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
我正在尝试创建一个简单的加权损失函数。比如说，我的输入维度是100*5，输出维度也是100*5。我还有一个相同维度的权重矩阵。类似下面的内容:importnumpyasnptrain_X=np.random.randn(100,5)train_Y=np.random.randn(100,5)*0.01+train_Xweights=np.random.randn(*train_X.shape)定义自定义损失函数defcustom_loss_1(y_true,y_pred):returnK.mean(K.abs(y_true-y_pred)*weights)定义模型fromkeras.l
我有一个包含多列的Pandas数据框。我想根据行中的值和另一个列向量数据框weight创建一个新列weighted_sumweighted_sum应具有以下值:row[weighted_sum]=row[col0]*weight[0]+row[col1]*weight[1]+row[col2]*weight[2]+...我找到了函数sum(axis=1)，但它不允许我与weight相乘。编辑:我做了一些改变。weight看起来像这样:0col10.5col20.3col30.2df看起来像这样:col1col2col31.02.23.56.10.41.2df*weight返回一个包含N
我正在编写一个使用numpy中的卷积函数的移动平均函数，它应该等同于(weightedmovingaverage)。当我的权重都相等时(如简单的算术平均值)，它工作正常:data=numpy.arange(1,11)numdays=5w=[1.0/numdays]*numdaysnumpy.convolve(data,w,'valid')给予array([3.,4.,5.,6.,7.,8.])但是，当我尝试使用加权平均值时w=numpy.cumsum(numpy.ones(numdays,dtype=float),axis=0);w=w/numpy.sum(w)而不是(对于相同的数据)
我有一个程序，我使用collections.Counter跟踪各种事情的成功-事情的每次成功增加相应的计数器:importcollectionsscoreboard=collections.Counter()iftest(thing):scoreboard[thing]+=1然后，对于future的测试，我想偏向于产生最大成功的事物。Counter.elements()似乎很适合这个，因为它返回重复次数等于计数的元素(以任意顺序)。所以我想我可以这样做:importrandomnextthing=random.choice(scoreboard.elements())但是不，这引发了T
numpy.random.choice允许从向量中进行加权选择，即arr=numpy.array([1,2,3])weights=numpy.array([0.2,0.5,0.3])choice=numpy.random.choice(arr,p=weights)以0.2的概率选择1，以0.5的概率选择2，以0.3的概率选择3。如果我们想以向量化的方式快速为二维数组(矩阵)执行此操作，其中每一行都是概率向量，该怎么办？也就是说，我们想要一个来自随机矩阵的选择向量？这是super慢的方式:importnumpyasnpm=10n=100#Orsomeverylargenumberitem
如何在python中拟合局部加权回归，以便它可以用于预测新数据？有statsmodels.nonparametric.smoothers_lowess.lowess，但它只返回原始数据集的估计；所以它似乎只能将fit和predict放在一起，而不是像我预期的那样分开。scikit-learn总是有一个fit方法，允许对象稍后在带有predict的新数据上使用；但它没有实现lowess。 最佳答案 Lowess非常适合预测(与插值相结合时)!我认为代码非常简单——如果您有任何问题，请告诉我!MatplolibFigureimportm
我有这样的数据:d=((701,1,0.2),(701,2,0.3),(701,3,0.5),(702,1,0.2),(702,2,0.3),(703,3,0.5))其中(701,1,0.2)=(id1,id2,priority)如果我知道id1，是否有一种使用优先级选择id2的漂亮方法？Func(701)应该返回:1-在20%的情况下2-30%3-50%百分比当然是粗略的 最佳答案 因此为每个ID1生成一个累积分布函数:cdfs=defaultdict()forid1,id2,valind:prevtotal=cdfs[id1][
我以基本上随机的时间间隔对数据进行了采样。我想使用numpy(或其他python包)计算加权移动平均值。我有一个移动平均线的粗略实现，但我无法找到一种执行加权移动平均线的好方法，因此靠近bin中心的值的权重大于靠近边缘的值。在这里，我生成了一些示例数据，然后取了一个移动平均值。如何最轻松地实现加权移动平均线？谢谢!importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#firstgeneratesomedatapointforarandomlysamplednoisysinewavex=np.random.random(1000)*10noise=np.
我的目标是根据另一个表的主键从一个表中获取加权平均值。示例数据:表1KeyWEIGHTED_AVERAGE02000表2ForeignKeyLengthValue0200105520200105600200105540200105-102004755我需要根据段的长度获得加权平均值，并且我需要忽略-1的值。我知道如何在SQL中执行此操作，但我的目标是在LINQ中执行此操作。它在SQL中看起来像这样:SELECTSum(t2.Value*t2.Length)/Sum(t2.Length)ASWEIGHTED_AVERAGEFROMTable1t1,Table2t2WHEREt2.Valu
