我有一个8-GPU的服务器，我想同时在每个服务器上训练一个神经网络。我有几十个这样的网络要训练，我想安排训练任务。目前，我正在为这个调度任务编写自己的bash脚本。
for l1 in {1e-4,2e-4,5e-4,1e-3}; do
python train.py --lr $l1 --attr 0 --device 0 &
python train.py --lr $l1 --attr 1 --device 1 &
python train.py --lr $l1 --attr 2 --device 2 &
pyt
浏览 36提问于2019-10-30得票数 0
回答已采纳
1回答
我在Ubuntu12.04上安装了python、libglu-dev和libevent包，但是当我试图从sudo python setup.py安装安装kivy时，它会抛出以下错误。
Error compiling Cython file:
-----------------------------------------------------------
. ..
glDeleteFramebuffers(len(self.lr_fbo_fb), arr.data.as_uints)
del self.lr_fbo_f
浏览 6提问于2013-05-29得票数 2
回答已采纳
我正在尝试将python中的记分卡模型转换为。
我已经使用二进制训练数据训练了sklearn逻辑回归。现在我有了经过训练的LR模型(或包含LR的管道)，包括装箱标签和问题的装箱信息，以及预先建立的偏移量和因子。我可以将管道sklearn2PMML到PMML中，但是如果我想要一个可以直接输出分数而不是概率的PMML记分卡模型呢？
有什么可行的方法可以做到这一点吗？谢谢!
浏览 3提问于2018-08-20得票数 1
1回答
OSGi包导出版本控制
、、、
我在osgi世界很新，可能漏掉了一些东西，我在暴露不同版本的相同救生筏服务时遇到了困难。
以下是我想做的事情(对我的英语感到抱歉)：
我编写了一个服务，将它封装在一个包中，并成功地将它部署到osgi上。我的bnd.bnd文件如下所示
Bundle-Name: it.peernetwork.lr.pilot.test-services
Bundle-SymbolicName: pilot--test-services
Bundle-Version: 7.1.0
Bundle-Activator: it.peernetwork.lr.pilot.testservices.impl.TestServ
浏览 0提问于2018-11-20得票数 1
回答已采纳
1回答
我使用ROCR库和预测函数来创建ROC曲线。我是这样做的(从堆栈溢出复制)
p_Lr <- predict(Model_Lr,newdata=Tst,type="response")
pr_Lr <- prediction(p_Lr, Tst$Survived)
prf_Lr <- performance(pr_Lr, measure = "tpr", x.measure = "fpr")
这是可行的-在一开始。突然之间，在编程和运行各种代码(不幸的是，我无法准确地说出哪一种代码)行
pr_Lr <- prediction
浏览 1提问于2016-09-14得票数 0
回答已采纳
我试图使用PIL来显示从数字列表中加载的图像。
我的整个代码如下所示：
from PIL import Image
import os, sys
L = 4 #resolution increase
LR_DIM = (2592, 1944)
HR_DIM = (LR_DIM[0]*L, LR_DIM[1]*L)
HR = [0] * (HR_DIM[0] * HR_DIM[1])
#include low-res files
LR = []
LR.append([[250 for x in range(LR_DIM[0])] for y in range(LR_DIM[1])])
浏览 3提问于2014-03-10得票数 0
回答已采纳
我正在尝试为r2dec安装radare2插件。生成失败，因为缺少一些文件。
首先，我运行了以下命令
$r2pm init
然后
$r2pm init
然后我试着用：
$r2pm -i r2dec
当构建失败时，我安装了npm，因为对此答案的评论提示它为。
$sudo apt安装nodejs
预期的输出将是一个成功的构建。
实际产出如下：
安装完成:输入目录'/home/me/.local/share/radare2/r2pm/git/r2dec-js/p‘cc -I/home/me/.local/share/radare2/prefix/include
浏览 4提问于2019-01-02得票数 3
回答已采纳
1回答
python值变为零，如何防止
、、、、
在python中进行似然比测试时，我遇到了一个数值问题。关于统计数据的含义，我不会说得太多，我的问题归结为计算：
LR = LR_H0 / LR_h1
其中LR是感兴趣的数，LR_H0和LR_H1是非常接近于零的数字。这导致了一些数值问题；如果LR_H1太小，那么python将将其视为零除法。
ZeroDivisionError: float division by zero
另外，虽然这不是主要问题，但是如果LR_H1足够小，允许除法，那么分数LR_H0 / LR_h1可能会变得太大(我假设python也有一个浮动的上限值)。
有什么最好的方法来解决这个问题吗？我正在考虑做这样的事情：
d
浏览 4提问于2013-08-20得票数 2
回答已采纳
1回答
我试图增加学习速率的重新启动-即我自己的随机梯度下降与温暖重新启动的不那么复杂的版本，由洛希洛夫和哈特()到我的序列预测器CNN模型。
作为第一次实验，我的想法是让学习率从0.3开始，在每一个时代降低一半。然后，在每15世纪，它将回到0.3。
LR<-0.3
optimizer_sgd(lr=LR,nesterov = TRUE)
lr_schedule<-function(epoch) {
model_big$optimizer$lr=LR/(2 ^ (epoch%%15))
}
cb_lr<-callback_learning_rate_scheduler
浏览 0提问于2018-06-30得票数 1
我想在“深度学习”文件夹中加载一个名为lr_utils的模块/文件。
我是Python和PyCharm的新手。在我的其他语言中，我只需更改目录并加载包即可。但是，这在PyCharm中不起作用。
import os
> os.chdir("/Users/Desktop/Deep Learning")
> os.getcwd()
'/Users/Desktop/Deep Learning'
目录已更改。让我们导入。
from lr_utils import load_dataset
现在，我得到了这个错误消息：
Traceback (most recen
浏览 13提问于2018-01-20得票数 0
回答已采纳
我试图用textgenrnn训练神经网络，但是当我运行代码时，它立即给了我一个警告UserWarning: The lr argument is deprecated, use learning_rate
我怎样才能解决这个“问题”？
代码
from textgenrnn import textgenrnn
textgen = textgenrnn()
textgen.train_from_file('my_file.txt', num_epochs=1)
textgen.generate()
警告
/Users/username/Documents/Develop/Neur
浏览 8提问于2021-08-03得票数 0
PytorchLightning框架，我是这样配置优化器的：
def configure_optimizers(self):
opt = torch.optim.Adam(self.model.parameters(), lr=cfg.learning_rate)
#modified to fit lightning
sch = torch.optim.lr_scheduler.MultiplicativeLR(opt, lr_lambda = 0.95) #decrease of 5% every epoch
return [opt], [s
浏览 5提问于2022-07-14得票数 0
1回答
试图将线性回归模型保存到磁盘时，我收到了以下错误："TypeError: save()接受2个位置参数，但给出了3个位置参数“
从火花放电导入SparkConf，SparkContext
从pyspark.sql导入SQLContext
从pyspark.ml.regression导入LinearRegression
sc= SparkContext()
lr = LinearRegression(featuresCol =‘featuresCol’，labelCol='NextOrderInDays'，maxIter=10，regParam=0.3，elasticN
浏览 2提问于2019-10-07得票数 0
我正在尝试实现Warshall的算法，以快速计算LR(1)闭包。
我想我理解LR(0)的工作原理：
图的节点是，类似于A → B • C
边缘是从A → B • C到C → • D的“过渡”。
问题是，LR(1)需要计算查找头，而我不知道如何将它们合并到算法中。
在我看来，即使我知道任何给定LR项的传递闭包，我仍然需要进行所有相同的计算，以确定每个项的前瞻性设置是什么。
甚至可以使用Warshall的算法来计算标准LR(1)闭包，还是只可能对更多的受限情况(如LR(0)、SLR(1)等)进行计算？
浏览 2提问于2013-06-08得票数 7
回答已采纳
我在PySpark中使用逻辑回归。我在拆分训练和测试数据集之后 LR = LogisticRegression(featuresCol = 'features', labelCol = 'label', maxIter=some_iter)
LR_model = LR.fit(train) 我显示了LR_model.coefficientMatrix，但我得到了一个巨大的矩阵。有没有一个例程来选择重要的特征并获得它们相关列的名称？
浏览 49提问于2019-12-23得票数 1
1回答
我正试着安装NeuralProphet软件包，因为它有很多依赖项。我在Python3.8.5上运行它，5月它是Python版本问题吗？以下是我的错误：
$ pip install neuralprophet
Collecting neuralprophet
Downloading neuralprophet-0.2.7-py3-none-any.whl (56 kB)
Collecting attrdict>=2.0.1
Downloading attrdict-2.0.1-py2.py3-none-any.whl (9.9 kB)
Requirement already sat
浏览 4提问于2021-02-01得票数 1
2回答
与命名参数并行的GNU
、、、、
我的Makefile中有以下命令
parallel \
--eta \
--bar \
--joblog mnist/embedder.joblog \
pipenv run python3 \
-m mnist.train_embedder \
--embedder_name {1} \
--embedder_dim {2} \
--embedder_lr {3} \
--embedder_epochs {4} \
:::: grid
浏览 0提问于2022-07-27得票数 1
回答已采纳
我试图在python中使用Markdown，但我遇到了麻烦：
import markdown
layers = [1,2,3]
lr = 2
dir = 'result'
with open('readme.md', 'a+') as f:
f.write('## Layer sizes')
for layer in layers:
f.write('* {}'.format(layer))
f.write('## Learning rate is {}'
浏览 3提问于2021-12-17得票数 0
回答已采纳
我使用Logistic回归来训练一些文本数据的模型。下面是我使用的代码：
from fonduer.learning import LogisticRegression
disc_model = LogisticRegression()
%time disc_model.train((train_cands[0], F_train[0]), train_marginals, n_epochs=50, lr=0.001)
当我在20个Docs上运行它时，代码没有任何问题，但是当我将Docs数量增加到40个时，我会得到以下错误：
[INFO] fonduer.learning.disc_learn
浏览 0提问于2018-10-29得票数 1
回答已采纳
2回答
我使用.pynb将一个jupyter笔记本.pickle文件保存为.pickle格式
我的ML模型是使用熊猫、numpy和statsmodels python库构建的。
我将拟合模型保存到一个名为fitted_model的变量中，下面是我如何使用joblib的方法：
from sklearn.externals import joblib
# Save RL_Model to file in the current working directory
joblib_file = "joblib_RL_Model.pkl"
joblib.dump(fitted_model,
浏览 3提问于2020-08-29得票数 1
回答已采纳
为什么，使用这个程序： import sys
print("sys.getdefaultencoding()='%s'" % (sys.getdefaultencoding(), ))
with open("example.txt", "w", encoding="utf-8-sig", errors="replace") as f:
f.write("test;Ilość sztuk\n")
with open("example.txt", "
浏览 24提问于2019-09-13得票数 0
回答已采纳
2回答
褶皱上的auc分组及计算
、、、
根据下面的数据集，我想要做的是为每个算法计算AUC，以后也为每个数据集计算AUC。我曾尝试过这样的方法，但这是行不通的：
from sklearn.metrics import roc_auc_score,roc_curve,scorer
import pandas as pd
test = pd.DataFrame(dico)
def auc_group(y_hat, y):
return roc_auc_score(y_hat, y)
test.groupby(["Dataset", "Algo"]).apply(auc_group)
稍后，我想
浏览 2提问于2020-02-07得票数 2
回答已采纳
我最近访问了一个GPU，并试图运行我的代码，但出现了错误。我读到过将.cuda()添加到层中可能会有所帮助，但我在没有"qml“部分的情况下运行过类似的代码，并且它在不改变层的情况下工作得很好(我的意思是使用cuda )。为简洁起见，我只为神经网络和代码的整个循环添加了类。代码中缺少的部分是针对其他方面的。但是，如果需要代码的其余部分，我将很乐意包含所有内容。 代码： class DQN(nn.Module):
def __init__(self, img_height, img_width):
super().__init__()
self
浏览 41提问于2020-07-08得票数 1
回答已采纳
我正在从事图像分类工作，并试图在Tensorflow中实现一个自定义优化器(基于ELSEVIER上发表的一篇论文)。
我试着修改代码如下:我有一些其他函数，但它们都与预处理和模型架构等相关。
import os
os.environ['TF_KERAS'] = '1'
from tensorflow import keras
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.utils import shuffle
import cv
浏览 1提问于2020-02-16得票数 3
我正试图在一本jupyter笔记本中发表这一声明。
from transformers import BertForQuestionAnswering
我知道错误：
(C:\Users\sbing.conda\envs\Tensorflow\lib\site-packages\torch\optim\lr_scheduler.py)：无法从“torch.optim.lr_scheduler”torch.optim.lr_scheduler导入名称“SAVE_STATE_WARNING”
下面是完整的堆栈：
ImportError跟踪(最近一次调用)在->1从变压器导入BertF
浏览 12提问于2021-10-06得票数 1
回答已采纳
我需要得到我定义的一些字典的列表，before.The字典如下所示：dic1={"D":1.4,"SD":1.4} dic2={"D":1.2,"SD":1.2,"L":1.6,"LR":1.6,"LR0.5":1.6,"LP":1.6,"LRF":0.5} dic3={"D":1.2,"SD":1.2,"L":1,"LR":1,"LR0.5":1,"LP"
浏览 10提问于2022-02-12得票数 -1
回答已采纳
在win10中用Pycharm编写应用程序解析命令行参数时，我必须使用linux样式的命令，如下所示：
python train.py --task language_modeling \
data-bin/wikitext-103 \
--save-dir checkpoints/ \
--arch transformer_lm_wiki103 \
--max-update 286000 --max-lr 1.0 --t-mult 2 --lr-period-updates 270000 --lr-scheduler cosine --lr-shrink 0.75 \
--warmup-up
浏览 4提问于2020-02-23得票数 0
我正在尝试使用argparse从bash脚本中读入值列表。但是，它似乎只读取了1个值，而不是列表。
例如，在train.py中
parser = argparse.ArgumentParser(description='PyTorch ImageNet Training')
parser.add_argument('--lr', '--learning-rate', default=[0.1], type=float, nargs='+',
metavar='LR',
浏览 28提问于2020-06-03得票数 0
如何在每个on_train_batch_begin处更新学习率的值 lr_decayed_fn = tf.keras.experimental.CosineDecay(initial_lr, decay_steps)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=lr_decayed_fn)) 我试过这种方式 def on_train_batch_begin (self, batch, logs = None):
lr = K.get_value(self.model.optimizer.lr) 但我得到了
浏览 103提问于2021-04-09得票数 0
我正在尝试使用用于微型YOLO v2的代码库。在声明学习进度表时，我遇到了以下错误。我可以看到，我的step值与我的lr大小相同，但我不确定什么是好的修复方法。我已经尝试显式声明值( steps小于lr)以及导致错误的结果。
错误：
回溯(最近一次调用)：文件“script/trianyolo.py”，第335行，在lr = tf.train.piecewise_constant(global_step，steps，lrs)文件的第147行中在"/Users/nivedithakalavakonda/Desktop/python_environments/objectdet_tf1/
浏览 0提问于2019-07-15得票数 1
回答已采纳
是否有一种方法将当前正在运行的命令(例如，在脚本运行数天并希望检索运行参数)显示为tmux窗口名称？
也就是说，$ python train_net.py --lr 50 ->会导致窗口名立即更改为python train_net.py --lr 50？
浏览 1提问于2021-05-17得票数 1
回答已采纳
我有训练multi class text classification模型的代码，这是可行的，但我不能使用该模型。这是我的训练代码
def training(df):
X = df.Text
y = df.Tags
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
lr = Pipeline([('vect', CountVectorizer()),
('tfidf', TfidfTransformer(
浏览 0提问于2021-06-06得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在用火炬(不是火把)训练一个车道探测模型。培训脚本还创建一个日志文件，如下所示：
| Epoch: [1][1/88880][1] Time 4.91 LR 0.01000 Err1 0.09779 (0.09779) Err2 0.03161 (0.03161)
| Epoch: [1][2/88880][2] Time 1.51 LR 0.01000 Err1 0.16534 (0.13157) Err2 0.03048 (0.03105)
| Epoch: [1][3/88880][3] Time 1.57 LR 0.01000 Err1
浏览 1提问于2019-04-27得票数 0
我正在使用Keras，并试图创建一个学习速率计划程序，它根据已处理的批数来调度，而不是根据所处理的时间数进行调度。为此，我将调度代码插入到我的“优化器”的get_updates方法中。在大多数情况下，我尝试对在给定的训练运行期间保持不变的值使用常规Python变量，而计算图节点仅用于实际变化的参数。
我的两个问题是：
如果放在Optimizer.How的get_updates方法中，下面的代码看起来应该像学习速率调度程序一样正确吗？可以将该代码嵌入类似于LearningRateScheduler的类中，但它是根据批数而不是按时代数调度的。
#Copying graph node th
浏览 10提问于2020-04-07得票数 4
回答已采纳
2回答
我试图可视化我的模型，但是当我使用keras的plot_model函数时，它会让我错误地说"'InputLayer‘对象是不可迭代的“，我附加了我的代码和错误。请帮帮忙
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(96, (5, 5), activation='relu', input_shape=(28, 28, 3), padding = 'same'),
tf.keras.layers.Conv2D(96, (5, 5), activation=&#
浏览 0提问于2019-08-27得票数 7
回答已采纳
1回答
学习Python，但得到了一个语法错误，并且不确定为什么...
当用Python编写一行代码时，我得到一个语法错误：
ax_lr.set(xlabel=("Unemployment_rate"), xlim=(0.0,0.20), xticklabels=([0.00, 0.05, 0.10, 0.15, 0.20], rotation=90))
但是，当我移除rotation=90并单独设置它时，这个问题就消失了：
ax_lr.set(xlabel=("Unemployment_rate"), xlim=(0.0,0.20), xticklabels=([0.
浏览 1提问于2016-04-01得票数 0
1回答
我已经阅读了Microsft的Python教程的版本2Beta9.0。我还没有找到好的文档，给不同的学习者提供推荐值的例子。我已经让以下学习者在CNTK 103上工作:B部分-- MNIST未来网络：
lr_per_minibatch=learning_rate_schedule(0.2, UnitType.minibatch)
trainer = Trainer(z, ce, pe, sgd(z.parameters, lr=lr_per_minibatch))
lr_per_minibatch=learning_rate_schedule(0.2, UnitTyp
浏览 3提问于2017-02-02得票数 2
回答已采纳
我正在对dataset上的某些超参数集进行交叉验证。
lr = LogisticRegression()
paramGrid = ParamGridBuilder() \
.addGrid(lr.regParam, [0, 0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1]) \
.addGrid(lr.elasticNetParam, [0.0, 0.1, 0.5, 0.8, 1]) \
.build()
evaluator = BinaryClassificationEvaluator()
cv = CrossValidator(estimator=lr, estim
浏览 2提问于2018-09-25得票数 2
回答已采纳
我可以知道为什么我收到错误信息- NameError:未定义名称“X_train_std” from sklearn.linear_model import LogisticRegression
lr = LogisticRegression(C=1000.0, random_state=0)
lr.fit(X_train_std, y_train)
plot_decision_regions(X_combined_std,
y_combined, classifier=lr,
test_idx=ra
浏览 100提问于2019-03-18得票数 1
我遵循一个代码来学习图像分类。但是，此代码在compile函数中使用带有优化器的结构： optimizer=optimizers.Adam(lr=lr) 但是我得到了一个错误： File "C:\Users\jucar\PycharmProjects\AIRecProject\Scode.py", line 69, in <module>
optimizer=optimizers.Adam(lr=lr),NameError: name 'optimizers' is not defined 我按照这个问题的类似解决方案更改了结构： optimize
浏览 300提问于2021-04-22得票数 0
1回答
我对bash脚本编程非常陌生。
我有一组如下的JSON文件：
sub-285345_task-EMOTION_acq-LR_idir-acq-LR_epi.json
sub-285345_task-EMOTION_acq-LR_idir-acq-RL_epi.json
sub-285345_task-EMOTION_acq-RL_idir-acq-LR_epi.json
sub-285345_task-EMOTION_acq-RL_idir-acq-RL_epi.json
现在看一下每个.json文件名，我希望在.json文件中有键值对。例如:对于文件sub-285345_task-EMOTI
浏览 7提问于2016-08-18得票数 0
回答已采纳
1回答
在成功解决了Octave中的一个问题后，我尝试将Octave代码转换为Python。
这是我的代码，它不能与fmin_cg一起工作。我看到人们在Python中使用各种各样的最小化，但我将坚持使用同名的最小化。
代码：
# Not yet working
#
#
# Reimplementation of Octave code
#
#
# X = [ones(m, 1) X]
#
# [theta] = trainLinearReg([ones(m, 1) X], y, lambda);
#
# initial_theta = zeros(size(X, 2), 1);
# costFunc
浏览 4提问于2017-07-12得票数 0
2回答
我是Python编程的新手，偶然发现了python中这个我无法理解的减法功能。我有两个0/1数组，大小都是400。我想从数组2中相应的元素中减去数组1中的每个元素。
例如，假设您有两个数组A = [0, 1, 1, 0, 0]和B = [1, 1, 1, 0, 1]。
然后我会得到A - B = [0 - 1, 1 - 1, 1 - 1, 0 - 0, 0 - 1] = [-1, 0, 0, 0, -1]，但是在python中我得到的是[255, 0, 0, 0, 255]。
这个255是从哪里来的，我如何得到-1呢？
这里有一些额外的信息:我使用的实际变量是Y和LR_predictions。
浏览 1提问于2018-04-12得票数 0
我正在尝试使用keras(版本2.2.50)神经网络/序列模型在强化学习设置中创建一个简单的代理，使用reinforcelearn包(版本0.2.1)根据这个小插曲：https://cran.r-project.org/web/packages/reinforcelearn/vignettes/agents.html。这是我使用的代码： library('reinforcelearn')
library('keras')
model = keras_model_sequential() %>%
layer_dense(units = 10, in
浏览 31提问于2020-04-01得票数 1
1回答
我希望将列表列表作为参数传递给我的python程序。当我在普通的shell上做同样的事情时，它非常好，但是当我在os.system中做同样的事情时，它只会分割我的列表列表。
import sys
import json
import os
#path=~/Desktop/smc/fuzzy/
os.system("test -d results || mkdir results")
C1=[-5,-2.5,0,2.5,5];spr1=2.5;LR1=[10,20,30,30,30]
C2=[-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4];spr2=1;LR2=[30,40,50,
浏览 0提问于2018-02-25得票数 1
回答已采纳
1回答
时代太久才能完成
、、、
我正在尝试将U网应用于CT扫描的图像分割.我的数据集包括大约8,000张用于训练的图像和506张用于验证的图像。我一步一步地跟随着，但是我的训练时间太长了，一个时代，准确地说是29个小时。我能做错什么呢？
import os
os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2"
import numpy as np
import cv2
from glob import glob
from sklearn.utils import shuffle
import tensorflow as tf
from tensorflow.pyth
浏览 11提问于2022-10-07得票数 0
1回答
当执行npm安装时，Im会得到这些错误，节点v16.18
npm ERR! code 1
npm ERR! path /home/shammirbaig/Gitlab_LR_Frontend/admin-console-frontend/node_modules/lwip
npm ERR! command failed
npm ERR! command sh -c -- node-gyp rebuild
npm ERR! gyp info it worked if it ends with ok
npm ERR! gyp info using node-gyp@3.8.0
npm ERR! g
浏览 14提问于2022-11-30得票数 0
我正在谷歌云存储中存储mp3文件，我想要获取文件的持续时间。我试过这样做，但不知何故不起作用：
ListResult lr = gcsService.list(mybucketname, ListOptions.DEFAULT);
while (lr.hasNext() && playlistLength > 0) {
ListItem li = lr.next();
String filename = "/gs/mybucketname/" + li.getName();
AppEngineFil
浏览 1提问于2015-05-19得票数 2
我正在尝试使用ml-engine调优我的模型超参数，但我不太确定它是否可以工作。 我没有在HyperparameterSpec中指定algorithm标记，根据文档，它应该默认使用贝叶斯优化方法。Im也没有设置maxFailedTrials，根据文档，如果第一个跟踪失败，它应该结束所有跟踪。 这是我的配置 trainingInput:
scaleTier: CUSTOM
masterType: standard_gpu
hyperparameters:
goal: MAXIMIZE
maxTrials: 8
maxParallelTrials: 2
浏览 6提问于2019-10-07得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个玩具数据集，包括一个自变量x和一个因变量y=x。线性回归可以找到正确的截距，0和系数1，但弹性网络总是给出一个非零的截距，通常是系数0。我知道它是正则的，所以它需要更小的系数。但这是一个预期的结果吗？下面是Python/Scikit的代码-学习。
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import ElasticNet, LinearRegression
X = np.zeros((10, 1))
X[:, 0] = np.random.random(10)
y = X[:, 0]
lr
浏览 3提问于2014-03-30得票数 0
回答已采纳
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
腾讯云开发者
