y_dist = tfd.Normal(loc=y_pred, scale=0.1)中的scale可以缺省么
时间: 2023-06-23 15:10:06 浏览: 50
可以缺省。如果不指定`scale`参数,`tfd.Normal`会默认使用标准差为1的标准正态分布。如果你想使用其他的标准差,可以在定义`y_dist`时指定`scale`的值。如果不指定,就会使用默认值。所以,如果你希望使用标准差为1的标准正态分布,可以省略`scale`参数,如下所示:
```
y_dist = tfd.Normal(loc=y_pred)
```
相关问题
y_dist = tfd.Normal(loc=y_pred, scale=0.1)中,scale=0.1是什么意思
在这里,`scale=0.1`表示预测值的标准差为0.1。具体来说,`y_pred`是一个向量,`y_dist`是一个以`y_pred`为均值,标准差为`0.1`的正态分布。这个正态分布可以用来评估模型对目标变量的不确定性。在训练过程中,我们通常会最小化负对数似然损失函数,以最大程度地匹配目标变量的真实分布。
class KNearestNeighbor(object): def __init__(self): pass def train(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X, k=1): num_test = X.shape[0] num_train = self.X_train.shape[0] dists = np.zeros((num_test, num_train)) d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True) d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1) dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3) y_pred = np.zeros(num_test) for i in range(num_test): dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k] y_kclose = self.y_train[dist_k_min] y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist())) return y_pred注释每一行代码
这是一个KNN(K-Nearest Neighbor)算法的Python实现,具体注释如下:
```python
class KNearestNeighbor(object):
def __init__(self):
pass
def train(self, X, y):
self.X_train = X # 训练数据集
self.y_train = y # 训练数据集对应的标签
def predict(self, X, k=1):
num_test = X.shape[0] # 测试数据集数量
num_train = self.X_train.shape[0] # 训练数据集数量
dists = np.zeros((num_test, num_train)) # 初始化距离矩阵
# 计算欧氏距离
d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T)
d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True)
d3 = np.sum(np.square(self.X_train), axis=1)
dist = np.sqrt(d1 + d2 + d3)
y_pred = np.zeros(num_test) # 初始化预测结果
for i in range(num_test):
# 找到距离最近的k个训练数据点的索引
dist_k_min = np.argsort(dist[i])[:k]
# 找到这k个训练数据点对应的标签
y_kclose = self.y_train[dist_k_min]
# 在k个标签中找到出现次数最多的标签,作为预测结果
y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(y_kclose.tolist()))
return y_pred
```
KNN算法是一种比较简单的分类算法,主要步骤包括以下几点:
1. 计算测试数据集与训练数据集之间的距离(通常使用欧氏距离);
2. 找到距离最近的k个训练数据点,这k个数据点对应的标签就是预测结果;
3. 在k个标签中找到出现次数最多的标签,作为最终的预测结果。