Python / GPyOpt:只优化一个参数
Python / GPyOpt是一个用于优化单个参数的Python库。它提供了一种灵活且易于使用的方式来寻找参数的最佳配置，以最大化或最小化某个目标函数的结果。
Python是一种高级编程语言，具有简洁而易读的语法，广泛应用于各种领域的软件开发。它具有丰富的库和框架，使开发人员能够快速构建各种应用程序。
GPyOpt是一个基于贝叶斯优化的Python库，用于在给定的参数空间中寻找最优解。它使用高斯过程模型来建模目标函数的不确定性，并通过选择最有可能的参数来逐步改进优化结果。
优势：
- 灵活性：Python / GPyOpt提供了灵活的接口和配置选项，使用户能够根据自己的需求进行定制化优化。
- 易于使用：Python具有简洁而易读的语法，使得使用GPyOpt库变得简单和直观。
- 高效性：GPyOpt使用贝叶斯优化算法，能够在较少的迭代次数内找到较好的优化结果。
- 可视化：GPyOpt提供了可视化工具，可以帮助用户更好地理解优化过程和结果。
应用场景：
- 参数调优：Python / GPyOpt可用于优化机器学习模型的超参数，以提高模型的性能和准确性。
- 实验设计：在科学实验中，Python / GPyOpt可以帮助确定实验参数的最佳配置，以获得最佳的实验结果。
- 优化问题：对于任何需要寻找最优解的问题，Python / GPyOpt都可以提供一种有效的优化方法。
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1回答
我在Linux上有一个用Spyder(Python 3.8)编写的脚本。虽然在Spyder控制台上脚本运行良好，但我从Linux终端调用它时，它似乎看不到我在脚本中导入的模块。打开我运行的终端：python3 /zhome/c9/f/144817/Desktop/ChargersDaniel.py，但是，下面是我得到的错误： Traceback (most recent call last): File "/zhome/c9/f/144817/Desktop/ChargersDaniel.py", line 9, in <module>
import GPyOp
浏览 70提问于2021-04-25得票数 1
1回答
如何降低计算成本
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使用GPyOpt对基于Tensorflow的LSTM模型的参数进行了优化计算。然而，与典型的过程不同，参数的验证是通过最小化方差而不是偏差来实现的。因此，需要迭代使用参数集运行的LSTM模型。事实上，我的脚本工作得很好，没有任何错误，但返回最佳参数需要花费太多时间。我试着找出任何方法来提高处理速度，但无法。
我认为其他模块，例如GridSearch或RandomizedSearch可能比GpyOp更快，但它们使用贝叶斯优化来获得参数。
有没有办法降低这个操作的计算成本？
我的电脑：MackBook, 2.3 GHz Intel Core i5
我的脚本：
import os
os.enviro
浏览 0提问于2020-02-18得票数 1
1回答
我想用Keras对我的传输学习模型进行超参数优化。我不知道该怎么做，因为我有两个阶段的训练，
冻结整个网络，只训练最后一层以收敛到新的类和
解冻和训练网络。
在和中，提出了一种基于传递学习的超参数优化方法--共享超参数优化。他们说，在这两个阶段之间共享一组超参数会得到最好的结果。但是，我不明白“一组超参数”是什么意思，以及是否可以使用Keras (他们使用GPyOpt)来实现这一点。
任何帮助理解这一概念，或任何其他的想法/经验如何执行超参数优化的转移学习模型，将不胜感激！
浏览 5提问于2021-04-30得票数 0
我想将回归应用于我的数据集。目前，我正在尝试使用XGBRegressor优化BayesianOptimization，但每次运行它时，我都会得到相同的错误。我不太熟悉机器的收入，所以我真的很感激我能得到的任何帮助。以下是代码：
optimizer = BayesianOptimization(f=xgboostcv,
domain=params,
model_type='GP',
acquisition_type='EI',
浏览 3提问于2021-11-17得票数 1
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3回答
最近，我试着和GCC一起编写类似这样的程序：
int f(int i){
if(i<0){ return 0;}
return f(i-1);
f(100000);
它运行得很好。当我检查堆栈帧时，编译器将程序优化为只使用一个帧，只需跳回到函数的开头，只替换f的参数。而且-编译器甚至没有在优化模式下运行。
现在，当我在Python中尝试同样的事情时，我遇到了最大的递归墙(或者如果我将递归深度设置得太高，可能会导致堆栈溢出)。
有没有办法让像python这样的动态语言利用这些优化呢？也许可以使用编译器而不是解释器来实现这一点？
只是好奇而已！
浏览 1提问于2010-03-24得票数 8
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1回答
嗨，我正在尝试创建一个函数，它以几个参数(与优化的变量无关)和一个我想要优化的变量作为输入。例如，对于foo_function(a，b，c，x)，我希望将a，b，c作为固定参数传递给foo_function，并通过更改x来找到foo_function的最小值。如果我能够在Matlab或Python中工作，这应该比较容易，因为一个函数可以返回另一个函数的句柄，但在VBA中是不可能的。我试着使用中的代码，有人知道如何继续吗？
浏览 1提问于2015-09-03得票数 0
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1回答
我有一个python函数，它接受一堆(1或2)参数，并返回一个2D数组。我一直试图使用scipy、curve_fit和least_squares来优化输入参数，以便得到的2D数组与另一个预先生成的2D数组相匹配。我遇到了这两种方法的问题，将初始猜测作为收敛的解决方案返回给我。在从我的头上扯下许多头发后，我发现问题是，由于它对初始猜测的小增量太小，无法对函数返回的2D数组产生任何影响(因为数组中的单元值是量化的，并且不是连续的)，因此scipy假定它在初始猜测时已经达到收敛(或局部最小)。
我想知道是否有办法解决这个问题(比如在猜测时强迫它使用更大的增量)。谢谢。
浏览 2提问于2020-05-25得票数 3
这里我们有一个关于这个问题的摘要：
假设我们有两个模型: ResNet和EfficienNet。
第一个模型如下所示：(ResNet)
def __init__(self, in_channels, out_channels, num_classes):
super().__init__()
self.conv1_0 = _conv3x3(3, 32, stride=2)
self.bn1_0 = _bn(32)
self.conv1_1 = _conv3x3(32, 32, stride=1)
self.bn1_1 = _bn(32)
sel
浏览 11提问于2022-09-12得票数 1
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我正在研究编译一组相当大的python模块和包给pyo。我知道，通过设置PYTHONOPTIMIZE环境变量或在启动时指定-O，这是可能的。我希望用pyc代替pyc来实现最小的足迹。为了在我的部署模块中这样做，我必须创建一个包装器脚本，它用-O选项启动实际的脚本，因为在启动解释器之前需要指定环境变量。
有没有办法避免这种情况，并以编程方式执行pyo创建？
向你问好，托斯滕
浏览 6提问于2012-07-13得票数 12
我有一个关于Chainer的迭代器接口的问题，以及它如何与Trainer，Updater和Model接口。
我的数据是图形，因此具有不同的矩阵形状。我已经将特征矩阵连接成一个大型密集矩阵，将邻接矩阵连接成一个大型稀疏COO矩阵，并将求和算子连接成一个大型稀疏COO矩阵。因为这是用分子数据完成的，所以我每个样本都有一个原子图和一个键合图。因此，输入数据是一个六元组，出于深度学习的目的，我认为它是一个用于训练的大数据点。(在我使用这个巨大的矩阵之前，我还不打算进行训练/测试拆分，以保持代码的简单性。)
xs = (atom_Fs, atom_As, atom_Ss, bond_Fs, bond_A
浏览 0提问于2019-01-07得票数 1
1回答
假设我有类似的示例代码。
def foo(n):
def bar():
return -1
if n = 0:
return 0
else:
return foo(n+bar())
我假设每次递归调用foo时它都会创建bar的一个新实例。然而，这似乎是可以在python (或任何其他语言)中进行优化的东西，但是我无法找到任何说明它是否已经为此进行了优化的东西。
我在foo中定义了bar的理由是，我试图向用户隐藏bar，而python的_bar()或__bar()的“请先生不要使用这个亲爱的用户”让我很烦，因为我接受了非脚本语言的培训。
浏览 0提问于2013-11-06得票数 0
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2回答
如何更改Keras优化器代码
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我是Keras的新手，所以如果我的问题有点傻，请原谅。我使用默认方法在我的系统中安装了Keras，它工作得很好。我想在Keras中添加一个新的优化器，这样我就可以在model.compile函数下轻松地提到"optimizer = mynewone“。如何更改Keras中的“optimizer.py”代码，并确保更改反映在我的Keras环境中。这是我尝试过的：
假设我在代码中将优化器名称从rmsprop更改为rmsprops，则会得到以下错误：
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmspr
浏览 12提问于2017-02-19得票数 6
2回答
我在Python中有一个的pickle object。我想在Java中使用这个对象来进行预测。这有可能吗？正如我所见，Python pickle object可以在Java中以的方式使用，但我不确定它是否适用于机器学习模型。
编辑:我发现Pickle只是一个“序列化对象”，在Java中使用它是毫无意义的。我必须使用中的Java分类器实现，而不是使用Java中的Python对象。
浏览 4提问于2020-08-19得票数 0
在给定一组参数的情况下，研究预测电生理数据的模型。这个脚本试图为那些给出最接近实验数据的预测的参数找到值。我运行的是Python 2.7、Scipy 0.17.0和Numpy 1.10.4。脚本附在下面。出现错误的行是epsc_sims[n,1] = r_prob*poolsize。
下面是脚本：
import scipy.optimize as optimize
import numpy as np
import math
def min_params(*params):
std_err = 0
epsc_exp = np.loadtxt('sample.txt&#
浏览 4提问于2016-08-04得票数 0
Python中有没有内置的函数，可以找到满足某些条件(由函数指定)的最佳值？例如，下面的代码：
def argmin(seq, fn):
best = seq[0]; best_score = fn(best)
for x in seq:
x_score = fn(x)
if x_score < best_score:
best, best_score = x, x_score
return best
浏览 0提问于2013-05-04得票数 2
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我想从Python运行MOD文件，该文件以前是用带有OPL的CPLEX编写的。有关这方面的信息在一些链接中进行了讨论，例如，有关zootupleset.mod和doopl包的解释可在以下链接中找到： How to run a .mod file (CPLEX) using python? https://pypi.org/project/doopl/ https://optmsr.com/very-simple-opl-call-opl-from-python/ 但我想问的是，有没有可能在python中定义参数，并在CPLEX中发送它们，而不是数据文件？对此有什么不能做的？在这种情况下，如何
浏览 15提问于2020-09-04得票数 1
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我在使用pytorch 时遇到了一些问题。情况是：
我的模型是A，和往常一样，它是在单片 GPU上训练的。假设A中有三个层：
A类(nn.module)：def __init__(self)：super(A，self).__init__() self.layer0 = layer0 self.layer1 = layer1 self.layer2 = layer2 def forward(self，x)：x=self.layer0(x) x=self.layer1(x) x=self.layer2(x)返回x
现在我有了一些新的数据。我想在多个GPU上微调A.我需要把A包装成一个多GP
浏览 3提问于2019-12-02得票数 0
我正在通过一个自定义的Python模型(一个简单的kNN分类)来测试Azure机器学习设计器。我想要调优'k‘的值并获得最佳性能的模型，但是当“创建Python模型”的输出作为输入时，"Tune Hyperparameters“模块给出了以下错误。 ModuleExceptionMessage:LearnerTypesNotCompatible: Got incompatible learner type: "None". Expected learner types are: "(<TaskType.BinaryClassification:
浏览 13提问于2020-06-16得票数 1
1回答
Python有一个curses模块。有没有一种简单的方法来使用这个模块来显示反视频文本？我不想做全面的诅咒应用程序，只是希望文本带来逆(或在颜色)。
浏览 6提问于2016-02-07得票数 2
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用PYTHON写了一个网站，通过云服务的计划任务进行运行。但每次访问要很久才能才能打开，查看了CPU和内存使用量都在50%以下，还可能有哪些地方影响访问速度啊
浏览 332提问于2021-08-18
在python sklearn中，SGD分类器和SGD回归器有什么不同？另外，我们可以设置批处理大小以提高性能吗？
浏览 3提问于2019-02-15得票数 1
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我最近完成了一个“相当好的”TF2/keras模型，用于图像识别，使用了许多层，SGD优化，并从MobileNetv2预训练模型开始。
我可以永远调整:添加/删除层，不同的优化算法，学习率，动量，各种数据集增强，等等。我甚至没有考虑从其他预训练模型开始。我将优化器从SGD改为ADAM (应该更好，对吧？)而且它稍微更不准确。
那么，如何收敛到一个更好的预先训练好的模型、参数、值呢？这只是一次试错吗？训练我的模型需要大约45分钟(10个时期)，当我调整这么多变量时，这似乎是永远的。
我想我可以编写一个python框架来插入各种训练属性，然后让它运行几天。
浏览 1提问于2019-10-26得票数 0
我是谷歌colab的新手。
我正试图在那里做深度学习。
我已经编写了一个类来创建和训练LSTM网络，只使用python -而不是任何特定的深度学习库，如tensorflow，pytorch等。
我认为我使用的是gpu，因为我在colab中选择了正确的运行时类型。
然而，在代码执行期间，我有时会收到退出gpu模式的消息，因为我没有使用它。
那么，我的问题是:如何使用google colab gpu，只使用普通的python，而不使用特殊的ai库？有没有像“装饰器代码”这样的东西放在我的原始代码中，以便激活gpu？
浏览 2提问于2020-03-16得票数 4
我需要为分类问题选择模型和机器学习算法的建议。
我在试着预测一个对象的二元结果。我的数据集中有500,000条记录和20个连续的分类特征。每个主题有10-20条记录。数据使用其结果进行标记。
到目前为止，我考虑的是逻辑回归模型和内核近似，基于小抄表。
在用R或Python实现时，我不确定从哪里开始。
谢谢!
浏览 3提问于2016-07-29得票数 1
Julia语言的语法看起来与python非常相似，而类的概念(如果有人应该把它当作这样的东西来处理的话)更像你在C中使用的东西。创建者决定区别于OOP的原因有很多。然而，要找到一些规范的方式来解释python给Julia，从而获得所有的python库，真的很难(与首先创建Julia相比，这是令人印象深刻的)吗？
浏览 20提问于2017-07-04得票数 6
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我使用的是python包hyperopt，并且我有一个参数a，它需要大于参数b。
例如，我希望我的参数空间像
from hyperopt import hp
space = {"b": hp.uniform(0, 0.5), "a": hp.uniform(b, 0.5)}
这就要求a至少要比b大，我怎么能做到呢？
提前感谢
浏览 0提问于2018-10-29得票数 5
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我遇到了一个奇怪的问题，我一直试图调试，但没有太多的运气。我的模型开始正常训练，批量损失持续减少(从最初的约6000下降到20个时期后的约120)。然而，当我暂停训练并在稍后通过从检查点恢复模型来恢复训练时，批量丢失似乎从先前的批量丢失(在暂停之前)意外地增加，并从较高的损失点恢复减少。我担心的是，当我恢复模型进行评估时，我可能没有使用我认为是经过训练的模型
与Tensorflow教程相比，我已经对我的代码进行了多次梳理。我试图确保使用教程建议的方法进行保存和恢复。以下是代码快照： - train.py文件包含保存和恢复步骤、图形设置和训练过程；而model.py创建网络层并计算损失。
下面是
浏览 1提问于2017-02-04得票数 5
在谈到Python的一些琐事时，我常常在Python的演讲中展示类似print(5 is 7 - 2, 300 is 302 - 2)的东西。今天，我意识到这个示例在Python3.7中运行时会产生一个(对我来说)意外的结果。
我们知道-5到255之间的数字是在内部缓存的，这也可以在早期的API文档中找到。
is操作符(如docs 中所述)测试对象标识，即它使用id()函数来确定该值，并在值匹配时生成True。
id()函数保证对象在其生存期内返回唯一的常量值(也在docs 中描述)。
所有这些规则都给出了以下结果(正如许多Python程序员所知道的)：
Python 2.7：
>>
浏览 0提问于2019-04-02得票数 7
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创建一个PyTorch模组的python列表可以吗？例如，如果我希望在一个层中有几个Conv1d，然后使用不同的Conv1d的另一个层。在每个层中，我需要根据层号对输出进行不同的操作。构建这个模块主义者的“python”的正确方法是什么？
这条路：
class test(nn.Module):
def __init__(...):
self.modulelists = []
for i in range(4):
self.modulelists.append(nn.ModuleList([n
浏览 2提问于2019-12-11得票数 1
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我正在尝试将tf.keras与tensorflow中的新AdamW优化器一起使用，并且遇到了一些问题。该代码的玩具版本如下：
from tensorflow.contrib.opt import AdamWOptimizer
from tensorflow.python.keras.optimizers import TFOptimizer
model = Sequential()
model.add(Dense(2, activation="tanh", input_shape=(3,)))
tfopt = AdamWOptimizer(weight_decay=0.1,
浏览 2提问于2018-10-04得票数 3
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我正在学习使用r.js来优化/缩小/丑化前端应用程序。到目前为止，它真的很酷，很有前途，但我正在努力弄清楚如何做一件事。我希望能够将一个目录中的所有文件(js，css，html)连接成一个优化的文件，我可以把这个文件放在前端的脚本标签中。
到目前为止，我只成功地将我的requirejs.config文件中列出的JS文件放入一个优化文件中。
但我想知道是否有一种方法可以连接比requirejs.config文件中列出的文件更多的文件-以下是我的requirejs.config文件以供参考：
requirejs.config({
enforceDefine: false,
wait
浏览 3提问于2015-07-01得票数 0
1回答
我的基于Python的程序中有几个不同的块，每个块表示一个非线性函数f(x, l)，x表示一个包含几个不同参数的类(这里标记为k、l和m)。该函数作用于这些参数。这些函数(这里称为A、B、C等)可以相互链接，这样我就可以获得像这样的构造
x_0->A(l_1)->B(l_2)->C(l_3)->x_1
例如，我获取一个初始类x_0，将它与一个特定值l_1一起放入A中，使用修改后的类x_A作为B中的输入，获得一个新的结果类x_B，依此类推，直到我获得x_1作为最终结果。当然，我也可以重用这些函数，创建如下结构
x_0->A(l_1)->B(l_2)->A
浏览 1提问于2020-12-03得票数 0
作为python在线课程的一部分，我正在开发一个可以识别花朵的人工智能程序。在我第一次提交后，我被告知在加载模型后忘记冻结参数，这样在backprop过程中就不会修改参数。为了解决这个问题，在我加载模型的代码块中，我这样做了： device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model = models.vgg16(pretrained = True)
model
for param in model.parameters():
param.require
浏览 5提问于2020-04-28得票数 0
1回答
Python中的参数优化
、、、
给定一个Python可调用函数，它返回一个适应度度量(0.0=horrible，0.5=ok，1.0=perfect)及其参数描述(type=bool|int|float|nominal，min，max)，那么可以找到尽可能高的适应度度量的参数组合的参数优化器的健壮实现是什么？我并不是在寻找一个详尽的、有保证的全局最优。一个近似值就可以了。
我看过scipy的模块被引用了很多次，还有scikit learn的。这两者之间的实际区别是什么？还有其他选择吗？
浏览 0提问于2015-11-04得票数 2
我知道QuerySets很懒，它们只是在某些条件下才是，以避免任何时候访问数据库。
我不知道的是，如果给定一个通用查询集(检索所有项)，然后使用它构造一个更精细的查询集(例如，添加一个过滤器)，是否会导致多个sql查询？
示例：
all_items = MyModel.objects.all()
subset1 = all_items.filter(**some_conditions)
subset2 = subset1.filter(**other_condition)
1)会创建3种不同的查询吗？或者，这取决于是否计算了3个变量(例如，对它们进行迭代)？
2)是这样的高效吗?还是把所有的项
浏览 8提问于2017-11-14得票数 1
1回答
Python编译时优化
、、、、
我很难理解Python编译器有多少是‘优化’。我做了一些测试，例如，考虑这个非常简单的脚本：
def to_optimize():
for i in range(10000):
a = 1
b = 2
c = a + b
print(c)
当我从另一个脚本导入这个函数并拆解它时，我得到：
>>> dis.dis(optimization.to_optimize)
2 0 LOAD_GLOBAL 0 (range)
2 LOAD_CONS
浏览 4提问于2022-09-16得票数 4
1回答
我无法在CPLEX中实现真正的确定性(我正在使用DOCplex python )。即使在没有超时的情况下找到了最佳的整数最优解(因此它是唯一的)，两次相同的单独运行也会导致不同的结果。
我用这种方式设置模型参数：
cplex_model.parameters.randomseed = 42
cplex_model.parameters.threads = 1
另外，我正在修复所有可能涉及的随机种子：
os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)
np.random.seed(seed)
random.seed(seed)
浏览 7提问于2022-02-19得票数 0
1回答
我正在尝试使用立体视觉方法来计算物体到相机的距离。但在计算视差图之前，我必须确保我的相机经过了校准。 我遵循了有关相机校准的opencv python教程。他们用棋盘来校准他们的照相机。现在我的问题是，如果我想校准我的相机，我需要手动点击不同角度的棋盘照片吗？或者我可以使用他们提供的14个棋盘图像？ 我的下一个问题(取决于上一个问题的答案)是，如果我可以使用他们的图像来校准我的相机，这背后的逻辑是什么？如何使用从他们的相机中单击的图像来校准我的相机，即获取相机的相机矩阵？我想在这个相机校准过程背后获得更多的直觉。 任何帮助都将不胜感激。谢谢。
浏览 18提问于2019-03-07得票数 2
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我在R中有以下代码：
LogLikelihood <- function(c, x, y) {
p <- 1 / (1 + exp(-(c[1] + c[2] * x)))
log_likelihood <- sum(log(p[y == 1])) + sum(log(1 - p[y == 0]))
return(-log_likelihood) # minus ll because we minimize in R
}
start_params <- c(1, 1)
optim_log_regression = optim(
star
浏览 0提问于2017-07-28得票数 1
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1回答
在Python中进行梯度下降的一种方法是自己编写代码。然而，考虑到它在机器学习中有多么流行，我想知道是否有一个Python库可以导入，给我一个梯度下降方法(最好是小批处理梯度下降，因为它通常比批处理和随机梯度下降更好，但是如果我错了，请纠正我)。
我检查了NumPy和SciPy，但什么也找不到。我没有使用TensorFlow的经验，但是浏览了他们的在线API。我找到了tf.train.GradientDescentOptimizer，但是没有参数可以让我选择批处理大小，所以我对它的实际情况非常模糊。
抱歉，如果我听起来天真的话。我学了很多这些东西。
浏览 0提问于2018-05-08得票数 3
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当我想适应python中的某些模型时，我经常在statsmodels中使用statsmodels方法。在某些情况下，我编写了一个自动安装脚本：
import statsmodels.formula.api as smf
import pandas as pd
df = pd.read_csv('mydata.csv') # contains column x and y
fitted = smf.poisson('y ~ x', df).fit()
我的问题是如何沉默fit()方法。在我的环境中，它输出一些与标准输出相匹配的信息，例如：
Optimizatio
浏览 2提问于2014-04-11得票数 28
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在Python.Gensim实现中，我使用LDA进行主题建模，允许我们将alpha设置为'auto‘，如下所示：
alpha ({numpy.ndarray, str}, optional) –
’asymmetric’: Uses a fixed normalized asymmetric prior of 1.0 / topicno.
’auto’: Learns an asymmetric prior from the corpus (not available if distributed==True).
对于
浏览 2提问于2020-07-29得票数 1
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我承认我不确定这个问题在StackOverflow或其他地方是否更适合，因为我不确定它是否只是编程问题，还是我需要理解的整个概念。如果话题不对，我道歉。
在Python中，我正在创建一个相当简单的模型。它是一个包含数组x、多个系数c1、c2等的函数，以及我想要优化的参数P。我希望通过更改参数P来最小化测量值和模型值之间的差异，作为输出，我希望得到结果参数(标量)以及模型和测量结果之间的差异(数组)。
我学习scipy.optimize.minimize 已经有一段时间了，但我似乎还不明白。特别是我不明白：
如何定义进入极小化的标量函数，以便只修改P。
在这种情况下，哪种最小化方法是最好
浏览 0提问于2017-11-13得票数 0
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我对tensorflow非常陌生，我试着展示我的第一个拉伸板。
我下载并执行了中给出的示例的ok板
按照该方法，我的代码中有：
weights_hidden = tf.Variable(tf.truncated_normal([image_size * image_size, 1024]), name='weights_hidden')
_ = tf.histogram_summary('weights_hidden', weights_hidden)
当我主持会议的时候
with tf.Session(graph=graph) as session:
me
浏览 1提问于2016-04-12得票数 2
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我使用uvccapture拍摄照片，并希望在python和python imaging library (PIL)的帮助下处理它们。问题是PIL不能打开这些图像。它抛出以下错误消息。
Traceback (most recent call last):
File "process.py", line 6, in <module>
im = Image.open(infile)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/PIL/Image.py", line 1980, in open
rai
浏览 4提问于2013-10-30得票数 0
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"Base“的意思不只是使用lru_cache。所有这些都“足够快”--我不是在寻找最快的算法--但时间让我感到惊讶，所以我希望我能了解一些关于Python“如何工作”的知识。
简单循环(/tail递归)：
def fibonacci(n):
a, b = 0, 1
if n in (a, b): return n
for _ in range(n - 1):
a, b = b, a + b
return b
简单回忆录：
def fibonacci(n, memo={0:0, 1:1}):
if len(memo) <=
浏览 0提问于2019-03-08得票数 4
Python setuptools可以创建一个源发行版：
python setup.py sdist # create a source distribution (tarball, zip file, etc.)
或者二进制分布：
python setup.py bdist # create a built (binary) distribution
据我所知，不应有任何表现上的分别：
bdist从二进制包中安装已经编译的.pyc文件.
sdist将.py文件编译为.pyc文件，并安装它们。
执行时，如何编译.pyc文件并不重要--它们应该具有相同的性能。
dist sd
浏览 1提问于2014-06-03得票数 4
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贝叶斯随机最优控制
、、、、
我有一个随机最优控制问题，我想解决，使用某种类型的贝叶斯仿真的框架。我的问题有以下一般结构：
s_t+1 = r*s_t(1 - s_t) - x_t+1 + epsilon_t+1
x_t+1 ~ Beta(u_t+1, w_t+1)
u_t+1 = f_1(u_t,w_t, s_t, x_t)
w_t+1 = f_2(u_t,w_t, s_t, x_t)
epsilon_t ~ Normal(0,sigma)
objective function: max_{x_t} E(Sigma_{t=0}^{T} V(s_t,x_t,c) * rho^t)
我的目标是探索f_1、f_2和V的不同函数
浏览 3提问于2015-11-26得票数 1
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滑雪板随机森林文档页面显示
唯一支持的标准是均方误差的“mse”。
我的数据是混乱的，有异常值，我觉得MAE或一些健壮的惩罚功能会表现得更好。
是否有一种方法可以将随机森林回归器用于其他度量(例如迭代)，或者是否有其他python开源备选方案，或者我对要求其他度量标准的假设本身是错误的？Sklearn在其他领域发展得很好，所以我觉得奇怪的是，只有mse支持像随机森林这样重要的方法。
浏览 2提问于2014-07-17得票数 3
我只是一个编码初学者，试着自学python，然后我脑子里有很多问题。因此，假设我有一个函数为main.py的def catch_urls(**kwargs):，我将在运行该文件时传递键:value参数。我在这里的要求是，会有很多参数传递给函数，我需要找出模式匹配键的计数--这意味着
main.py type=internal url1=google.com url2=yahoo.com timeout=10s url3=stackoverflow.com
Q1。如何在参数中计算出多少url1, url2, url3, ....？这些url*计数在每次运行时都会有所不同，那么如何获得这个模式键的
浏览 1提问于2022-02-21得票数 0
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