这个问题在这里已经有了答案:WhySklearnTruncatedSVD'sexplainedvarianceratiosarenotindescendingorder?(1个回答)关闭2年前。与sklearn的PCA不同，TruncatedSVD的解释方差比不是按降序排列的。我查看了源代码，似乎他们使用不同的方式计算解释的方差比:TruncatedSVD:U,Sigma,VT=randomized_svd(X,self.n_components,n_iter=self.n_iter,random_state=random_state)X_transformed=np.dot(U,np

差比和差前言在参加电磁循迹智能车竞赛的过程中，偶然间看到了卓晴大佬的差比和差算法，该算法能很好的实现对电磁赛道的数据整合，可惜调试时在网上找不到任何的调参资料，故在此处总结一下调参规律原理这是差比和差的公式err=(A(L−R)+B(LM−RM))/(A(L+R)+C∣LM−RM∣)err=(A(L-R)+B(LM-RM))/(A(L+R)+C|LM-RM|)err=(A(L−R)+B(LM−RM))/(A(L+R)+C∣LM−RM∣)它在差比和公式之上变化而来err=(A(L−R)/(A(L+R))=A((L−R)/(L+R))err=(A(L-R)/(A(L+R))=A((L-R)/(L+

差比和差前言在参加电磁循迹智能车竞赛的过程中，偶然间看到了卓晴大佬的差比和差算法，该算法能很好的实现对电磁赛道的数据整合，可惜调试时在网上找不到任何的调参资料，故在此处总结一下调参规律原理这是差比和差的公式err=(A(L−R)+B(LM−RM))/(A(L+R)+C∣LM−RM∣)err=(A(L-R)+B(LM-RM))/(A(L+R)+C|LM-RM|)err=(A(L−R)+B(LM−RM))/(A(L+R)+C∣LM−RM∣)它在差比和公式之上变化而来err=(A(L−R)/(A(L+R))=A((L−R)/(L+R))err=(A(L-R)/(A(L+R))=A((L-R)/(L+