这是我的代码。当我运行它的时候,脊线是正常的,但是对于套索,我得到了错误消息:
ConvergenceWarning: Objective did not converge. You might want to increase the number of iterations.
请帮帮忙。
from sklearn.linear_model import LinearRegression, Lasso, Ridge, RidgeCV, LassoCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
import numpy as np
我对用Python实现卡尔曼滤波器很感兴趣。首先,我编写了一个非常简单的K滤波器版本--只有一个状态(在Y方向上的位置)。我的状态转换矩阵如下所示:
X <- X + v * t
其中v和t是常量。
我用一个简单的线性函数来模拟测量
y = mx + b
并向其添加噪声:
y1 = np.random.normal(y, sigma, Nsamples).
它工作得很好,我可以重新定义R和Q来改变测量和处理噪声值(直到现在,它不是一个矩阵)。
现在我有个主意..。
如果我有第二次测量,会发生什么?
y2 = np.random.normal(y, sigma2, Nsample
假设我想证明1d12 (十二边模)服从矩形分布,2d6服从正态分布。
快速和肮脏的方法是统计大约1000个随机生成的数字,将它们放在一个数组中,然后从那里计算平均值和期望值。
但是,如果我想通过使用运行的总计而不是1000个成员数组来节省内存呢?
我可以这样做吗?
for (i =0; i < 1000; i++){
x = Math.Random(1,6);
runningTotal += x;
}
mean = runningTotal / 1000;
最近,我正在读一些有关Haskell的函数式编程书籍。
例如,Haskell似乎很喜欢“模块化程序”,
f :: (Integer,Integer) -> Integer
f = sum . map sq . filter . odd . between
即使相同的函数可以编写成
f' (m, n) = go m
where go m | m > n = 0
| otherwise = go (m + 1) + if odd m then sq m else 0
“融合定律”也很受欢迎和使用()
我不是OCaml专家,但如果可能的话,我会使用
我正在建立一个脸书应用程序,需要访问脸书页面的user.The方案是这样的:-
一个用户(管理员)可以有多个页面,一个页面可以有多个管理员。每个页面上可以有多个帖子。我见过谷歌应用程序引擎文档(实体关系建模),.They使用ListProperty表示多对多关系,引用属性表示一对多关系。
我认为类的结构是这样的
class User(db.Model):
id = db.StringProperty(required=True)
name = db.StringProperty(required=True)
profile_url = db.StringProperty
我想将简单的嵌套循环自动重写为非嵌套循环。例如,我有以下代码:
if (y >= 0)
{
while (x>y)
{
x -= y+1;
for (z=y; z>0; z--) /* nothing */;
}
}
我希望一些llvm魔术发生,使它成为:
if (y >= 0)
{
bool outer = true;
while (x>y)
{
if (outer) { z = y; }
if (z > 0)