乍一看,事情可能不容易理解,但一步一步地.
这是我大约50000行Dataframe df_answers_clean的开始。
在使用len(set(df_answers_clean['Race']))之后,我得到了98个独特的位置,这对我以后的分类来说太多了。我举了一个例子,他们的25个职位如下:
['Native American, Pacific Islander, or Indigenous Australian; South Asian; White or of European descent', 'Hispanic or Latino
我有一个问题,在迁移到不同版本的API库时,重命名了其中一个常量。特别是,版本5.04使用GRADIENT_DESCENT_LEARNING,版本6.07使用GRADIENT_ASCENT_LEARNING。
不,有问题,我想。我将只使用#define将旧常量设置为新的常量值,然后对其进行编译。因此,我将此代码放在相关C文件的顶部:
#include Netica.h
#if defined(GRADIENT_DESCENT_LEARNING)
/* Version 5.04 uses descent*/
#else
/* Fix for label changes from version
如果我有一个这样的数据帧: A
0 Ascent
1 NaN
2 NaN
3 Descent
4 NaN
5 Ascent 如何填充单词之间的值,使'Ascent‘和'Descent’之间的NaN值填充为'Above‘,而'Descent’和'Ascent‘之间的NaN值填充为'Below’。这样我就可以得到这样的Pandas数据帧: A
0 'Ascent'
1 'Above'
2 'Above'
3 'D
我试着用梯度下降来拟合几个点的直线。我不是这方面的专家,我试着在python中写下它的数学算法。它运行了几次迭代,但我的预测似乎在某个时候爆炸了。以下是代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def mean_squared_error(n, A, b, m, c):
e = 0
for i in range(n):
e += (b[i] - (m*A[i] + c)) ** 2
return e/n
def der_wrt_m(n,A,b,m,c):
d = 0
我在某种程度上理解了这一点,至少生成器的功能(我在Python中使用过)。我理解switch语句及其内容是如何构成的。然而,我得到了这些错误。
test.cpp: In constructor 'Foo::descent::descent(int)':
test.cpp:46: error: invalid use of nonstatic data member 'Foo::index_'
test.cpp: In member function 'bool Foo::descent::operator()(std::string&)'
我写了一些代码,对几个数据点执行梯度下降。由于某些原因,曲线不能正确收敛,但我不知道是什么原因。我总是以一条爆炸的尾巴结束。 我是不是做错了其中一个计算?我是不是真的陷入了局部最小值,或者是别的什么? 下面是我的代码: import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def estimate(weights, x, order):
est = 0
for i in range(order):
est += weights[i] * x ** i
return est
def cost_funct
无法理解如何修复此代码中的错误。这是一个教育代码,我现在正在学习ML技术。
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.linalg as sla
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.linear_model import LinearRegression, Lasso, Ridge
def f(x):
"""
param x: np.array(np.float) ve
我正在寻找一些帮助扫描用户提供的价值。在下面的代码中,我想检查输入的每个值是否是整数(ca、ta、dd、gs),如果不是,请循环一条关于它的消息。我几乎没有看到关于它的一些老问题,但无论如何我都无法使它发挥作用。我对编程很陌生,所以我不太懂。我感谢你的每一个回答。
int ca; // Current altitude
int ta; // Target altitude
int dd; // Distance for descent/climb
int gs; // Ground speed`
char cont; // variable to continue or close prog
编写了一个简单的脚本来实现线性回归和实践numpy/熊猫。使用随机数据,因此显然权重(thetas)没有任何意义。寻求反馈意见
性能
Python代码样式
机器学习代码风格
# Performs Linear Regression (from scratch) using randomized data
# Optimizes weights by using Gradient Descent Algorithm
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
我使用矢量化实现了下面的梯度下降代码,但似乎代价函数没有减少correctly.Instead,代价函数随着每次迭代而增加。
假设θ为n+1向量,y为m向量,X为设计矩阵m*(n+1)
function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters)
m = length(y); % number of training examples
n = length(theta); % number of features
J_history = zeros(num_iters, 1);
error = ((t
我正在创建一个带有Inno安装程序的安装程序,并且已经基本完成。我现在遇到的问题是,我想检查用户选择了哪些组件,并且只有当用户选择某个组件时,才会在自定义向导页面中输入字段。
现在,在知道用户选择了哪些组件之前,它正在创建输入字段。我试着像使用两个底层函数一样使用if Assigned(DataDirPage) then,但这不起作用。
提前感谢!
这是我的.iss文件:
; Script generated by the Inno Setup Script Wizard.
; SEE THE DOCUMENTATION FOR DETAILS ON CREATING INNO SETUP S
因此,我正在尝试为一个名为DXX-Rebirth的源端口构建一个安装程序。我编译了它,当我运行时,在语言选择对话框之后立即得到一个“无法调用proc”的错误。错误指向function Descent。这是我的.iss文件:
; Script generated by the Inno Setup Script Wizard.
; SEE THE DOCUMENTATION FOR DETAILS ON CREATING INNO SETUP SCRIPT FILES!
#define MyAppName "DXX-Rebirth"
#define MyAppName1
我定义了一个梯度下降函数,它工作得很好,所有的参数也都包括在内。下面是相同的代码。 def gradient_descent(init_m,init_c,x,t,learning_rate,iterations,error_threshold):
m=init_m
c=init_c
error_values=list()
mc_values=list()
for i in range(iterations):
e=error(m,x,c,t)
if e<error_threshold:
我希望有人能给我指明正确的方向,或者给我举个例子。我正在尝试使用一个具有四个过滤选项的表单来过滤这个多维json对象(见下文)。
用户做出选择并单击submit按钮后,该产品或服务的详细信息结果将显示在页面上(该产品的ie...link、该产品的内容),还可以根据搜索筛选器显示多个产品或服务。有谁能帮帮我吗?
下面是我的对象:
var data = {
"Product":{"url":["http://www.google.com"],"mode":["gyro"],"modeOption
function calculateSpanHeight(testLine,font){
var spanElement = $(document.createElement("span")).css("white-space","pre");
spanElement[0].id = "tempSpan";
var spanElement = $(spanElement).html(testLine);
$(spanElement).appendTo(
我想尝试自己实现梯度下降,我写了以下内容: # Creating random sample dataset
import random as rnd
dataset = []
for i in range(0, 500):
d_dataset = [i, rnd.randint((i-4), (i+4))]
dataset.append(d_dataset)
def gradient_descent(t0, t1, lrate, ds):
length = len(ds)
c0, c1 = 0, 0
for element in ds:
我使用苹果的SimpleTextInput示例中的以下代码来确定光标的边框。我正在使用CTFrameGetLineOrigins,并且我注意到它返回的y值是不正确的(无论在哪一行,它都会显示.336 )。我的应用程序与SimpleTextInput略有不同,因为我将文本垂直居中,因此文本框架不会直接从原点开始。但是,为什么它给我的每一行都有这个值呢?这是一个bug吗?
for (int i = 0; i < [lines count]; i++)
{
CTLineRef line = (CTLineRef) [lines objectAtIndex:i];
CFRang
(这可能是一个非常愚蠢的问题,因为我刚刚从nodejs开始,但是我不明白这是如何工作的。告诉我问题中遗漏了什么,我会改正的。)
我正在尝试使用npm包。
因此,在我的server.js文件中,我编写了以下内容
var Recommender = require('likely');
在likely.js中,您可以找到这样的变量:
var DESCENT_STEPS = 5000; // number of iterations to execute gradient descent
var ALPHA = 0.0005; // learning rate, sho
我在运行代码时遇到了这个错误:
ErrorValue += ((m*x + b) - y)**2 RuntimeWarning: double_scalars中遇到的溢出
有人能解释一下我的密码出了什么问题吗?如果能对我的线性reg尝试的正确性以及改进我的代码的方法提出有益的建议,那就太好了。
非常感谢!
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import *
'''
This is a simple implementation of linear regression on correlatio
我采用了以下梯度下降算法来回归存储在数据中的y变量:,4关于数据中存储的x变量:,1。然而,梯度下降似乎是发散的。我希望能提供一些帮助,找出我的错误所在。
#define the sum of squared residuals
ssquares <- function(x)
{
t = 0
for(i in 1:200)
{
t <- t + (data[i,4] - x[1] - x[2]*data[i,1])^2
}
t/200
}
# define the derivatives
derivati