关于错误的问题:etsmodel中的错误(y，errortype[i]，trendtype[j]，seasontype[k]，damped[l]，：未使用的参数(method = "naive") - 腾讯云开发者社区

实际应用中，使用 Softmax 需要注意数值溢出的问题。因为有指数运算，如果 V 数值很大，经过指数运算后的数值往往可能有溢出的可能。...=−Si=−logeSyi∑j=1CeSj L_i=-S_i=-log\frac{e^{S_{y_i}}}{\sum_{j=1}^Ce^{S_j}} 对上式进一步处理，把指数约去： Li=−logeSyi...L_i=-log\frac{e^{S_{y_i}}}{\sum_{j=1}^Ce^{S_j}}=-(s_{y_i}-log\sum_{j=1}^Ce^{s_j})=-s_{y_i}+log\sum_{j...关于 SVM 线性分类器，我在上篇文章里有所介绍，传送门：基于线性SVM的CIFAR-10图像集分类接下来，谈一下正则化参数 λ 对 Softmax 的影响。...显然，正确样本和错误样本之间的相对概率差距变小了。也就是说，正则化参数 λ 越大，Softmax 各类别输出越接近。大的 λ 实际上是「均匀化」正确样本与错误样本之间的相对概率。

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GPT4做数据分析时间序列预测之六相当棒2023.5.31

支持向量机） DLM（动态线性模型） 1、更新pandas以后不能运行代码了 2、从您提供的错误信息来看，问题出在`所有预测 = 所有预测.append(预测数据)`这一行。...错误提示`AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'`，意味着在您使用的pandas版本中，DataFrame对象没有`append...这很可能是因为您更新了pandas库版本后，新版本的pandas中的DataFrame对象不再支持`append`方法。您提供的pandas版本为2.0.1，这个版本并不是pandas的官方版本。...可以使用以下命令来安装指定版本的pandas： ``` pip install pandas==1.3.4 ``` 安装完成后，请重新运行您的代码，问题应该会得到解决。...an unexpected keyword argument 'error' 8、我已经从代码中删除了ETSModel部分。

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【实验楼-Python 科学计算】SciPy - 科学计算库（上）

val, abserr => 0.7853981633971.63822994214e-13 注意到我们为y积分的边界传参的方式，这样写是因为y可能是关于x的函数。...在这个例子的实现中，我们会加上额外的参数到 RHS 方程中： def dy(y, t, zeta,w0): """ The right-hand side of the dampedoscillator...t, args=(0.0, w0)) # undamped y2 = odeint(dy, y0, t, args=(0.2, w0)) # under damped y3 = odeint(dy,...y0, t, args=(1.0, w0)) # critialdamping y4 = odeint(dy, y0, t, args=(5.0, w0)) # over damped fig, ax...= plt.subplots() ax.plot(t, y1[:,0], 'k', label="undamped", linewidth=0.25) ax.plot(t, y2[:,0], 'r',

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高斯过程

高斯过程的理论知识非参数方法的基本思想 image.png image.png 高斯过程的基本概念 image.png image.png 高斯过程的Python实现使用Numpy手动实现定义核函数...Y_train: 训练输出数据 (m x 1). l: 核函数的长度参数. sigma_f: 核函数的纵向波动参数....这些参数的最优值可以通过最大化由[1] [3]给出的边际对数似然来得到：在下面的代码中，我们将最小化负边际对数似然来获得核函数参数和的参数估计。注意，这里我们假设噪声参数是已知参数。...最小的目标对象 ''' def nll_naive(theta): # 使用公式(7)来实现 # 与下面的nll_stable的实现相比在数值上不稳定...') # 将优化结果存储在全局变量中，以便我们以后可以将其与其他实现的结果进行比较 l_opt, sigma_f_opt = res.x # 使用优化的核函数参数计算后验预测分布的参数，并绘制结果图

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数学知识--Methods for Non-Linear Least Squares Problems（第二章）

2nd Edition, April 2004 K....如何解决这个问题了？使用组合算法，就是结合两个算法的优势。在初期使用如 gradient method ，在后期使用另一种算法如 Newton’s method。...hybrid method 一个主要问题就是两种算法在何时切换比较好。 2.2....where τ is a small, positive number 迭代过程中我们使用下面的计算值来近似 ϕ(α)的变化 ?...Trust Region and Damped Methods 假定我们用一个模型 L 来表示函数 F 在当前迭代位置 x 的邻域的 behaviour ?

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Kaggle案例——使用scikit-learn解决DigitRecognition问题

下面我使用scikit-learn中的算法包kNN（k近邻）、SVM（支持向量机）、NB（朴素贝叶斯）来解决这个问题，解决问题的关键步骤有两个： 1、处理数据。 2、调用算法。...更加详细的使用，推荐上官网查看：http://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html 使用方法总结：第一步：首先确定使用哪种分类器，这一步可以设置各种参数...y: 对应trainLabel array-like, shape = [n_samples]，y必须是一个行向量，这也是上面为什么使用numpy.ravel()函数的原因。...in xrange(m): for j in xrange(n): newArray[i,j]=int(array[i,j]) return newArray...if array[i,j]!

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数据挖掘机器学习---汽车交易价格预测详细版本｛模型融合(Stacking、Blending、Bagging和Boosting)｝

而权值是根据上一轮的分类结果进行调整样例权重上： Bagging方法使用均匀取样，所以每个样本的权重相等；而Boosting方法根据错误率不断调整样本的权值，错误率越大则权重越大预测函数上： Bagging...Blending与stacking的不同 stacking stacking中由于两层使用的数据不同，所以可以避免信息泄露的问题。在组队竞赛的过程中，不需要给队友分享自己的随机种子。...dataset_blend_test_j[:, i] = clf.predict_proba(X_predict)[:, 1] #对于测试集，直接用这k个模型的预测值均值作为新的特征...k次的交叉验证来获得stacker feature） 2.避开了一个信息泄露问题：generlizers和stacker使用了不一样的数据集缺点在于： 1.使用了很少的数据（第二阶段的blender只使用...[:, j] = y_submission #对于测试集，直接用这k个模型的预测值作为新的特征。

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窥探Swift编程之错误处理与异常抛出

我们平时在代码中处理的错误为运行时错误，我们对异常进行处理的操作的目的是为了防止程序出现错误而导致其他的副作用，比如用户数据未保存等等。...声明完错误类型后，就可以在处理错误抛出异常时使用自定义的错误类型了。下方将会一步步带你走完Swift中的错误处理的路程。 1.使用枚举创建错误类型（1）.遵循ErrorType协议，自定义错误类型。...在声明枚举时，我们使用了枚举元素值绑定的特性（关于枚举使用的更多细节请参考之前的博客《窥探Swift之别样的枚举类型》）。...2.使用结构体为错误处理添加Reason 在上面的内容中，使用枚举遵循ErrorType协议的方式定义了特定的错误类型。接下来我们将使用结构体来遵循ErrorType协议，为错误类型添加错误原因。...3.使String类型遵循ErrorType协议，直接使用String提供错误原因在“2”中，我们使用了结构体遵循ErrorType协议的形式，来为错误提供错误信息的。

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在GPU上加速RWKV6模型的Linear Attention计算

flash-linear-attention库的目的是使用Triton来加速rwkv6_linear_attention_cpu这个naive的实现。...0x4.1 不必要的atomicAdd 对于每个线程来说它都有唯一的线程id，上面代码中F *__restrict__ const y = _y + _o0 + _i;这里的_o0+i一定是唯一的，所以这个...我们可以使用这些参数来计算 BK 和 BV 的值，以及 NK 和 NV 的值： BK = min(triton.next_power_of_2(D), 32) = min(128, 32) = 32 BV...而在RWKV-CUDA的实现中，对于这个case一共会使用16个线程块，然后每个线程块使用100个线程，从直觉上看这就是一个很不好的配置，Block数太小无法用满SM。...总结关于flash-linear-attention中rwkv6加速算子的实现后面再解析吧，后续如果RWKV6的Linear Attention算子优化在开源社区有新的进展，我也会及时跟进和分享给大家

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斯坦福CS231n项目实战（二）：线性支持向量机SVM

对于单个样本，SVM的Loss function可表示为： Li=∑j≠yimax(0,sj−syi+Δ)Li=∑j≠yimax(0,sj−syi+Δ) L_i=\sum_{j\neq y_i}max...Tx_i+\Delta) 其中，(xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i)表示正确类别，syisyis_{y_i}表示正确类别的分数score，sjsjs_j表示错误类别的分数score。...若sj>syi+Δsj>syi+Δs_j>s_{y_i}+\Delta，则Li>0Li>0L_i>0。也就是说SVM希望sjsjs_j与syisyis_{y_i}至少相差一个ΔΔ\Delta的距离。...为了防止过拟合，限制权重Ｗ的大小，引入正则项： Li=∑j≠yimax(0,WTjxi−WTyixi+Δ)+λ∑k∑lW2k,lLi=∑j≠yimax(0,WjTxi−WyiTxi+Δ)+λ∑k∑lWk...,l2 L_i=\sum_{j\neq y_i}max(0,W_j^Tx_i-W_{y_i}^Tx_i+\Delta)+\lambda \sum_k\sum_l W_{k,l}^2 L2正则项作用是限制权重

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目前为止整理最全的前端监控体系搭建篇(长文预警)

监控服务器的内存使用情况。如果内存只升不降，那么铁定存在内存泄漏问题。符合正常的内存使用应该是有升有降，在访问量大的时候上升，在访问量回落的时候，占用量也随之回落。...如果突然出现内存异常，也能够追踪到近期的哪些代码改动导致的问题 cpu占用监控服务器的cpu占用监控也是必不可少的项，cpu的使用分为用户态、内核态、IOWait等。...如果用户态cpu使用率较高，说明服务器上的应用需要大量的cpu开销；如果内核态cpu使用率较高，说明服务器需要花费大量时间进行进程调度或者系统调用；IOWait使用率反映的是cpu等待磁盘I/O操作；cpu...的使用率中，用户态小于70%，内核态小于35%且整体小于70%，处于正常范围。...cpu load过高说明进程数量过多，这在node中可能体现在用于进程模块反复启动新的进程。监控该值可以防止意外发生 I/O负载 I/O负载指的主要是磁盘I/O。

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PHP错误异常处理详解

第一个参数message 是必选项，即为要送出的错误信息。如果仅使用这一个参数，会按配置文件php.ini中所设置的位置处发送消息。...第二个参数message_type为整数值：0表示送到操作系统的日志中；1则使用PHP的Mail()函数，发送信息到某E-mail处，第四个参数extra_headers亦会用到；2则将错误信息送到TCP...如果以登入Oracle数据库出现问题的处理为例，该函数的使用如下所示： <?php if(!...并将提供的第一个字符串参数插入到每个日志消息中，该函数还需要指定两个将在日志上下文使用的参数，可以参考官方文档使用。 syslog() 该函数向系统日志中发送一个定制消息。...，警告时间：".date("Y/m/d H:i:s")); closelog(); 以Windows系统为例，通过右击"我的电脑"选择管理选项，然后到系统工具菜单中，选择事件查看器

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JAX 中文文档（五）

下面的尝试将导致错误，因为维度变量k不能从输入x: i32[4, 10]的形状中推导出来： >>> def my_top_k(k, x): # x: i32[4, 10], k <= 10 ......(lambda i, j: (0, j), (y.shape[0], block_n)) ], out_specs=pl.BlockSpec(lambda i, j: (i, j...对于 y，我们使用其转置版本 BlockSpec(lambda i, j: (0, j), (1024, 512))。...最后，对于 z，我们使用 BlockSpec(lambda i, j: (i, j), (512, 512))。...lambda i, j: (i, j), (x.shape[0] // 2, y.shape[1] // 2) ), )(x, y) k1, k2 = jax.random.split(jax.random.key

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概率校准

这个目的也是出于实际业务的考虑。（例如，在信贷风控中，将预测的客户违约概率与真实违约概率对标，即模型风险概率能够代表真实的风险等级。）...（分类器输出的概率能够代表真实的概率）下面使用使用sklearn自动生成的二分类数据集画出几种基本的二分类模型的可靠性曲线。...而我们的研究的目的是观察随着药物使用量的递增，病人的平均反应状况。在这种情况下，使用保序回归，既不改变X的排列顺序，又求的Y的平均值状况。...(X_val)[:, 1], y_val), key=lambda x: x[0]) ix = np.array([i[0] for i in data]) iy = np.array([i[1] for...： base_estimator: 基础模型 method: 'sigmoid' 或者 'isotonic'，默认'sigmoid' cv: 交叉验证数可以使用CalibratedClassifierCV

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机器学习算法中的概率方法

贝叶斯学派则认为参数是未观察到的随机变量，其本身也可有分布，因此，可假定参数服从一个先验分布，然后基于观察到的数据来计算参数的后验分布。定理 1. 最大后验估计的结果是优化如下形式的损失函数 ?...除高斯先验外，还可以使用不提供信息的先验(uninformative prior)，其在一定范围内均匀分布，对应的损失函数中没有结构风险这一项。 (3). 对损失函数 L(θ) 进行梯度下降优化。...对损失函数 L(θ) 进行梯度下降优化。损失函数对应于类别 k 的参数 ? 的导数是 ? 写成矩阵的形式是 ? 其中 ? 的第 k 个元素是 1，其余元素均为 0。...具体的说，令 K 表示训练集 D 中可能的类别数，nj 表示第 j 个属性可能的取值数，则概率估计修正为 ?...I. Arsenin. Solutions of Ill-posed Problems. Winston, 1977. 4 [13] G. I. Webb, J. R.

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四十一、Ribbon核心API源码解析：ribbon-core（四）ClientException客户端异常

计算机科学领域的所有问题都可以通过其他方式间接解决。...“工具”，因为在实践过程中也会使用到，如好用的线程调度工具ScheduledThreadPoolExectuorWithDynamicSize等，所以本文就过一把。...本例子强依赖于对Netflix Archaius动态配置库的掌握，关于它的全文讲解可参考本系列前面文章有非常详细的讲解。...---- ClientException 它是一个异常类型（非Runtime异常），客户端Client的执行过程中抛出的均是此种异常。...protected Object errorObject; // 错误实体 protected ErrorType errorType = ErrorType.GENERAL; } 该异常保存了出错误时的错误状态码

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朴素贝叶斯法学习笔记

,K P(Y =c_k ) =\frac {\sum_{i=1}^NI(y_i= c_k)}{N},k =1,2,......所以也就有了书中(4.7)的公式 y=argmaxckP(Y=ck)∏j=1nP(X(j)=x(j)|Y=ck) y = arg \max_{c_k} P(Y =c_k) \prod_{j=1...}(X^{(j)} =a_{jl} | Y =c_k) = \frac {\sum_{i=1}^NI(x_{i}^{(j)} =a_{jl},y_i =c_k)+\lambda}{\sum_{i=1}^...NI(y_i =c_k) +S_j\lambda} Pλ(Y=ck)=∑Ni=1I(yi=ck)+λN+Kλ P_{\lambda}( Y =c_k) = \frac {\sum_{i=1}^NI...(y_i =c_k)+\lambda}{N +K\lambda} 朴素贝叶斯分类流程以下内容摘自博文算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

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SVM, Softmax损失函数

在使用卷积神经网络进行分类任务时，往往使用以下几类损失函数：平方误差损失 SVM损失 softmax损失其中，平方误差损失在分类问题中效果不佳，一般用于回归问题。...其损失函数如下： Li=∑j≠yimax(0,fj−fyi+Δ) 在实际使用中， Δ 的值一般取1，代表间隔。...如果考虑整个训练集合上的平均损失，包括正则项，则公式如下： L=1N∑i∑j≠yi[max(0,f(xi;W)j−f(xi;W)yi+Δ)]+λ∑k∑lW2k,l 直观理解:...： P(yi|xi;W)=efyi∑jefj 在实际使用中， efj 常常因为指数太大而出现数值爆炸问题，两个非常大的数相除会出现数值不稳定问题，因此我们需要在分子和分母中同时进行以下处理...关于本文的全部代码可以到GitHub中下载下面给出代码运行过程中的输出结果： 1.

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【机器学习实战】第6章支持向量机

)\right)\) 现在转化到对偶问题的求解 \(min_{关于w, b} \left(max_{关于\alpha} L(w,b,\alpha) \right) \) >= \(max_{关于\alpha...|w||^2 + \sum_{i=1}^{n} \alpha_i * [1 - label * (w^Tx+b)]\) 就是求L(w,b,a)关于[w, b]的偏导数, 得到w和b的值，并化简为：L和a...常量C是一个常数，我们通过调节该参数得到不同的结果。一旦求出了所有的alpha，那么分隔超平面就可以通过这些alpha来表示。这一结论十分直接，SVM中的主要工作就是要求解 alpha....使用算法：几乎所有分类问题都可以使用SVM，值得一提的是，SVM本身是一个二类分类器，对多类问题应用SVM需要对代码做一些修改。...缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适合于处理二分类问题。使用数据类型：数值型和标称型数据。

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统计学习方法法导论_1

x{(n)})^T 其中表示多个输入变量中的第i个变量： x_i = {(x_i{(1)},x_i{(2)},…x_i{(j)},…x_i{(n)})}^T 监督学习从训练集training data...线性模型：感知机、线性支持向量机SVM、k近邻、k-means 非线性模型：核函数支持向量机、AdaBoost、神经网络参数化和非参数化模型参数模型假设模型参数的维度固定，模型可以是有限维度的完全刻画...模型_ R_{emp}f=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^NL(y_i,f(x_i)) 期望风险Rexp(f)是模型关于联合分布的期望损失，经验风险Remp(f)是模型关于训练样本数据集的平均损失...(y_i,f(x_i))+\lambda J() 经验风险最小当样本容量足够大的时候，经验风险最小化能够达到很好的效果。...结构风险的定义是 \frac{1}{N}\sum_{i=1}^NL(y_i,f(x_i))+\lambda J() 结构风险最小化的策略认为，结构风险最小化的模型就是最有的模型，求解最优模型，就是求解做优化问题

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GPT4做数据分析时间序列预测之六相当棒2023.5.31

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高斯过程

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数据挖掘机器学习---汽车交易价格预测详细版本｛模型融合(Stacking、Blending、Bagging和Boosting)｝

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斯坦福CS231n项目实战（二）：线性支持向量机SVM

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概率校准

机器学习算法中的概率方法

四十一、Ribbon核心API源码解析：ribbon-core（四）ClientException客户端异常

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