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R中的非线性最小化(nlm),错误:维数不正确

R中的非线性最小化(nlm)是一种用于解决非线性优化问题的函数。它可以通过最小化给定函数的值来寻找函数的最优解。然而,在使用nlm函数时,有时会出现错误:维数不正确。

该错误通常是由于输入参数的维度不正确引起的。在使用nlm函数时,需要确保输入的函数和初始参数向量的维度是匹配的。如果维度不匹配,就会出现维数不正确的错误。

为了解决这个错误,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 检查输入函数的定义:确保输入的函数正确定义,并且输入参数的维度与函数定义中的参数维度一致。
  2. 检查初始参数向量的维度:确保初始参数向量的维度与输入函数的参数维度匹配。可以使用length()函数来检查向量的长度。
  3. 确保输入参数的维度正确:如果输入参数是矩阵或数组,需要确保其维度正确,并且与函数定义中的参数维度一致。
  4. 检查输入参数的取值范围:有时,维数不正确的错误可能是由于输入参数的取值范围不正确引起的。确保输入参数的取值范围符合函数定义的要求。

如果以上步骤都没有解决问题,可以尝试查阅R的官方文档或搜索相关的在线资源,以获取更多关于nlm函数的使用方法和示例。

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你竟然还不知道t-SNE降算法!

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BAT机器学习面试1000题系列(第150~279题)

186、关于 logit 回归和 SVM 不正确是()机器学习 ML模型 易 A.Logit回归目标函数是最小化后验概率 B. Logit回归可以用于预测事件发生概率大小 C....而最小化后验概率是朴素贝叶斯算法要做。A错误 B. Logit回归输出就是样本属于正类别的几率,可以计算出概率,正确 C....通常以关注类为正类,其他类为负类,分类器在测试数据集上预测或正确或不正确,4种情况出现总数分别记作: TP——将正类预测为正类 FN——将正类预测为负类 FP——将负类预测为正类 TN——将负类预测为负类...它优良性质是能产生稀疏性,导致 W 许多项变成零。 稀疏解除了计算量上好处之 外,更重要是更具有“可解释性”。所以能加快计算速度和缓解灾难. 所以BC正确....我们应用PCA算法降, 减少特征 D. B 和 C E. A 和 B F. 以上所有 答案: F 241、我们想要减少数据集中特征, 即降. 选择以下适合方案 : 1.

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linear regression and logistic regression

最小化error function: ? gradient decent,和刚刚方法是一样。 ? ? 上面的 ?...square function对于分类来说其实不太合理,分类正确了,应该越远越好才对,但是square function是越远错误就越大,是不合理,logistics就更合理了,错误越错就越大正确就小...如果是dx做二次扩展,那么有 ? 求上界,如果阶更高,假如阶为Q,对于x是d,那么对于z空间就是 ? 这种特征变换会导致计算空间变大,计算复杂度变大。...接下来讨论一下x到z多项式变换: 一: ? 二: ? 三: ? Q: ? 所以这些hypothesis是包含关系: ? 对应上图: ? ? ?...之间差距会越来越大, ? 最后就不能再代表 ? 了。随着变换多项式增大,虽然逐渐减小,但是model complexity会逐渐增大,造成很大,所以阶不能太高。

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特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠

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78.Kmeans复杂度? 时间复杂度:O(tKmn),其中,t为迭代次数,K为簇数目,m为记录,n为空间复杂度:O((m+K)n),其中,K为簇数目,m为记录,n为。...144.下列哪一项在神经网络引入了非线性?(B) A. 随机梯度下降 B. 修正线性单元(ReLU) C. 卷积函数 D .以上都不正确 答案:(B) 修正线性单元是非线性激活函数。...以上都不正确 答案:(C) 如C选项指出那样,可能原因是核之间相关性。 153.假设我们有一个如下图所示隐藏层。隐藏层在这个网络起到了一定作用。...通常以关注类为正类,其他类为负类,分类器在测试数据集上预测或正确或不正确,4种情况出现总数分别记作:   TP——将正类预测为正类   FN——将正类预测为负类   FP——将负类预测为正类...以上所有 答案: (F) 252.我们想要减少数据集中特征, 即降.

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基于语义分割相机外参标定

,引入了语义标签,可以在跨域之间进行匹配校准,此外,使用语义标签代替原始RGB和RGBD相机数据使配准更加稳健,并减少配准算法错误可能性。...E、 跨源配准 我们目标是估计旋转矩阵R和平移向量t,我们将此估计问题表述为优化问题,最小化旋转和平移损失与误差,由于Nelder-Mead方法不需要梯度信息,它允许将广泛数据变换应用于模型点云数据...P(R^;^t)定义视点图像I^,然后,通过计算两幅图像之间距离度量并将结果解释为损失值,可以将I^与先前获得图像分割进行视觉匹配,通过调整R^和^ t以最小化这些图像之间视觉差异,从而最小化损失值...这种自适应点大小方法还增加了限制不同激光雷达模型之间不同线影响好处,因为通过增加λ,线较少激光雷达仍然可以密集渲染。...现实世界kitti场景也表现得很好,虽然点云标签和图像分割都包含不正确标签,并且在点云情况下,包含不正确测量数据点,但最终校准质量仍然非常高,尤其是用于基础设施传感器校准时。

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深度学习500问——Chapter02:机器学习基础(4)

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