我想估计分布参数(lambda)和一些可信度的指示。无论是置信区间还是标准误差都是可以的。可悲的是,scipy.stats.expon.fit似乎不允许这样做。这要么来自Hessian中的非有限元单元,要么来自np.linalg.eigh产生的Hessian非正特征值。()。no bse or cov_params available#/us
我试图理解这里的代码:for(n_test = N, I_n_test = I_N; n_test > m; n_test--) { // - I_n_testis the number of inliers for the n_test first correspondences
// - n_best is the value between
我研究神经网络已经有一段时间了,我决定与Michael Neilsen的书“神经网络和深度学习”合作。这本书非常好,它完美地传递了神经网络的概念。但是,在练习所教授的材料时,我遇到了一个错误:ValueError: too many values to unpack (expected 2) 我尝试过调试,将元组转换为列表,在Python3.9和Python2.7中运行程序,重写整个程序,从github复制整个程序,运行不同的IDE,但都没有改变错误。if test_data:
我在迈克尔·尼尔森( Michael )的在线书“NeuralNetworksAndDeepLearning”中建立了一个神经网络。我只将Tensorflow用于矩阵/向量运算,因为我想学习Nielsen的书,学习神经网络是如何工作的。我相信层API提供了一种保存模型的方法,但是我试图在不依赖层的情况下做到这一点。谢谢你的帮助。 let n_test;
let n = training_data.leng