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回答
如何
使用
数学
/
lbfgs
中
的
lbfgs
?
我正在尝试
使用
函数
lbfgs
_jlbfgs_,但找不到文档。不带参数调用此函数
的
一种简单方法给出了 '"/usr/share/j/9.01/addons/math/
lbfgs
/lib/liblbfgs.so"
lbfgs
_ n *x *x *d *d *d *x *d *x *d *d *d *x'&cd 是否有关于n、*x和*d
的
指示 github
浏览 25
提问于2020-07-21
得票数 2
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1
回答
优化算法
中
的
起始值
、
我正在尝试
使用
C#
的
Accord.net
数学
包
中
的
L-BFGS解算器。但是,我找不到
如何
定义优化
的
起始值。我们
如何
定义它呢? 根据官方示例,以下语法定义了优化过程
中
x
的
初始值。然而,在下面的示例
中
,它不能正常工作-就好像算法
使用
了另一个起点一样。return grad; double[] x = {3*3.141592,0}; // Startin
浏览 15
提问于2019-05-29
得票数 1
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1
回答
ml.classification.LogisticRegression在火花中
使用
了什么算法?
、
、
、
文档指向,它说: 所以在spark.mllib中有和。在ml.classification.LogisticRegression中
使用
哪一种?
浏览 0
提问于2018-04-20
得票数 0
1
回答
为什么我不能在Anaconda安装幽门包?
、
我无法
使用
conda提示符安装幽门。幽门 > pip install pylbfgs已满足
的
要求:c:\但是,当我在Spyder
中
运行代码时,结果是: 文件"C:/Users/kk/Desktop/py
浏览 1
提问于2018-06-14
得票数 2
1
回答
使用
GridSearchCV但没有
使用
GridSearchCV -Python3.6.7时出错
、
、
、
我遇到了一个奇怪
的
错误,我
的
代码在
使用
GridSearchCV时失败了,但在单独运行sklearnMLPRegressor时却不是这样。File self.items第554行,在_fit_and_score test_scores = _score (估值器,X_test,y_test,scorer,is_multimetric)文件
中
的
第sklearn\model_selection_validation.py",第627行,在_multimetric_score score =scorer
浏览 0
提问于2019-08-13
得票数 0
回答已采纳
3
回答
使用
sklearn
的
Logistic回归时出现取值错误
、
我在这方面是个新手。我需要启动Logistic回归分类器。我进去了,model = LogisticRegression(max_iter = 4000, penalty = 'none')我得到了一个值错误。<ipython-input-25-8c5e74ff
浏览 3
提问于2020-05-21
得票数 0
2
回答
如何
解决python
中
的
警告-> % (min_groups,self.n_splits),Warning)?
、
、
、
当我在程序
中
运行mean_acc()方法时,出现% (min_groups,self.n_splits),警告)错误... models = [['model_name', 'fold_idx', 'accuracy']) 这些是我
使用
mean_acc()方法运行程序时显示
的
错误。我可以知道
如何
浏览 40
提问于2018-10-04
得票数 10
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2
回答
用scikit学习进行多类分类
的
logistic回归训练
、
、
根据,Logistic回归可以通过在构造函数
中
设置multi_class=multinomial来进行多类分类。注意:将multi_class保持为空白,即"ovr“很好地工作,但它适合每个分类器
的
二进制模型,我也想尝试变量特性。
浏览 4
提问于2015-08-18
得票数 9
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3
回答
ValueError:求解器
lbfgs
仅支持'l2‘或'none’惩罚,得到l1惩罚
、
我正在
使用
LogisticRegression
的
嵌入式方法(L1 - Lasso)对分类问题运行特征选择过程。." % (solver, penalty))哪里出了问题,我该
如何
修复它?
浏览 0
提问于2020-03-26
得票数 17
回答已采纳
6
回答
Scala数值库
、
、
、
、
我正在寻找一个库来用Scala (或者Java )进行数值计算,尽管可以
使用
scala函数
的
东西会更好!至少具有以下功能: 我已经知道IMSL,但
浏览 1
提问于2012-02-17
得票数 13
回答已采纳
1
回答
sklearn predict_proba()在
使用
sample_weight参数时给出了错误
的
预测
、
、
我想我应该尝试一种加权逻辑回归,但是当
使用
LogisticRegression参数初始化它时,我从sklearn
的
sample_weight对象
中
得到了毫无意义
的
预测。feat=B依赖于权重W
的
概率 如果是W=9,现在实际上有9个1和3个0,所以成功
的
几率是R
中
的
加权logistic回归
浏览 6
提问于2016-02-15
得票数 3
1
回答
条件随机场实际上是什么?
、
、
我是机器学习方面的新成员,特别是在条件随机场
中
。 但是我不知道每一步
的
散文,比如训练散文,评价和测试crf = sklearn_crfsuite.CRF( algorithm='
lbfgs
浏览 1
提问于2019-07-14
得票数 0
3
回答
科学学习Logistic回归求解器
中
的
FutureWarning
、
、
我一直在用一门关于Udemy
的
课程来学习机器-学习。我发现了很多不推荐
的
代码,现在我有了这个问题:from sklearn.linear_model import LogisticRegression我怎样才能摆脱这个
浏览 5
提问于2020-04-14
得票数 0
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1
回答
nloptr:
lbfgs
()在进行优化时是否需要显式提供梯度函数?
、
、
在nloptr包
中
,像
lbfgs
()这样
的
函数似乎需要一个梯度函数。但是如果我不提供梯度函数,它们也能工作。我
的
问题是:nloptr是自动计算梯度函数,还是像
lbfgs
()这样
的
函数不需要梯度函数?}auglag(x0, fn, gr = NULL, hin = hin, heq = heq, localsolver = "<e
浏览 0
提问于2017-05-02
得票数 0
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1
回答
scikit学习中分类器拟合前进行特征缩放
的
必要性
、
、
我曾经相信scikit-learn
的
分类器(以及)会在训练前自动标准化我
的
数据。我过去认为这是因为正则化参数C传递给LogisticRegression构造函数:应用正则化(据我理解)没有特性缩放是没有意义
的
。为了使正规化正常工作,所有的功能都应该在可比较
的
尺度上。为了测试我
的
假设,我决定手动缩放X
的
特性如下:scaler = StandardScaler() scaler.fit也就是说
浏览 2
提问于2016-05-26
得票数 4
1
回答
OCaml
中
的
Logistic回归
、
、
我试图在OCaml中
使用
Logistic回归。我需要用它作为另一个我正在解决
的
问题
的
黑匣子。我发现了以下网站: opens -. 0.5 *. lambda *. dot w w let w = Vec.make0 (Vec.dim x.(0)) in ignore(
Lbfgs
浏览 5
提问于2021-04-28
得票数 0
回答已采纳
2
回答
包括标度和主成分分析作为GridSearchCV
的
参数
、
、
、
、
我想
使用
GridSearchCV运行一个逻辑回归,但是我想对比
使用
Scaling和PCA时
的
性能,所以我不想在所有情况下都
使用
它。 ('scale', StandardScaler()), params_mnl = {'mnl__solver': ['newton-cg', '
lbfgs</
浏览 1
提问于2020-10-01
得票数 3
回答已采纳
1
回答
在Matlab
中
,与R
的
nlminb最接近
的
是什么?
、
、
、
Matlab在R
中
是否与等价? 我意识到lsqcurvefit在Matlab
中
是可用
的
,但我特别想要一个
使用
基于导数
的
方法
的
函数,理想情况下,它与nlminb
使用
的
方法完全相同。对于受约束
的
问题,我不想
使用
由'trust-region-refelective'改进
的
lsqcurvefit方法。
浏览 1
提问于2013-11-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
不能在R上运行
LBFGS
、
,但我一直得到相同
的
结果。i in j:n)
lbfgs
.out<-
lbfgs
(Profit, grad, rep.int(0, 20)) 我猜问题是梯度函数返回某些值
的
NaNs。我试图通过对stepsize和max_iterations
的
限制来解决这个问题,但没有成功。relPreisBew和
浏览 4
提问于2016-06-06
得票数 3
1
回答
星火任务大小太大
、
我
使用
LBFGS
logistic回归将示例分为两类
中
的
一种。为了将任务大小分解成更小
的
块,我还应该传递其他
的
论点吗?val lr_
lbfgs
= new LogisticRegressionWithLBFGS().setNumClasses(2) lr_
lbfgs
.optimizer.setRegParam(reg).se
浏览 5
提问于2016-11-29
得票数 5
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