我想用Python来拟合一个模型(这里是2D高斯,但可能是其他东西)。
尝试使用scipy.optimize.curve_fit,我有一些问题。见下文。
让我们从一些功能开始:
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
from scipy.signal import argrelmax
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib.patches import Circle
from tifffile import T
我正在使用自己的预测器,并希望像使用任何scikit例程一样使用它(例如RandomForestRegressor)。我有一个包含fit和predict方法的类,它们似乎工作得很好。但是,当我尝试使用一些scikit方法时,例如交叉验证,我得到如下错误:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\cross_validation.py", lin
我试图了解线性回归的auto.arima()和lm()是如何工作的。
我的假设(似乎不正确)是,当您使用auto.arima()并指定xreg时,线性模型适合于整个系列,然后使用ARMA模型进一步拟合残差。我从arima()文档中的这句话中得到了这一点(我认为这就是auto.arima()中所称的)
If am xreg term is included, a linear regression (with a constant
term if include.mean is true and there is no differencing) is fitted
with an ARMA m
我正在为一个工业质量实验室的Job Shop调度构建一个相当大且复杂的优化模型,我正在使用gurobi。 这是一个多目标模型,我需要最小化四台不同机器上的处理时间,但我还需要优先安排管道,这些管道将释放更多的材料运往客户(保持低库存)。 一个管道可以关联一个或多个测试,我也可以将多个管道关联到一个订单;一旦完成了所有需要的测试,订单就可以发送给客户端。管道被放在一些盒子里,然后被带到机器上(一台机器一次一个盒子),机器处理里面的所有管道。 我的目标函数如下: OBJECTIVE = gp.quicksum(T[m] for m in machines)
- gp.
假设我有五组,我想聚在一起。我理解这里描述的SimHashing技术:
可以产生三个集群({A}、{B,C,D}和{E}),例如,如果结果是:
A -> h01
B -> h02
C -> h02
D -> h02
E -> h03
同样,MMDS书的第3章中描述的MinHashing技术:
如果其结果是:
A -> h01 - h02 - h03
B -> h04 - h05 - h06
|
C -> h04 - h07 - h08
|
D -> h09 - h10 - h08
E
我试图为一个巨大的数据集(兆字节数据)计算分位数(可以用一些精度保证或错误界限来近似)。如何有效地计算分位数。所需条件如下
1) Can be computed efficiently (one-pass) or in a distributed way (merging)
2) High accuracy (or at least can be controlled)
3) Can be re-computed or reproduced in multiple language (java and python)
4) Incrementally updated (not a requir
我在python中实现了梯度下降的线性回归。为了了解它做得有多好,我将它与scikit-learn的LinearRegression()类进行了比较。由于某些原因,sklearn的平均性能总是超过我的程序MSE 3(我正在使用波士顿房屋数据集进行测试)。据我所知,我目前没有做梯度检查来检查收敛性,但我允许多次迭代,并且将学习速率设置得足够低,使它能够收敛。我的学习算法实现中有什么明显的缺陷吗?这是我的代码:
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
def getWeights(x):
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