我在TedTalk链接中看到了AlexWissner-gross和他的智能行为理论Here.我试图阅读链接的学术论文Here，这与他的演讲有关，但我对数学和物理学的理解不够，无法真正理解发生了什么，更重要的是，我无法在Python中重现这个等式。我发现有几个独特的熵最大化模型是用python实现的，但我不知道如何设置它们以及它们是否与Wissner-gross方程相同。Scipy:MaxEntropyMEMT:Tutorial|Homepage假设这些方程是维斯纳方程的不同形式，并使用上面的库或其他库，我该如何设置熵最大化算法。特别是，我如何初始化可能发生变化的实体(就像Wissner
我正在学习scikitlearn中的随机森林，作为一个例子，我想使用随机森林分类器进行文本分类，使用我自己的数据集。所以首先我用tfidf对文本进行矢量化并进行分类:fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierclassifier=RandomForestClassifier(n_estimators=10)classifier.fit(X_train,y_train)prediction=classifier.predict(X_test)当我运行分类时，我得到了这个:TypeError:Asparsematrixwaspassed
我有一个从文本文件中获取的十六进制值，然后将其传递给a2b_hex以将其转换为正确的二进制表示形式。这是我所拥有的:k=open('./'+basefile+'.key','r')k1=k.read()k.close()my_key=binascii.a2b_hex(k1)当我打印k1时，如预期的那样:81e3d6df这是错误信息:Traceback(mostrecentcalllast):File"xor.py",line26,inmy_key=binascii.a2b_hex(k1)TypeError:Odd-lengthstring有什么建议吗？谢谢!
我正在使用pythontensorflow训练一个模型来识别python中的图像。但是当我尝试从github执行train.py时出现以下错误Traceback(mostrecentcalllast):File"train.py",line1023,intf.app.run(main=main,argv=[sys.argv[0]]+unparsed)File"C:\Users\sande\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\app.py",line48,inrun_sys.exit
不幸的是，新的一天给Python带来了新的问题:/我有一个由我用Java编写的其他应用程序生成的文件。这个应用程序生成带有一些数据的文件，它是一种随机的东西，因为我无法说出每个文件会有多少行。示例文件如下所示:3SatJan2100:00:0020127SunMar1100:00:0020125FriJan100:00:0020104SatFeb500:00:0020118SunApr1100:00:0020104WedAug2400:00:0020118SatFeb2000:00:0020103ThuOct1300:00:0020119FriDec1700:00:0020104Tue
我的模型:classCourse(models.Model):language=models.ForeignKey(Language)name=models.CharField(max_length=50,unique=True,default='course')title=models.CharField(max_length=1024,default='notitle')foreign_title=models.CharField(max_length=1024,default='notitle',blank=True)header=models.CharField(max_len
我提前为提出这样一个基本问题道歉，但我很困惑。这是一个非常简单的虚拟示例。我在Pandas中匹配日期时遇到一些问题，我不知道为什么。df=pd.DataFrame([[1,'2016-01-01'],[2,'2016-01-01'],[3,'2016-01-02'],[4,'2016-01-03']],columns=['ID','Date'])df['Date']=df['Date'].astype('datetime64')假设我想匹配上面df中的第1行。我事先知道我要匹配ID1。而且我也知道我想要的日期，事实上，我将直接从df的第1行提取该日期以使其无懈可击。some_id=1s
ERROR:TypeError:ord()expectedstringoflength1,butintfound我在编译程序时遇到这个错误。File"C:\Users\Administrator\Desktop\tracer1.py",line129,inget_route("www.google.com")File"C:\Users\Administrator\Desktop\tracer1.py",line85,inget_routed=build_packet()File"C:\Users\Administrator\Desktop\tracer1.py",line62,inbu
我开始使用tensorflow(来自Caffe)，我正在使用损失sparse_softmax_cross_entropy_with_logits。该函数接受像0,1,...C-1这样的标签，而不是onehot编码。现在，我想根据类标签使用权重；我知道，如果我使用softmax_cross_entropy_with_logits(一个热编码)，这可能可以通过矩阵乘法来完成，有没有办法用sparse_softmax_cross_entropy_with_logits做同样的事情？ 最佳答案 importtensorflowastfimp
我注意到tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels,logits)主要执行3个操作:将softmax应用于logits(y_hat)以对其进行归一化:y_hat_softmax=softmax(y_hat)。计算交叉熵损失:y_cross=y_true*tf.log(y_hat_softmax)对一个实例的不同类求和:-tf.reduce_sum(y_cross,reduction_indices=[1])代码借自here完美地证明了这一点。y_true=tf.convert_to_tensor(np.array([[0.0,1.
