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沙龙
1
回答
smooth.spline
超
调
r
正如下面的屏幕截图中突出显示的那样,是否有一个R函数可以平滑步骤,类似于
smooth.spline
(),但没有
超
调
(如红色箭头所指)?loess(y~x)lines(predict(lo_t), col='red', lty=2) # 2nd attempt used
smooth.spline
# Would like to eliminate the overshoot, Ok with trying out a different
浏览 66
提问于2021-08-15
得票数 2
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1
回答
如何在famo.us应用程序中禁用
超
调
?
famo.us
在桌面Chrome中读取famo.us文档时,当滚动到中心容器的顶部或底部(即头部下方)时,我会看到
超
调
效应。famo.us似乎模仿了
超
调
,类似于iOS应用程序的本机
超
调
。是否有选项(以声明方式或编程方式)禁用
超
调
?
浏览 0
提问于2014-05-20
得票数 0
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3
回答
如何在R中平滑数组?
r
、
spline
在这个概念的证明点上,我可以使用任何流行的平滑函数.我目前正在尝试使用
smooth.spline
函数: control.spar = list())smoothed <-
smooth.spline
(myarray)
smooth.spline<
浏览 5
提问于2010-01-23
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1
回答
决策树的
超
参数
调
优然后在Adaboost中单独使用还是同时产生相同的结果?
scikit-learn
、
decision-trees
、
hyperparameter-tuning
、
gridsearchcv
、
adaboost
所以,我在这里的困境是,我在一个独立决策树分类器上执行了
超
参数
调
优,我得到了最好的结果,现在轮到独立的Adaboost,但是这里是我的问题所在,如果我在Adaboost中使用
调
优的决策树作为base_estimator,那么我只对Adaboost执行
超
参数
调
优,它会产生与尝试对未
调
优的Adaboost和未
调
优的决策树同时作为base_estimator执行
超
参数
调
优的结果吗?在这里,我一起尝试Adaboost和决策树的
超</e
浏览 0
提问于2021-09-15
得票数 0
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1
回答
验证数据NN的目的
neural-network
除了使用验证数据来
调
优
超
参数之外,将验证数据包含到模型中还有其他好处吗?那么,如果我们不调优
超
参数,那么验证集就没有意义了?
浏览 0
提问于2020-02-28
得票数 2
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1
回答
是否对培训或验证数据集进行了
超
参数
调
优?
hyperparameter-tuning
、
hyperparameter
是否对培训或验证数据集进行了
超
参数
调
优?post 这里对是否应该使用训练集进行
超
参数调整给出了不同的意见。我想知道是否可以在训练数据集上进行
超
参数
调
优?此外,我想知道为什么我们应该/不应该对训练数据集进行
超
参数
调
优的后果是什么。 提前感谢!
浏览 0
提问于2023-05-08
得票数 0
1
回答
`
smooth.spline
`严重不适合长(周期性)时间序列
r
、
time-series
、
regression
、
spline
、
smoothing
我想在R中平滑非常长的、噪音很大的数据,但我发现对于高度周期性的数据,开箱即用的
smooth.spline
()会迅速分解,平滑的数据开始显示出振铃声。y <- cos(t)# + rnorm(length(t), 0,0.05) rms <- sapply( seq(250,3000,b
浏览 2
提问于2016-10-26
得票数 3
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1
回答
Google Cloud ML:如何执行
超
参数
调
优作业的纯网格搜索
tensorflow
、
google-cloud-ml
、
hyperparameters
在特定情况下,我有一些
超
参数
调
优作业,在这些作业中,我希望对
超
参数
调
优作业中的
超
参数网格执行详尽的搜索。我该怎么做呢?我执行纯网格搜索的动机是:我观察到,针对完全离散类型的
超
参数的
超
参数
调
优作业多次评估相同的
超
参数组合,这是我不想要的。我怀疑这与贝叶斯优化的使用有关。这就是为什么我想对这些情况执行纯网格搜索的原因。
浏览 3
提问于2018-01-19
得票数 1
1
回答
Smooth.spline
中的错误:不允许输入中缺少或无限大的值
r
、
spline
我正在尝试使用
smooth.spline
应用平滑,但我一直收到这个错误。我已经从数据框中排除了NA。以下是我的数据示例:fit.sp<-
smooth.spline
(test1)错误: Error in
smooth.spline
浏览 1
提问于2015-11-23
得票数 2
3
回答
什么意思‘交叉验证与非唯一的'x’值似乎可疑的平滑样条在R?
r
、
statistics
、
spline
、
smoothing
、
cross-validation
我在R中使用平滑样条函数,但我收到警告信息: Warning message: cross-validation with non-un
浏览 2
提问于2014-05-25
得票数 3
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1
回答
在同一不相关的图上用ggplot2绘制多幅图
r
、
ggplot2
、
spline
、
smoothing
如何在
smooth.spline
()散射图中使用ggplot2方法? 如果我的数据位于名为data的数据框架中,则有两列,即x和y。
smooth.spline
将是sm <-
smooth.spline
(data$x, data$y)。我认为我应该使用geom_line(),sm$x和sm$y作为xy坐标。
浏览 1
提问于2014-07-29
得票数 0
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3
回答
本地
超
参数
调
优-- Tensorflow Google Cloud ML Engine
tensorflow
、
gcloud
、
google-cloud-ml
、
tensorflow-estimator
、
hyperparameters
是否可以使用ML引擎
调
优
超
参数以在本地训练模型?文档只提到了在云中使用
超
参数
调
优进行培训(提交作业),而没有提到在本地进行培训。否则,是否存在另一种常用的
超
参数
调
优,将命令参数传递给task.py,如人口普查估计器教程中所述?
浏览 2
提问于2018-11-30
得票数 1
1
回答
使用
smooth.spline
进行R- dlply
r
、
plyr
当我用dlply()函数尝试
smooth.spline
()函数时,它给我一个错误:"Object '...‘not found“。下面的例子创建了一些数据,并展示了"lm“是如何工作的,而"
smooth.spline
”则不是。请注意,我在函数参数中做了一些算术运算,但这不是错误的原因。(sl),
smooth.spline
,x=count,y=VSS/TSS,all.knots=TRUE)Error in xy.coords(x,y) : Object 'VSS&
浏览 0
提问于2012-06-18
得票数 1
1
回答
如何使用plot.zoo自定义每个多点图中y轴的颜色和比例?
r
、
time-series
、
panel
、
axis
、
zoo
dat)<-c("prec","temp","pet","bal")dat<-ts(dat,start = c(1965,1),frequency = 12)fit1<-
smooth.spline
(time(dat),dat[,1],df=25)fit3<-
smooth.spline
(time(dat),dat
浏览 30
提问于2020-10-11
得票数 0
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1
回答
服务生命周期中的超级调用
android
、
service
、
android-service
当我读到这个链接的时候,看到了这样的说法谁能解释为什么不需要调用
超
类,在什么情况下我们可以添加
超
类实现? 谢谢
浏览 1
提问于2021-07-21
得票数 0
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1
回答
查找在R中使用
smooth.spline
创建的高于或低于阈值的点
r
、
plot
、
points
、
threshold
q0.005,xlim=c(0,0.5),ylim=c(0,80),type='l',col='gray',xlab='Heterozygosity',ylab='FLK statistic')lines(
smooth.spline
(Ht,q0.005)) detach() 在绘制完所有的原始点之后: ?
浏览 68
提问于2021-09-14
得票数 0
2
回答
使用网格搜索进行
超
参数调整的计算复杂度是多少?
big-o
、
complexity-theory
、
grid-search
如果我有许多
超
参数要
调
优,每个
超
参数都可以表示为任意长度的向量,例如神经元数量= [4, 8, 16],学习率= [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001],那么全网格搜索的计算复杂度是多少?要
调
优的不同
超
参数的数量是否为多项式?
浏览 26
提问于2019-08-17
得票数 2
1
回答
计算R中坐标的总绝对曲率
r
、
differential-equations
我用的答案从x,y坐标(xymat)的矩阵中计算曲率,得到我认为是绝对曲率的总曲率:问题是,总绝对曲率的最小值为seq(0:360)), sum(abs(predict(
smooth.spline
如果我将df参数
smooth.spline
更改为3(与前面的答案一样),返回的值是3.944053
浏览 1
提问于2018-04-29
得票数 2
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2
回答
在分裂成折叠之前对数据进行洗牌。
machine-learning
、
cross-validation
、
hyperparameter
、
hyperparameter-tuning
我正在运行一个4倍交叉验证的
超
参数
调
优使用sklearn的'cross_validate‘和'KFold’函数。假设我的训练数据集已经被洗牌了,那么在分割成批/折叠(即KFold函数中的洗牌参数)之前,我是否应该对每一次
超
调
参数
调
优重新洗牌数据?我注意到,
超
参数
调
优过程的结果将是不同的,这取决于在将数据分割成折叠之前对数据进行洗牌。 我假设,如果结果取决于洗牌,那么模型就不稳定了。这是正确的吗?然而,这也可能对模型“不公平”,因为结果是不可
浏览 0
提问于2020-02-27
得票数 3
回答已采纳
1
回答
OpenCPU:无方法asJSON S3类
r
、
opencpu
、
jsonlite
我试图获得以下资源的JSON表示:我得到的错误是No method asJSONS3 class:
smooth.spline
。
smooth.spline
()调用的结果具有以下结构: $ x : num [1:11] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...2.55 2.69 2.98 3
浏览 2
提问于2015-02-06
得票数 3
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