我正在练习在sklearn中使用SGDRegressor，但我遇到了一些问题，我将其简化为以下代码。import numpy as npy = np.array([0,0.5,1]).reshape((3,1))
sgd.fit(X, y.ravel())
print("in
浏览 58提问于2021-03-01得票数 3
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给定最佳学习率，下列哪一项是正确的？世系不是。(3)对于凸损失函数(即碗形)，随机梯度下降和分批梯度下降最终收敛到</em
浏览 0提问于2020-08-13得票数 4
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我试图对sklearn中的一些文本数据执行支持向量回归。我有大约10,000个文档，我已经将这些文档转换成大约30,000个特性。标签是每个文档作者出生的年份(分布在1900年到2016年之间)。起初，我尝试了滑雪的SVR课程，但花了很长时间。由于我不知道它正在取得什么进展，所以我决定改用SGDRegressor，它有一个很好的选择，可以提供一些中间输出。现在我可以看到，该算法正在取得进展，但收敛速度缓慢。我能做些什么来加速这件事？一
浏览 0提问于2016-06-07得票数 2
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我试着用这个函数一次使用多个回归器元素 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor它总是返回AttributeError: 'AdaBoost
浏览 4提问于2022-06-30得票数 0
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谁能告诉我在sklearn中实现的截断SVD和在fbpca中实现的部分SVD之间的区别？
我找不到一个明确的答案，因为我还没有看到任何人使用截断奇异值分解进行主成分追踪(PCP)。
浏览 1提问于2015-08-22得票数 1
我有一个非常大的数组。我想对数组的每一列进行线性回归。为了加快计算速度，我创建了一个列表，将数组的每一列作为其元素。然后，我使用pyspark创建了一个RDD，并在其上进一步应用了一个已定义的函数。import numpy as npfrom sklearn.metrics import r2_scoreWorker.run(ThreadPoolExecutor.jav
浏览 4提问于2019-06-18得票数 1
我有一个非常复杂的模型，需要求解的参数很多。虽然模型是复杂的，但每一步的功能形式并不是不规则的。
我看到了一些奇怪的开始值行为。如果我从标准值开始，随机值(所有的0)，在673 s中，求解器收敛于“找到的局部最优解”，0 CG迭代。如果我从我知道的接近解的值开始，求解器就会收敛到</e
浏览 1提问于2012-04-21得票数 2
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCVrandom_state=3)
train_std=sc.fi
浏览 0提问于2018-06-24得票数 0
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我使用fminsearch来寻找问题的最优解决方案，由于与问题无关的原因，我按部分进行，反复调用fminsearch。因此，每次调用函数(fval)时，我都可以访问它的值(程序打印fval)。问题是，有时我看到fval是如何增加和偏离最优的，在这种情况下，我想要进行和输入，并告诉程序转到下一种情况(中断)。我不能包含，如果fval在增加的话，那就转到下一种情况，因为有时它增加了，并且结束了收敛到<e
浏览 1提问于2015-05-15得票数 1
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我在滑雪文献中看到，通过partial_fit()方法支持在线学习的回归模型的数量相当有限:只有SGDRegressor和PassiveAgressiveRegressor可用。数据集如下所示：尽管这个数据集显然不是像SGDRegressor这样的线性回归模型的好候选者，但我在这里的要点仅仅是演示随着越来越多的数据点被模型看到，学习到的参数(coef_、intercept问题是，在对前100次观测进行训练后，学
浏览 0提问于2021-12-29得票数 1
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我是说，在训练阶段，我从Q台得到了这样的动作： action = rand.randint(0, num_actions - 1)但是在训练阶段之后，我是否必须去除rar，这意味着我必须从Q台得到这样的动作？
浏览 9提问于2017-04-25得票数 0
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如何使用SGD进行时间序列分析
、、、、
我最初的想法是，给定一系列(t，v)对，其中我希望SGD回归器预测与t+1相关的v，将日期/时间转换为整数值，并使用铰链损失函数在此列表上训练回归器。这可行吗？编辑:这是使用scikit learn中的的示例代码。然而，它无法正确地预测一个简单的线性时间序列模型。它所做的一切似乎就是计算训练Y值的平均值，并将其用作测试Y值的预测。SGD只是不适合时间序列
浏览 0提问于2012-06-01得票数 4
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我正在向网格世界实施Q-学习，以找到最优的策略。困扰我的一件事是，状态转换是随机的。例如，如果我处于状态(3,2)并采取‘北方’行动，我将以0.8的概率降落在(3,1)，以0.1的概率降至(2,2)，以0.1的概率降至(4,2)。如何在算法中加入这些信息？正如我目前所读到的，Q-学习是一种“无模式”的学习--它不需要知道状态转换的概率。对于该算法如何在训练过程中自动找到这些过渡概率，我并不信服。如果
浏览 1提问于2016-08-31得票数 4
我正在实现梯度体面使用SGDRegressor算法的scikit学习在我的租金数据集预测租金的基础上，但得到奇怪的系数和拦截，因此，奇怪的租金预测。635,2,0,300001120,3,0,45000900,3,2,50000400,2,0,17000reg = SGDRegressor</e
浏览 0提问于2019-02-04得票数 2
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在神经网络中实现反向传播有些困难。这个实现使用了Andrew的课程中的幻灯片中的思想(这里是链接)。我认为我已经理解了算法，但是代码中有一些微妙的错误。我使用的网络有一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。它们分别有2+ 1，2+ 1，1神经元(+1表示偏倚)。当我试图实现逻辑和逻辑或一切都很好，网络学会了给予正确的价值观。我用了4个例子：
但是突然之间，在这个<em
浏览 3提问于2015-01-27得票数 1
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我试图最小化一个成本函数，我从scipy.optimize.minimize (使用方法和'SLSQP'，‘L B’)得到了非常奇怪的结果。
每次评估后，我会打印成本函数的值。首先，它在进入所谓的正确方向之前执行小扰动(ok)。但后来又发生了一些奇怪的事情:它似乎改变了最初的成本函数在第一次评估中的价值--成本函数在当前评估中
浏览 3提问于2021-09-06得票数 1
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439,418_________________________________________________________________注意:这是我第一次使用ImageDataGenerator()。错误可能是因为我没有正确地使用发电机。(learning_rate=0.001, amsgrad=True),
浏览 0提问于2020-07-21得票数 -1
我用matlab中的lsqnonlin来拟合不同数量的浮动参数的函数。 9 240 3.80298 8.99227e-05 0.0165据我所见，第一个配件“标准的步骤”要少得多。f(x)和一阶最
浏览 2提问于2017-04-20得票数 0
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为什么我们在非常非凸的损失函数上使用梯度下降，例如在深度网/RNN中，而不是用启发式搜索(遗传算法、模拟退火等)？
浏览 0提问于2020-11-14得票数 0
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