拟合后套索回归系数的求取在得到Lambda的最优值之后,我试图套索回归,现在的问题是,我想得到系数(权重向量),因为我想将它们与岭回归的权重进行比较。 lasso = Lasso(alpha=optimal_lmbda, f ...2024-05-16 已阅读: n次
用scipy.minimize()训练逻辑神经元我在逻辑神经元训练中使用scipy.minimize()时遇到问题。 我的成本和梯度函数已经成功测试 scipy.minimize()将我发回“索引器错误:数组的索引太多”。 我使用的是method= ...2024-05-16 已阅读: n次
基于二次规划和凸s的markowitz投资组合优化我正在使用从quantopian博客中提取的python代码,以便找到一个优化的投资组合。在 我已经详细介绍了整个练习:https://blog.quantopian.com/markowitz-po ...2024-05-16 已阅读: n次
python中的断言错误尝试运行此代码时 for i in range(N): jobs.append(mp.Process(None,G_Sim,(lmbda,mu,c,skip_cost,simulation_ ...2024-05-16 已阅读: n次
为什么我在时间序列分析中获得如此奇怪的结果?我正试图建立一个模型来预测送货咖啡馆每天的订单数量。这是数据 在这里你可以看到两个主要的高峰:分别是2月14日和3月8日。此外,你可以看到一个明显的季节性与时期7:人们订购更多的在周末和更少的工作日 ...2024-05-16 已阅读: n次
梯度下降(机器学习)的Python实现我曾尝试在python中实现梯度下降,但是不管lambda ans alpha值如何,成本J似乎都在增加,我不知道这里有什么问题。如果有人能帮我解决这个问题就太好了。输入矩阵是相同的。Y是电影x用户的 ...2024-05-16 已阅读: n次
为什么最小化不正确?我是一个新的Python用户,所以如果这个问题很明显的话,请容忍我。你知道吗 在给定一个固定向量Z和标量sigma的情况下,我试图找到使下列函数最小化的lmbda的值: def sure_sft(z, ...2024-05-16 已阅读: n次
在需要单个值的地方传递数组?我正在尝试用Python实现简单的优化问题。我目前正在努力解决以下错误: 值错误:包含多个元素的数组的真值不明确。使用a.any()或a.all() 据我所知,这意味着我正在尝试插入一个数组,其中只能 ...2024-05-16 已阅读: n次
带导入函数的sklearn functiontransformer我试图把数据处理管道放在一起。其中一个步骤需要应用numpy.stats.boxcox文件在特征上具有特定的lmbda值。我想我应该用FunctionTransformer。我可以让它对没有任何参数的 ...2024-05-16 已阅读: n次
为什么我的L1正则化实现的性能很差?我正在学习一个关于神经网络的在线教程,neuralnetworksanddeeplearning.com作者Nielsen在代码中实现了L2正则化,作为本教程的一部分。现在他要求我们修改代码,使其使用 ...2024-05-16 已阅读: n次
Scipy最小化表示成功,然后继续发出警告我试图最小化一个函数。我正在显示scipy运行时取得的进展。显示的第一条消息是 Optimization terminated successfully. Current funct ...2024-05-16 已阅读: n次
如何运行.py模块?我对Python没有任何经验。我看过一些教程资料,但似乎很难理解一个高级代码。所以我来这里寻求更具体的答案。 我的任务是重做我的电脑代码。在 以下是场景: 我是一名研究生,研究关系学习中的张量分解。一 ...2024-05-16 已阅读: n次
pacop压缩 pacopy为python中的pde提供了各种numerical parameter continuation算法。 pacopy是后端不可知论者,所以你的问题是否由 SciPy,F ...2024-05-16 已阅读: n次
smoothfit 给定实验数据,通常需要生成值匹配的函数 数据在某种程度上。该软件包实现了一种基于 关于最小化问题 (信号处理中的数据平滑也采用了类似的思想;参见,例如, this documen ...2024-05-16 已阅读: n次
l1ls 这是用 Python。该代码基于Stephen Boyd’s l1_ls page上提供的Matlab代码。 安装 您可以直接从源安装放气边缘: pip install git+https:// ...2024-05-16 已阅读: n次