1回答
标题不清楚，我希望在这里更好地解释： 我有两个维度相同的数组，ep和sp： ep = [0.00000000e+00, 4.29973987e-05, 1.77977219e-04, 3.08940223e558.34153011, 568.29913137, 575.9109472, 581.00400657, 584.97104685, 587.14272582, 587.92832846] 我需要按照下面的公式获取一个数组sw： sw = (np.amax(sp)/(ei**(ei+c))) * ((ep+ei)**(ei+c)) 其中c是e
浏览 15提问于2020-05-01得票数 0
回答已采纳
这是我的代码：liney = array([23.0, 28.521, 36.31542, 49.2312312, 78.231312])print p当我试图运行像这样简单的东西时，我会得到
据推测，这是polynomial.py中的polyfit中的第608行出现的</e
浏览 0提问于2016-08-22得票数 1
回答已采纳
1回答
近似奇异矩阵求逆的线性回归
、、、、
我有一个回归问题来估计y = a*x+b的斜率，并尝试了两种不同的方法来a。方法1将两个数据簇的平均值估计为两个点，根据该点计算a。方法2使用标准回归方程。import numpy as npx = "28.693756 28.850006 28.662506f"a = {_beta[1]}")
s
浏览 56提问于2020-12-10得票数 1
回答已采纳
1回答
Curve_Fit返回值解释
、、、、
下面是一个基于线性方程的使用Curve_Fit的例子。我对曲线拟合的一般理解是，它需要随机点的图，并创建一条曲线来表示一系列数据点的“最佳拟合”。我的问题是使用返回：
在简单的英语中，这两个值到底意
浏览 2提问于2013-10-24得票数 2
回答已采纳
1回答
感谢用户Eduard Ilyasov前几天的帮助我试图计算从1979年到2016年的温度趋势。#calculate trend nmon = nyr * 12 ntimes, nydtype=float)
for x in range (0,nx):
trend[y,x]=
浏览 8提问于2017-10-08得票数 0
回答已采纳
我在三维空间有N个点(我想我可以掌握我自己的一般N维情况)和与这些点的近似距离，我如何计算我相对于这些N点的位置？请注意，距离是近似的，所以我的近似距离越大，得到的结果就越方便。
谢谢!
浏览 1提问于2014-02-23得票数 1
回答已采纳
我一直在读这本关于安：的电子书目标输出产出(1-产出)ErrorB=OutputB(1-OutputB)(TargetB-OutputB)
我的意思是，为什么我要添加O的一部分(1-O)，我尝试了不同的价值观，但我真的不明白为什么它应该是那样的。
浏览 0提问于2015-01-30得票数 0
回答已采纳
1回答
嗨，我是线性回归的新手。我想知道和
机器学习在线性回归中何时使用梯度下降和均方误差？或者什么时候在线性回归中使用哪一种算法？
浏览 0提问于2018-10-04得票数 1
1回答
梯度下降代价收敛
、、
我有一个小脚本，对于数据集xa和ya，它的成本收敛到零，但是无论我使用什么值用于“迭代”和“学习速率”，当使用数据集xb和yb时，我可以获得的最佳成本是31.604。
m_curr = b_curr = 0 n, 66, 30, 68, 73])
浏览 2提问于2018-08-24得票数 0
回答已采纳
我相信这个问题已经被解决了好几次，但不幸的是，提出的方法都没有对我的情况有所帮助。我正在尝试使用Scipy fsolve解决一个复杂的研究，但求解器对初始条件非常敏感。我的问题是:有没有其他的解决方案？如果没有，有没有办法调整灵敏度？
浏览 0提问于2019-08-13得票数 1
1回答
这可能是一个新手问题，但我正在尝试最小化GAMS中的平均绝对误差。/0/y("1") = 23;
y("2") = 26; 我想做以下基于指数平滑的方程式(方程式取from here)： ? 我可以用一个循环在GAMS中做到这一点： u("0")
浏览 21提问于2020-09-04得票数 0
回答已采纳
我翻阅了文档，但我不能正确地解释它返回me -1.04 727.2，尽管我的代码(它是一个大得多的文件)正确运行，并完成了它想要做的事情--我想了解返回的是什么。我假设多元拟合返回一条满足(通过)给它的点的线(曲线，直线，任何东
浏览 0提问于2018-02-18得票数 3
回答已采纳
假设我必须找到一个包含矩阵和向量的函数的最小值-
有办法计算给定X和y的w吗？可以输出“最小向量”的函数？
浏览 3提问于2016-05-21得票数 0
回答已采纳
3回答
我想用numpy.linalg.solve来解决一个线性代数方程，但是我得到了一个错误信息，说‘数组的最后两个维数必须是平方的’。请多多指教，谢谢！下面是我的代码：from numpy. linalg import solve
A = np.array([[3,-1,-1,0,0,0], [-1,4,-1,
浏览 1提问于2015-03-14得票数 5
例如，这里有一个数据集：我想我应该使用NumPy polyfit函数，但不确定。例如，我如何才能得到x(3)和x(6)之间的线性拟合？
在我脑子里想的应该是：rise/run = (41-22)/(6-3) = 6.3333333...每次我以.txt文件的形式读取数据集时，我都会处理不同
浏览 1提问于2016-11-10得票数 0
1回答
如果动量优化器独立地为每个权重保留一个自定义的“惯性”值，那么为什么我们需要为学习速度而烦恼呢？谢谢你的回答！说得更清楚一点:动量控制“我们如何保持”运动，学习速度是“我们reGain多快”运动。
浏览 0提问于2018-04-21得票数 4
回答已采纳
3回答
据我所知，岭回归只是有一个优化问题的损失函数加上正则化项(L2范数在岭的情况下)。但是，我不确定损失函数是否可以用非线性函数来描述，还是需要是线性的。在这种情况下，如果损失函数需要是线性的，那么据我所理解的岭回归，只是执行线性回归加上L2-范数的正则化。如果我错了，请纠正我。
浏览 0提问于2020-03-13得票数 8
回答已采纳
我有一个强大的变化的数据，我试图拟合使用自定义函数的cftool在Matlab中。问题是，默认情况下，拟合是使用平方误差总和(SSE)作为准则来最小化拟合。对于较小的值，这会导致较大的误差，因为它们的偏移量对SSE的贡献很小。
我想用相对偏差的平方和(百分比误差)作为最小标准进行拟合。有没有办法做到这一点？当然，我可以在
浏览 1提问于2018-10-23得票数 1
1回答
我需要创建一个函数，通过最小化卡方误差来优化参数β。我有vg(r)、delta(r)和r本身的数据。H和z是已知的参数，我可以猜测beta参数，但我不知道如何在python中实现这一点。import numpy as npimport math
#paramet
浏览 0提问于2019-04-16得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
