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沙龙
1
回答
GEKKO Python -文档中的简单线性回归
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通过遵循GEKKO文档,我使用了线性和多项式回归的例子。这里只是关于简单线性回归的部分。import numpy as np ym = np.array([0.52,0.53,0.4,0.6,1.01])#### Solutionm.options.IMODE=2c = [m.FV(value=0) for i in range(2)]c[1].STAT
浏览 0
提问于2021-03-04
得票数 1
2
回答
不使用任何包的Python规范化
len(l)normalized = [(x-mean)/std for x in l] 如何获得
L1
浏览 0
提问于2018-10-13
得票数 1
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回答
L1-范数最小化
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我正在尝试使用线性规划最小化以下函数。我无法包含我的目标函数的图像。单击此可查看我正在尝试优化的内容。我的问题是,python中有什么库或函数可以为我做这种优化吗?还是应该由我来编写代码?
浏览 30
提问于2019-10-28
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1
回答
Tensorflow CNN模型得到错误“NaN loss during training”。
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> loss function is
L1-norm
> GradientDescentOptimizer is used.
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提问于2017-01-13
得票数 1
1
回答
对keras层的输出进行归一化,使输出之和为1
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我想要一个像K.l2_normalize这样的正规化函数,但可以将输出1的和 L2归一化公式为: xsqrt(sum(x**2)) 例如,对于输入3,1,4,3,1是3/6,1/6,4/6,3/6,1/6=12/6=1/2 但我想: x ||x|| 例如,对于输入3,1,4,3,1是3/12,1/12,4/12,3/12,1/12=12/12=1 在python中,我想要这样的东西: import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras impo
浏览 31
提问于2019-12-27
得票数 3
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回答
python中的Gurobi计算lp范数
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row col = X.shape from gurobipy import * m = Model("
l1-norm
") # create decision
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提问于2015-03-07
得票数 0
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回答
以最公平的方式分配资源
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在做一个个人项目时,我遇到了一个问题,我将尝试在这里概括一下。我假设解决这个问题的一个好方法是最小化函数:其中avg = sum(resources) / N和rx是分配给person x的资源。 我偶然发现了scipy.optimize.mini
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提问于2019-06-22
得票数 0
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回答
Scipy minimize -创建仅有5个约束的20个约束
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上周末,我在学习使用scipy minimize时,偶然发现了下面的代码。此网站优化的所有积分在我的问题中,x0是一个假设的股票投资组合的权重。这些值乘以各自的个股回报率。我有20只股票可供选择,但我只希望在我的结束投资组合中最多有5只股票(总共20只),同时将风险降至最低。x0 = 0,0,0,0.2,0,0,0,0,0.2,0.2,0.2,0.2,0,0,0,0,0,0,0附注:如果这是一个简单的问题,我很抱歉,我在空闲时间自己学习pyth
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提问于2019-12-18
得票数 1
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回答
如何调整支持向量机等级的参数?
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Use 1 for
L1-norm
, use 2 for squared slacks.
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提问于2015-02-06
得票数 0
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回答
连接两个1列DataFrames不返回两列
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我正在使用Python3.6,我是个新手,所以提前感谢您的耐心。样本代码:total_dist = 0 dist_dif = df1.iloc[:,i] - df2.iloc[:,i] root_dist
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提问于2018-02-20
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2
回答
scipy.optimize约束最小化SLSQP -无法与目标100%匹配
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我试图得到的最小重量,更接近平均重量之和。我目前的问题是使用SLSQP求解器,我无法找到达到100%目标的正确权重。我还能用另一个解决方法来解决我的问题吗?或者任何数学建议。请帮帮忙。 **min(∑|x-mean(x)|)** 数据 1 3582.00 233445193.00 55
浏览 1
提问于2017-11-15
得票数 1
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1
回答
采用平方误差目标和L1-常模目标的双周手足口病病例比较
在此基础上,提出了采用平方误差目标和
L1-Norm
目标的模型比无目标的模型能更好地模拟两周一次的手足口病病例。m.options.SOLVER = 1# imode = 5, dynamic estimation# ev_type = 1 (
L1
浏览 4
提问于2022-09-29
得票数 1
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回答
感知神经网络不会在特定的范围内学习值。
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我在玩神经网络,我想做一个干净的类实现来处理任何大小的网络。目前,我正在调试我的学习功能,以处理两层网络。 import numpy as np def logistic(x, deriv
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提问于2021-03-26
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回答
Keras :不兼容的形状[batch_size*2,1]与任何batch_size >1的[batch_size,1]
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model(A_input) encoded_C = model(C_input) #Custom Layer for
L1
浏览 1
提问于2020-05-08
得票数 1
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回答
腐朽堆-C
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current iteration /*Find the residual difference using
L1
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提问于2011-07-27
得票数 0
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回答
乌鸦对出租车
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想象一下,旅行到A英里外水平方向,B英里垂直于你目前的位置。换句话说,从(0, 0)到(a, b)点的旅行。你要走多远才能结束旅行?这似乎是一个直截了当的问题,但答案取决于你问谁。如果你是一只乌鸦,而且你可以像乌鸦一样飞行,那么旅行的距离就是欧氏距离到(a, b)。这是但如果你只是一个无聊的人,你不想走那么远,所以你需要坐出租车。大多数出租车都不会直线驶向你的目的地,因为它们通常都试图停留在道路上。所以你最终要旅行的实际距离是垂直距离和水平距离之和。或者公式是:这叫做出租车距离。这幅图片很好地说明了两者之间的区别:要旅行
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提问于2017-07-08
得票数 42
1
回答
Python旅行商贪婪算法
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所以我已经为我的旅行推销员问题创建了一个排序,我可以按x坐标和y坐标排序。此外,每个点都在矩阵city中实例化,例如0,3,4,其中0是头部,3是x坐标,4是y坐标。
浏览 2
提问于2015-05-31
得票数 2
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2
回答
为新类别重新训练InceptionV4 4的最后一层:局部变量未初始化
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computing the loss gradient with respect to the mask (i.e. the insight tensor) and # penalizing its
L1
浏览 13
提问于2017-09-08
得票数 7
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