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我正在用PyCharm编写一些代码，我希望这个部门比现在更精确(40-50个数字，而不是大约15个)。我怎样才能做到这一点？
浏览 1提问于2014-06-09得票数 5
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Python 3似乎对十进制大小有一些任意的限制，而Python 2却没有。以下代码适用于Python 2：但是在Python 3中，我得到了：提高精度是没有帮助的。
浏览 3提问于2016-06-08得票数 5
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我想提高Python的process_time()函数的精度。我能做些什么来提高精确度呢？
浏览 2提问于2016-05-13得票数 1
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生成pi到n位的java
、、、
使用Math.PI并提高精度(如果可能的话)
总之，不管是哪种情况，我都需要提高BigDecimal的精度，这取决于第n位数字是什么。如何将BigDecimal的精度提高到第9位呢？
浏览 10提问于2011-12-03得票数 9
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两种方法的准确率都有所提高，但交叉验证准确率的提高速度较慢。考虑到精度上的差异是由于模型过拟合，我尝试使用L2正则化来正则化权重。但是，这只是降低了训练精度，而交叉验证精度的趋势保持不变。有没有人可以推荐一些我可能考虑的方法来提高交叉验证的准确性，从而提高模型的预测能力？非常感谢。训练精度用蓝色表示，交叉验证精度用红色表示。
浏览 3提问于2018-09-07得票数 0
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(使用python的语言)我做了以下操作:1)使用treebank空白和wordpunc标记器对数据进行标记化。2)对数据进行列举化。(当包含pos标签时，列举化可以提供更高的准确性。5)我应用了几种分类和聚类算法，它们给出了如下精度: SVC:测试精度:0.325，训练精度:0.63朴素贝叶斯:测试acc:0.25，训练精度:0.33kNN:测试精度:0.41kmeans:测试精度:0.162逻辑回归:测试精度:0.53，训练精度:
浏览 7提问于2019-01-19得票数 0
我正在使用Python中的牛顿-拉夫森方法求解一个非线性方程组。这涉及到反复使用solve(Ax，b)函数(在我的例子中是spsolve，它用于稀疏矩阵)，直到错误或更新降低到某个阈值以下。我的具体问题涉及计算诸如x/(e^x - 1)之类的函数，即使使用np.expm1()，Python对小x的计算也很糟糕。 尽管有这些困难，我的解决方案似乎是收敛的，因为误差变成了10^-16的量级。然而，相依量并不表现为物理上的行为，我怀疑这是由于这些计算的精度所致。例如，我正在尝试计算电流，因为有一个很小的电位差。当电位差变得非常小时，电流
浏览 20提问于2019-12-17得票数 1
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这是个过分合适的例子吗？
、、、
在大约100个时代之后，培训一个深度学习模式：Test accuracy : 54 %Train accuracy :accuracy : 95 %Train accuracy : 96 %对于模型的初始版本，我们满足了54%的精度，但是我不知道训练精度增加的意义，测试精度的下降除了模型是过拟合的。当达到最大测试<em
浏览 0提问于2018-09-07得票数 0
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如何使用str.format()规范中的变量来提高宽度和精度？如何使用变量来表示精度和宽度
浏览 17提问于2014-10-27得票数 5
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a, name="a") File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflo
浏览 6提问于2016-05-10得票数 3
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下面的代码输出的值是为什么这道简单的数学题没有返回0.000037275？buyinamount = .00003550amtgained=float(buyinamount*percentgain)+buyinamount
浏览 0提问于2018-11-02得票数 0
我曾尝试在创建数组T时设置dtype = float64，以查看这是否会提高精度并防止它崩溃，但我没有看到任何改进。
浏览 4提问于2012-01-26得票数 3
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培训和验证集的准确性如下图所示：正如你所看到的，验证的准确性以比训练精度更小的步骤不断提高。我是应该在训练和验证精度相同的280年代停止训练，还是应该在验证精度提高的情况下进行训练，即使训练精度值也是过高的(例如)。93%)。
浏览 0提问于2018-05-29得票数 10
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我使用极限学习机进行分类，发现我的分类精度只有70+%，这导致我通过创建更多的分类模型来使用集成方法，测试数据将根据大多数模型的分类进行分类。然而，这种方法只提高了很小的分类精度。我能问一下，还有什么其他方法可以用来提高二维线性不可分数据集的分类精度吗？
浏览 2提问于2017-01-03得票数 1
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