藏层使用非线性激活函数，对输出层使用线性函数。在隐藏层中增加更多的神经元应该会增加神经网络的能力，使其更适合训练数据/在训练数据上具有更少的误差。
然而，我看到了一个不同的现象。即使在训练集上，添加更多的神经元也会降低神经网络的准确性。
这是平均绝对误差随着神经元数量的增加而变化的图表。训练数据的准确性正在下降。这可能是什么原因呢？
是不是我使用的matlab的nntool将数据随机分成训练集、测试集和验证集，用于检查泛化而不是使用交叉验证。
此外，我可以看到许多-ve输出值添加神经元，而我的目标应该是积极的。这会是另一个问题吗？
我无法在这里解释
浏览 3提问于2013-09-05得票数 1
1回答
mle未能用错误代码7估计参数。
、、、、
我试图估计Weibull-Gamma分布参数，但遇到了以下错误：
函数mle无法估计参数，错误代码为7
我做什么好？
威布尔-伽玛分布
密度函数
dWeibullGamma <- function(x, alpha, beta, lambda)
{
((alpha*beta)/(lambda))*(x^(alpha-1))*(1+(1/lambda)*x^(alpha))^(-(beta+1))
}
累积分布函数
pWeibullGamma <- function(x, alpha, beta, lambda)
{
1-(1+(1/lambda)*x^(a
浏览 1提问于2018-10-09得票数 3
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我有一组试图打电话的数据。我有一组功能，比如说，一天中的时间和邮政编码。我有个标签显示被叫人是否拿起了电话。
我想要一个模型来预测在一个实例的特征集下接电话的概率
我的困难在于，我不想预测手机是否会被拿起来，这将符合标准的二进制分类模型，因为我不认为功能和事件之间会有很强的相关性。我只是希望能发现，举个例子，考虑到它的特征集，在概率上会有一些提升。然后我就可以用它来区分电话号码的优先次序。
我不认为这完全符合二进制分类器模型。对于这个问题，我可以研究什么技术/模型。
具体来说，我正在寻找一种模型类型来训练数据，我可以在测试集上进行评估，希望通过更多的数据可以得到更好的结果。
我对此非常陌生，我
浏览 0提问于2020-08-17得票数 -1
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我有一个模型，一开始精度很低，但在每个时期之后，它都会有所改善。在45个时期后，我得到了大约0.9的准确率，这需要相当长的时间。 我的数据集是来自不同种类的花的3430张图像(48x48像素)(总共5种类型，每种类型大约650张照片)，我的模型看起来像这样： model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(48, 48, 3)),
keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
keras.layers.Dense(5, activation='softm
浏览 18提问于2020-03-26得票数 1
1回答
我的特征向量大小为1x4098。每个特征向量对应于浮点数(温度)。在训练中，我有10.000个样本。因此，我的训练集大小为10000x4098，标签为10000x1。我想用线性回归模型来预测训练数据的温度。我使用3个隐藏层(512,128，32)与MSE损失。然而，我只有80%的准确性使用tensorflow。你能向我建议其他人失去功能以获得更好的表现吗？
浏览 0提问于2018-04-19得票数 2
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1回答
我试图理解关于条件GAN的本论文，它说额外的信息y(类标签)是给网络的。然而，我无法理解它在培训中的使用或它的好处。据我所知，GAN是无监督学习，在这种额外信息使用的情况下，我们是否可以说架构是受监督的？
浏览 0提问于2019-06-24得票数 2
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2回答
我想用plot()命令解释bugs模型中的收敛。输出示例如下图所示
我不确定我是否能很好地阅读这个输出，感谢所有人:)
浏览 10提问于2016-01-28得票数 0
1回答
看看Daniel Möller对this question的回答，我理解重新编译训练过的模型不应该影响/改变已经训练好的权重。然而，每当我重新编译我的模型以进一步训练它时，比如说使用不同的学习率或批处理大小，val_mse从比初始训练结束时更高/更差的值开始。 虽然最终减少到以前达到的val_mse，但我不确定通过重新编译模型是否只是重新设置模型和重新训练。 有人能确认一下重新编译是否真的从头开始重新开始学习过程吗？还有，在模型的初始训练之后，使用不同的超参数进行第二阶段的训练，这是否是一种常见的做法(或者是否有任何好处)？
浏览 12提问于2021-01-28得票数 0
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最近我学到了RL的分布方法，这是一个非常吸引人的突破算法。
我有两个问题：
What是否使它在运行时的性能比DQN好得多？我的理解是，在运行时，我们仍然需要选择一个具有最大期望值的操作。但是要计算这些期望值，我们现在必须查看$x_{t+1}$上所有可能的操作的分布，然后选择一个期望值最高的操作。这实际上意味着在运行时进行额外的工作。
What是其收敛速度快于香草DQN?的解释，据我所知，策略没有改变，我们仍在从state $x_{t+1}$中选择最佳动作，然后使用它的最佳动作分布来引导(调整)当前状态最佳动作的分布。
分配部分在哪里发挥作用，使网络在选择行动时变得更聪明？(目前，我们仍然选择最
浏览 0提问于2018-06-19得票数 2
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我正在使用matlab的randn函数从标准正态分布中生成随机数。我可以在帮助中看到这个例子。
r = 1 + 2.*randn(100,1);
它说它从正态分布中提取数字，平均值为1，标准差为2，但是，当我计算r的平均值时，它大约是0.77。所以我有点困惑。有谁能解释一下吗？
浏览 0提问于2012-06-15得票数 2
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2回答
当我运行我的三个不同的神经网络，我得到以下的学习曲线使用MSE。
📷
我相信我的模型库是好的，不过分适合或不适合。此外，我认为我的模型小是由于高训练误差和高验证误差不适合。不过，我不太确定大模特儿。取MSE的平方根，模型大的训练集和验证集的RMSE均低于模型库。但从图片上看，从我在课堂上学到的知识来看，它仍然不适合吗？
这是正确的吗？我只是不明白模型如何表现良好，但它没有学习看图片。
提前谢谢你。
浏览 0提问于2021-12-15得票数 0
我使用lme4包运行了多级模型，结果如下：
Linear mixed model fit by REML. t-tests use Satterthwaite's method ['lmerModLmerTest']
Formula: y ~ 1 + con + ev1 + ev2 + ev1:con + ev2:con + (1 | pid)
Data: dat_ind
REML criterion at convergence: 341.3
Scaled residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
浏览 11提问于2022-05-01得票数 2
我知道，特征缩放是需要在一个共同的尺度上以不同程度的特征，所以该模型不偏向于高幅度的特征。但是，如果在一个功能集中只有一个特性。例如，我有一个时间序列上的数量(随时间变化的事件)，并对未来进行预测。在这种情况下，我需要功能缩放(规范化还是标准化？)还是没有必要呢？
我在网上搜索，但找不到关于功能集中只有一个特性的情况的资源。
浏览 0提问于2020-11-25得票数 2
我正在尝试使用Metropolis-Hastings进行贝叶斯回归。测试数据生成如下(Python代码，我没有复制整个代码)：
trueA = 5 ; trueB = 7 ;trueSD = 10 ; sample_size = 261
x = np.arange(-sample_size/8, sample_size/8, (sample_size*2/8)/sample_size)
y = trueA *x + trueB + npr.normal(loc=0, scale=trueSD, size=sample_size)
我将对数似然率定义如下：
def likelihood(para
浏览 2提问于2017-02-14得票数 1
2回答
我想通过泊松观测来训练一个新的hmm模型，这是我唯一知道的。我在用mhsmm包做R。
困扰我的第一件事是模型的初始化，在示例中是：
J<-3
initial <- rep(1/J,J)
P <- matrix(1/J, nrow = J, ncol = J)
b <- list(lambda=c(1,3,6))
model = hmmspec(init=initial, trans=P, parms.emission=b,dens.emission=dpois.hsmm)
在我的例子中，我没有排放分布参数的初始值，这是我想要估计的。多么?
第二:如果我只有观察，我如何把
浏览 1提问于2015-05-19得票数 1
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我已经有了一个训练13万句句子的模型。
我想用双向lstm对句子进行分类。我们计划使用这项服务。然而，在整个服务过程中，必须继续对该模式进行培训。
因此，我认为，直到模型的准确性提高，我将查看模型分类的句子，我将自己回答它们。
我会训练句子来回答。
一个接一个地训练句子和把它们合并成一个文件来训练它们有什么区别吗？
每次我一个接一个的训练，有什么关系吗？
浏览 0提问于2019-01-25得票数 0
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这是我的代码片段：
model=keras.Sequential()
model.add(keras.layers.LSTM(28,input_shape=(300,1),return_sequences=True))
model.add(keras.layers.Dropout(0.4))
model.add(keras.layers.LSTM(14))
model.add(keras.layers.Dropout(0.5))
model.add(keras.layers.Dense(2,activation="softmax"))
sgd=keras.optimizers.
浏览 0提问于2018-09-24得票数 3
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为什么我们必须在模型预测中初始化权重？我不明白。 你可以参考：https://www.tensorflow.org/tutorials/structured_data/imbalanced_data#checkpoint_the_initial_weights initial_weights = os.path.join(tempfile.mkdtemp(), 'initial_weights')
model.save_weights(initial_weights)
浏览 40提问于2021-06-25得票数 0
最近我在玩Kaggle中的叶子分类问题。我见过笔记本电脑。但当我尝试使用Tensorflow构建相同的模型时，它产生的精度很低，损失变化很小。下面是我的代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import scale,StandardScaler
#preparing data
train=pd.read_csv('E:\\DataAnalysis\\Kaggle\\leaf\\train.csv',sep=','
浏览 16提问于2017-01-20得票数 1
回答已采纳
1回答
用简单神经网络逼近指数拟合
、、、、
我一直在尝试训练一个网络来解决s(t) = s0 * e^(-t/decay_constant)表单的指数拟合。作为输入，网络接受s和t，并作为输出返回s0和decay_constant。这似乎是一个足够简单的问题，我期望一个网络将能够令人满意地近似。
但是，我不能让它起作用。损失确实下降了，结果看起来并不完全是随机的，但它们肯定比我简单的对数线性拟合所能达到的更糟糕。
我的设置是(在CPU上需要20多个)
基于对数线性LSQ activationsLoss的稠密网基于随机指数衰减的LSQ列
import torch
net = torch.nn.Sequential(
torch.
浏览 8提问于2022-09-16得票数 0
在培训深度学习模型时，我发现如果我将训练和验证(测试)批大小设置为相同(例如32、64、.、512 )，那么GPU是不完全可用的。
然后我检查NVIDIA泰坦X规格：
NVIDIA CUDA核心: 3584
内存: 12 GB GDDR5X
为了减少CNN模型的测试时间，我希望尽可能地增加批量样品的数量。我试过：
将每批样品的数量设置为3584，库达出现记忆错误。
将每批样品的数量设置为2048年，cuda出于记忆错误。
将每批样品的数量设置为1024，工作。但我不确定GPU是否得到充分利用。
问题：
如何方便地选择每批样品的数量，以充分利用GPU进行深度模
浏览 7提问于2016-10-01得票数 3
1回答
5对于模型收敛来说太快了吗？
、、、、
我正在尝试建立一个CNN模型，我有大约44,000张图像，6类，图像大小为99X99。首先我使用SGD优化器尝试ResNet10，我将其设置为30个时期，学习率为0.001，收到的最好的模型为22个时期，但最后2个类的精度并不是那么好，然后尝试U-Net并添加Autrous空间金字塔池作为中间层，使用ADAM优化器并将其设置为30个时期，学习率为0.001，得到了5个时期的最佳模型，精度很好，所以我想知道的是，对于一个模型来说，5个时期太快了，我应该依赖这个模型吗？
浏览 78提问于2020-04-03得票数 0
1回答
首先，我对虹膜数据集使用正态logistic回归，它得到了0.977的准确率，第二次对数据集进行预处理时，我得到了0.955的准确率。为甚麽呢？
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import sklearn.metrics as metrics
logreg= LogisticRegression()
xtrain, xtest, ytrain, ytest= train_test_split(x,y, test_size= 0.3, random_state= 1)
logreg.fit(xtrain, ytrain)
浏览 1提问于2020-04-20得票数 0
1回答
PyMC中的负二项式混合物
、、、、
我正试图在PyMC中加入一种负二项式混合物。我似乎做错了什么，因为预测看上去一点也不像输入数据。问题可能是负二项式参数的先验问题。有什么建议吗？
from sklearn.cluster import KMeans
import pymc as mc
n = 3 #Number of components of the mixture
ndata = len(data)
dd = mc.Dirichlet('dd', theta=(1,)*n)
category = mc.Categorical('category
浏览 3提问于2014-06-29得票数 1
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我开始构建如下所示的模型：
model_sim <- glmer(Accuracy ~ x*y*z_scaled + (1 |Participant),
binomial(link = "logit"), data = Data)
它不能收敛，所以我运行了allFit函数：
(model_sim <- allFit(model_sim, maxfun = 1e+05))
为了查看是否有实际的合理理由值得关注，它与6个优化器中的5个收敛，都具有相同的值，所以我选择了我总是选择的-使用1e+05迭代的bobyqa，但它再次无法收敛。有人能解释一下为
浏览 1提问于2019-10-14得票数 0
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对于ML来说是新的，所以尝试理解下面的代码。具体来说
In for run in np.arange(1, num_runs+1)，这个循环的需要是什么？为什么作者不使用KMeansWhat的setMaxIter方法是在clustering?Why中播种的重要性?作者选择显式地设置种子而不是使用默认的种子吗？
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator
def optimal_k(df_in,index_col,k_min, k_max,n
浏览 0提问于2020-07-04得票数 0
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使用Tensorflow可以对数组进行可微索引吗？更具体地说，如果我有一个浮点数的变量，它以某种方式转换数组的索引，我能否获得转换后的数组相对于该变量的梯度？基于空间变换网络(和)的梯度导数，这似乎应该是可微的。我已经尝试实现了这一点，但我遇到了问题，因为在使用tf.gather转换数组之前，我必须将转换后的索引转换为整数，而渐变似乎不能通过它。有没有人有关于如何做到这一点的建议？
浏览 0提问于2016-07-28得票数 7
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