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
我是mysql的新手,我正在尝试链接两个表,但不确定如何链接,我有一个带有餐厅产品列表的products表,这个表中的列是
主key)nameprice ID
另一张表叫做“额外”,这张桌子包含额外的东西,你可以添加到你的订单中,但你可以选择,因为当你买鸡肉时,你可以选择辣和不辣,有些产品有不止一个额外的,例如,一个产品可以选择三个额外的。
额外的桌子现在只有
主key)name ID
不知道如何将两者联系起来,或者在哪里设置外部约束。
更新
同样的额外费用也可能属于许多产品。
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;