def compute_class_weights(self, histogram):

时间: 2023-05-11 10:05:46 浏览: 120
EXE

求重量计算

这是一个编程类的问题，compute_class_weights 是一个函数，它的作用是计算分类问题中每个类别的权重，histogram 是一个包含每个类别样本数量的直方图。具体实现可以根据不同的算法和需求进行调整。
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histogram源码

直方图均衡化原理和编码实现的源码，详见http://hi.baidu.com/ghymark/item/ce52f8a7f9a18b298919d3a2#62fd21c1d381f10dac092f74
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这个"compute_mapping.rar_compute_mapping_dts_writero5t_降维_非线性降维"文件似乎是一个包含多种降维算法的资源包，特别是聚焦于非线性降维技术。下面我们将深入探讨降维及其相关知识。 降维是针对高维数据的一...

# 定义权重层 class WeightLayer(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(WeightLayer, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(input_shape[1], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(WeightLayer, self).build(input_shape) def call(self, x): return x * self.kernel def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], self.output_dim)？

在 build 方法中，我们根据输入的形状定义了一个名为 kernel 的权重矩阵，它的形状是 (input_shape[1], self.output_dim)，其中 input_shape[1] 表示输入的第二个维度，因为第一个维度是样本数，我们不需要在权重层...

class Block: def __init__(self, index, transaction, previous_hash): self.index = index self.timestamp = time() self.previous_hash = previous_hash self.transaction = transaction def compute_hash(self): concat_str = str(self.index) + str(self.timestamp) + str(self.previous_hash) + str(self.transaction['author']) + str(self.transaction['genre']) hash_result = hasher.sha256(concat_str.encode('utf-8')).hexdigest() return hash_result def serialize(self): return { 'index': self.index, 'timestamp': self.timestamp, 'previous_hash': self.previous_hash, 'transaction': self.transaction }

compute_hash()方法用于计算区块的哈希值，通常使用SHA-256算法进行计算。serialize()方法用于将区块序列化为字典格式，以便存储在区块链中。 通过定义区块类，我们可以轻松地在区块链上存储和管理交易信息。每个...

from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class MyLayer(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(MyLayer, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(input_shape[1], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(MyLayer, self).build(input_shape) # 一定要在最后调用它 def call(self, x): return K.dot(x, self.kernel) def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], self.output_dim)

其中，input_shape[1]表示输入x的第二个维度的大小，即输入的特征维度，self.output_dim表示输出的特征维度，initializer='uniform'表示权重的初始化方式为均匀分布。最后，compute_output_shape方法用于计算该层的...

class HostsNet(object, status): def __init__(self, status): self.host = copy.deepcopy(host) self.host["status_list"]['os']['status'] = status self.status_list = self.host.get("status_list", {}) def to_dict(self): return self.host compute_infos = [HostsNet('active'), HostsNet('init')]这段函数需要怎么解决冲突？

def to_dict(self): return self.host class Status: pass compute_infos = [HostsNet('active'), HostsNet('init')] 2. 如果 status 不是一个类，而只是一个普通的参数，您可以将其作为额外的初始化...

class MyDense(keras.layers.Layer): def __init__(self, units, activation=None, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.units = units self.activation = keras.activations.get(activation) def build(self, batch_input_shape): self.kernel = self.add_weight( name="kernel", shape=[batch_input_shape[-1], self.units], initializer="glorot_normal") self.bias = self.add_weight( name="bias", shape=[self.units], initializer="zeros") super().build(batch_input_shape) # must be at the end def call(self, X): return self.activation(X @ self.kernel + self.bias) def compute_output_shape(self, batch_input_shape): return tf.TensorShape(batch_input_shape.as_list()[:-1] + [self.units]) def get_config(self): base_config = super().get_config() return {**base_config, "units": self.units, "activation": keras.activations.serialize(self.activation)}

这段代码定义了一个自定义的Keras层，名为MyDense。该层继承了Keras的Layer类，重写...在compute_output_shape方法中，返回该层的输出shape。 在get_config方法中，返回该层的配置信息，包括units和activation等参数。

class NLSTM(LSTM): def __init__(self, units, **kwargs): super(NLSTM, self).__init__(units, **kwargs) def _compute_carry_and_output(self, x, h_tm1, c_tm1): forget_bias = self.get_bias('forget_bias') i, j, f, o = tf.split( x + K.dot(h_tm1, self.recurrent_kernel), 4, axis=-1) c = f * c_tm1 + i * self.activation(j) c = (1 - self.activation(f)) * c_tm1 + self.activation(i) * self.activation(j) o = self.activation(o) return c, o

其中，_compute_carry_and_output 函数是用来计算当前时刻的输出和记忆状态的。在函数内部，首先将输入 x 和上一时刻的隐藏状态 h_tm1 通过神经网络计算得到四个部分，分别代表输入门、遗忘门、输出门和新的记忆状态...

class LogisticRegression(object): def __init__(self, input_size, output_size, eta, max_epoch, eps):

def __init__(self, input_size, output_size, eta=0.01, max_epoch=1000, eps=1e-5): """ Constructor for the LogisticRegression class. :param input_size: int, size of the input data :param output_...
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from sklearn.utils.class_weight import compute_sample_weight sample_weights = compute_sample_weight( class_weight='balanced',y=train_df['class'] #provide your own target name ) xgb_classifier.fit(X,y,sample_weight=sample_weights）是什么意思，该如何修改

这段代码使用了 scikit-learn 中的 compute_sample_weight 函数来计算样本权重，以便在训练过程中使用平衡的类别权重来提高模型的性能。其中，class_weight 参数设置为 'balanced' 表示使用平衡的类别权重。 在最后...

import numpy as np def sigmoid(x): # the sigmoid function return 1/(1+np.exp(-x)) class LogisticReg(object): def __init__(self, indim=1): # initialize the parameters with all zeros # w: shape of [d+1, 1] self.w = np.zeros((indim + 1, 1)) def set_param(self, weights, bias): # helper function to set the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def get_param(self): # helper function to return the parameters # NOTE: you need to implement this to pass the autograde. # returns: # weights: vector of shape [d, ] # bias: scaler def compute_loss(self, X, t): # compute the loss # X: feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # NOTE: return the average of the log-likelihood, NOT the sum. # extend the input matrix # compute the loss and return the loss X_ext = np.concatenate((X, np.ones((X.shape[0], 1))), axis=1) # compute the log-likelihood def compute_grad(self, X, t): # X: feature matrix of shape [N, d] # grad: shape of [d, 1] # NOTE: return the average gradient, NOT the sum. def update(self, grad, lr=0.001): # update the weights # by the gradient descent rule def fit(self, X, t, lr=0.001, max_iters=1000, eps=1e-7): # implement the .fit() using the gradient descent method. # args: # X: input feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # lr: learning rate # max_iters: maximum number of iterations # eps: tolerance of the loss difference # TO NOTE: # extend the input features before fitting to it. # return the weight matrix of shape [indim+1, 1] def predict_prob(self, X): # implement the .predict_prob() using the parameters learned by .fit() # X: input feature matrix of shape [N, d] # NOTE: make sure you extend the feature matrix first, # the same way as what you did in .fit() method. # returns the prediction (likelihood) of shape [N, ] def predict(self, X, threshold=0.5): # implement the .predict() using the .predict_prob() method # X: input feature matrix of shape [N, d] # returns the prediction of shape [N, ], where each element is -1 or 1. # if the probability p>threshold, we determine t=1, otherwise t=-1

def compute_loss(self, X, t): # compute the loss # X: feature matrix of shape [N, d] # t: input label of shape [N, ] # NOTE: return the average of the log-likelihood, NOT the sum. # extend the ...

class_weights=compute_class_weight('balanced',classes=np.unique(pee_label_train+np_label_train), y=pee_label_train+np_label_train) class_weights=torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float) loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device) 这段代码书写是否正确

class_weights = compute_class_weight('balanced', classes=np.unique(pee_label_train+np_label_train), y=pee_label_train+np_label_train) class_weights = torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float) ...

class_weights = class_weight.compute_class_weight('balanced', np.unique(y), y)是什么意思

class_weights = class_weight.compute_class_weight('balanced', np.unique(y), y)是用于计算数据集中不同类别样本在模型训练中的权重，其中'balanced'表示采用平衡权重策略，np.unique(y)表示获取样本中的类别数，...

class ContentLoss(nn.Module): def __init__(self, target, weight): super(ContentLoss, self).__init__() # we 'detach' the target content from the tree used self.target = target.detach() * weight # to dynamically compute the gradient: this is a stated value, # not a variable. Otherwise the forward method of the criterion # will throw an error. self.weight = weight self.criterion = nn.MSELoss() def forward(self, input): self.loss = self.criterion(input * self.weight, self.target) self.output = input return self.output def backward(self, retain_graph=True): self.loss.backward(retain_graph=retain_graph) return self.loss

这是一个用于计算内容损失的 PyTorch 模块。它包括两个主要方法：forward 和 backward。forward 方法计算输入张量 input 与目标张量 target 之间的均方误差损失，并将其乘以权重 weight。backward 方法计算损失关于...

class ReLU(Activation): ''' Rectified linear unit activation function ''' def __init__(self): super(ReLU, self).__init__() def value(self, x: np.ndarray) -> np.ndarray: #### write your code below #### return。请帮我完成需要填写的代码

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def step(self): with torch.no_grad(): for i, p in enumerate(self.param_groups[0]['params']): if p.grad is not None: # update velocity self.v[p] = self.momentum * self.v[p] + self.lr * (-p.grad) ...

in compute_efficiency criteria_matrix = np.array(self.criteria_weights)

这行代码的作用是将 self.criteria_weights 转换为 NumPy 数组，并将其赋值给 criteria_matrix 变量。self.criteria_weights 可能是一个列表或其他序列类型，但是在进行一些数学计算时，我们通常需要将其转换...

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深入浅出：自定义 Grunt 任务的实践指南

资源摘要信息:"Grunt 是一个基于 Node.js 的自动化任务运行器，它极大地简化了重复性任务的管理。在前端开发中，Grunt 经常用于压缩文件、运行测试、编译 LESS/SASS、优化图片等。本文档提供了自定义 Grunt 任务的示例，对于希望深入掌握 Grunt 或者已经开始使用 Grunt 但需要扩展其功能的开发者来说，这些示例非常有帮助。" ### 知识点详细说明 #### 1. 创建和加载任务 在 Grunt 中，任务是由 JavaScript 对象表示的配置块，可以包含任务名称、操作和选项。每个任务可以通过 `grunt.registerTask(taskName, [description, ] fn)` 来注册。例如，一个简单的任务可以这样定义： ```javascript grunt.registerTask('example', function() { grunt.log.writeln('This is an example task.'); }); ``` 加载外部任务，可以通过 `grunt.loadNpmTasks('grunt-contrib-jshint')` 来实现，这通常用在安装了新的插件后。 #### 2. 访问 CLI 选项 Grunt 支持命令行接口（CLI）选项。在任务中，可以通过 `grunt.option('option')` 来访问命令行传递的选项。 ```javascript grunt.registerTask('printOptions', function() { grunt.log.writeln('The watch option is ' + grunt.option('watch')); }); ``` #### 3. 访问和修改配置选项 Grunt 的配置存储在 `grunt.config` 对象中。可以通过 `grunt.config.get('configName')` 获取配置值，通过 `grunt.config.set('configName', value)` 设置配置值。 ```javascript grunt.registerTask('printConfig', function() { grunt.log.writeln('The banner config is ' + grunt.config.get('banner')); }); ``` #### 4. 使用 Grunt 日志 Grunt 提供了一套日志系统，可以输出不同级别的信息。`grunt.log` 提供了 `writeln`、`write`、`ok`、`error`、`warn` 等方法。 ```javascript grunt.registerTask('logExample', function() { grunt.log.writeln('This is a log example.'); grunt.log.ok('This is OK.'); }); ``` #### 5. 使用目标 Grunt 的配置可以包含多个目标（targets），这样可以为不同的环境或文件设置不同的任务配置。在任务函数中，可以通过 `this.args` 获取当前目标的名称。 ```javascript grunt.initConfig({ jshint: { options: { curly: true, }, files: ['Gruntfile.js'], my_target: { options: { eqeqeq: true, }, }, }, }); grunt.registerTask('showTarget', function() { grunt.log.writeln('Current target is: ' + this.args[0]); }); ``` #### 6. 异步任务 Grunt 支持异步任务，这对于处理文件读写或网络请求等异步操作非常重要。异步任务可以通过传递一个回调函数给任务函数来实现。若任务是一个异步操作，必须调用回调函数以告知 Grunt 任务何时完成。 ```javascript grunt.registerTask('asyncTask', function() { var done = this.async(); // 必须调用 this.async() 以允许异步任务。 setTimeout(function() { grunt.log.writeln('This is an async task.'); done(); // 任务完成时调用 done()。 }, 1000); }); ``` ### Grunt插件和Gruntfile配置 Grunt 的强大之处在于其插件生态系统。通过 `npm` 安装插件后，需要在 `Gruntfile.js` 中配置这些插件，才能在任务中使用它们。Gruntfile 通常包括任务注册、任务配置、加载外部任务三大部分。 - 任务注册：使用 `grunt.registerTask` 方法。 - 任务配置：使用 `grunt.initConfig` 方法。 - 加载外部任务：使用 `grunt.loadNpmTasks` 方法。 ### 结论 通过上述的示例和说明，我们可以了解到创建一个自定义的 Grunt 任务需要哪些步骤以及需要掌握哪些基础概念。自定义任务的创建对于利用 Grunt 来自动化项目中的各种操作是非常重要的，它可以帮助开发者提高工作效率并保持代码的一致性和标准化。在掌握这些基础知识后，开发者可以更进一步地探索 Grunt 的高级特性，例如子任务、组合任务等，从而实现更加复杂和强大的自动化流程。
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