我成功地使用sklearn的多元线性回归训练了我的模型。这是我使用的代码:
import pandas as pd
dataset = pd.read_csv('C:\\mylocation\\myfile.csv')
dataset2 = pd.get_dummies(dataset)
y = dataset.iloc[:, 31:32].values
dataset2.pop('Target')
X = dataset2.iloc[:, :180].values
#Split the dataset
from sklearn.cross_validati
在Ed的recursion-scheme包中,有三个声明:
newtype Fix f = Fix (f (Fix f))
newtype Mu f = Mu (forall a. (f a -> a) -> a)
data Nu f where
Nu :: (a -> f a) -> a -> Nu f
这三种数据类型之间有什么区别?
在学习Yoneda引理的过程中,我在Haskell中遇到了下面的自然同构编码:
forward :: Functor f => (forall r . (a -> r) -> f r) -> f a
forward f = f id
backward :: Functor f => f a -> (forall r. (a -> r) -> f r)
backward x f = fmap f x
我试图将backward的实现简化为flip fmap,但是失败了,因为后者有f a -> (a -> r) -> f r
让我们从熟悉的CPS挂起计算开始,(a -> r) -> r,在mtl中拼写为Cont r a。我们知道。如果我们嵌套这种类型,就会得到这个级别-3的类型:
forall r. ((forall s. (a -> s) -> s) -> r) -> r
(为了方便起见,我可能已经定义了type Susp a = forall r. (a -> r) -> r,然后开始讨论Susp (Susp a),但我担心这会导致分散技术上的注意力。)
只有在嵌套之后才能对结果类型进行通用量化,这样就可以得到类似的类型,就像我们有forall r. Cont r
下面是一个场景:
type Admin = {
name : string,
privileges : string[]
}
type Employee ={
name : string,
startDate : Date
}
type ElevatedEmployee = Admin & Employee;
const el : ElevatedEmployee ={ // all the properties must be implemented here else compiler will complain
name : '