我正在尝试弄清楚statsmodels.sm.api是如何计算标准误差的:import statsmodels.api as smresiduals = y - y_hat据我所知,这个等式给出了标准误差矩阵Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors
我必须反演一个大型稀疏矩阵(50000 X 12000)。它最初以numpy.ndarray的形式存储,矩阵的大小约为3.5GB。我已经尝试过使用numpy.linalg.pinv来转换这个矩阵,但是它崩溃了jupyter笔记本内核。将此numpy.ndarray转换为scipy.sparse.csr_matrix (稀疏矩阵格式)是可行的,但我不知道有任何函数可以计算csr_matrix的伪逆。
如何求大型稀疏<e
我想知道是否有一种方法可以用变量来计算矩阵运算,比如一些矩阵的逆。如果我可以取上面M的倒数,并用k(解矩阵)来点它。我可以解决x和t的问题,我已经尝试过在python上计算变量矩阵的求逆,但没有成功。摘要:我需要帮助计算包含变量的矩阵的求逆。这是我的一个尝试。import numpy as np
from IPython.display im