我正在按照指南对我的模型执行量化不幸的是,我的模型包含一个无法量化的层(重标度层)。为了说明这一点,我使用quantize_annotate_layer只标记其他层进行量化。我通过调用这个代码来做到这一点:
def apply_quantization_to_non_rescaling(layer):
if not isinstance(layer, tf.keras.layers.Rescaling):
print('=> NOT Rescaling')
return tfmot.quantization.keras.quanti
我试图在数据集的样本上使用高斯混合模型。我使用了MLlib(与pyspark一起使用)和scikit-learn,得到了非常不同的结果,scikit-learn 1看起来更逼真。
from pyspark.mllib.clustering import GaussianMixture as SparkGaussianMixture
from sklearn.mixture import GaussianMixture
from pyspark.mllib.linalg import Vectors
Scikit-学习
local = pd.DataFrame([ x.asDict() for
我一直在尝试用牛顿法估计两参数威布尔分布。当我读到一些关于使用牛顿-拉夫森算法的文章时,我发现理解某些方面是很有挑战性的。 我试着用Python实现它,但我认为我的方法没有错。但由于我一直在努力理解算法本身,我想我遗漏了一些东西。我的代码运行时,问题是它没有找到正确的估计值(1.9和13.6): #data input in the Weibull dist.
t = np.array(list(range(1, 10)))
t = np.delete(t,[0])
#calculating the first and second partial derivative of Weibu