我使用Pyspark在数据集上运行线性回归和k重交叉验证。目前我只能确定最佳模型的均方根误差。但我想要在交叉验证中评估的所有模型的平均RMSE。如何在交叉验证中获得所有评估模型的平均RMSE? from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassifica
我正在尝试使用C#的Accord.net数学包中的L-BFGS解算器。但是,我找不到如何定义优化的起始值。我们如何定义它呢? 根据官方示例,以下语法定义了优化过程中x的初始值。然而,在下面的示例中,它不能正常工作-就好像算法使用了另一个起点一样。 //Target function to minimize;
public double f(double[] x) {
double z = Math.Cos(x[0])-0.2*x[0] + x[1] * x[1]; //Function with multiple local minima : x ~ { (2n+1)pi , 0 }
我现在正在处理一个问题,我正在尝试使用Python中的Tensorflow概率优化器来解决我已经在R中定义的一个简单的优化问题。
以下是几个步骤:
步骤1:定义用于解决Rosenbrock香蕉函数的原始Python问题:
import contextlib
import functools
import os
import time
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy as sp
from six.moves import urllib
from sklearn import preprocessing
import te
标题很好地概括了这个问题。我注意到,在一些论文中,人们提到了NER的BILOU编码方案,而不是典型的生物标签方案(例如Ratinov和Roth在2009年发表的这篇论文)。
通过使用2003年的CoNLL数据,我知道
B stands for 'beginning' (signifies beginning of an NE)
I stands for 'inside' (signifies that the word is inside an NE)
O stands for 'outside' (signifies that the word
我使用python2.7,并且需要找到多变量标量函数的最大值。
换句话说,我有这个函数:
def myFun(a,b,c,d,e,f):
# complex calculation that takes about 30 seconds
return res # res is a float
这个函数不是凸的。
我为每个参数a,b,c,d,e和f指定了最小和最大可能值。我需要找出什么参数组合近似地导致myFun的最大值。我将为它提供一个良好的起点。
我尝试了一个强力网格搜索,但考虑到我的函数需要很长时间来计算,它是不可行的。
我已经调查过scipy包了。我特别了解了函数。这对我