d = sqrt(np.sum((X_train - x) ** 2))什么意思

时间: 2024-01-03 13:05:00 浏览: 24
这行代码用于计算欧氏距离（Euclidean distance），表示训练集中每个样本与给定样本x之间的距离。下面是对代码中各部分的解释： - `d`: 是一个变量，用于存储计算得到的距离值。 - `sqrt`: 是一个函数，用于计算给定值的平方根。在这里，它用于计算欧氏距离的平方根。 - `np`: 是一个别名，通常用于引用numpy库。 - `np.sum`: 是numpy库中的一个函数，用于计算数组中元素的总和。 - `(X_train - x)`: 表示将训练集中的每个样本与给定样本x进行元素级别的减法操作。这里假设`X_train`是一个包含多个样本的数组，而`x`是一个单个样本。 - `** 2`: 表示对减法结果进行平方操作，即对每个差值进行平方。 - `np.sum((X_train - x) ** 2)`: 计算了每个差值平方的总和，得到了每个训练集样本与给定样本x之间的平方差总和。 - `sqrt(np.sum((X_train - x) ** 2))`: 对平方差总和进行平方根操作，得到了欧氏距离。 这行代码的目的是计算训练集中每个样本与给定样本x之间的欧氏距离。
相关问题

distances = np.sqrt(np.sum((train_data - imk)**2, axis=1))

这行代码是用来计算训练数据集中每个样本与测试集中当前样本的欧式距离的。其中，train_data是训练数据集，imk是测试集中的当前样本。np.sum((train_data - imk)**2, axis=1)是在计算每个训练数据样本与测试集中当前样本的差的平方和，然后np.sqrt()是对这个平方和进行开根号，得到欧式距离。最终，distances存储了训练数据集中每个样本与测试集中当前样本的欧式距离。

在jupyter中使用def kNN_classify(k, X_train, y_train, x): #distances = [sqrt(np.sum((x_train - x)**2)) for x_train in X_train] distances = np.sqrt(np.sum((X_train - x)**2,axis=1)) nearest = np.argsort(distances) #topK_y = [y_train[i] for i in nearest[0:k]] topK_y = y_train[ nearest[0:k] ] votes = Counter(topK_y) return votes.most_common()[0][0]和sklearn中的train_test_split求出测试集上的准确度

这是一个kNN分类器的函数，它需要四个参数： 1. k：表示kNN算法中的k值，即选择最近的k个邻居进行分类。 2. X_train：表示训练集的特征矩阵，每一行代表一个样本的特征向量。 3. y_train：表示训练集的标签向量，每个元素代表一个样本的类别。 4. x：表示待分类的样本的特征向量。 函数的作用是根据训练集中的样本和标签，对待分类的样本进行分类，并返回分类结果。

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故障时频域特征提取，前六阶CEEMDAN+初始信号时频域特征
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ds_cdma.rar_NRZ-I_SUM_ds cdma matlab basic_nrz_扩频 解扩 解调

DS-CDMA实现基本过程： <TRANSMITTING END>待传信息--NRZ变换（变成...---解扩（乘以相同的m序列或其他伪随机码）---解调（乘以sqrt(2*eb)*cos(2*w*t)）----比特判别（sum(i)>0-->1 sum(i)<0--->0）

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

d1 = -2 * np.dot(X, self.X_train.T) # 先计算两个矩阵的乘积，再将结果乘以-2 d2 = np.sum(np.square(X), axis=1, keepdims=True) # 计算测试数据集中每个数据的平方和 d3 = np.sum(np.square(self.X_train), ...

distances = np.sqrt(np.sum(((X_train - np.tile(Y_test[i],(X_train.shape[0],1)))**2),axis = 1))

4. np.sqrt(np.sum(((X_train - np.tile(Y_test[i], (X_train.shape[0], 1)))**2), axis=1))：最后一步是对上一步得到的和进行开方运算，得到欧氏距离。 这段代码的目的是计算 Y_test[i] 与 X_train 中每个...

dists[i,j]=np.sqrt(np.sum(np.square(X[i,:]-self.X_train[j,:]))) dists[i,:]=np.sqrt(np.sum(np.square(self.X_train-X[i,:]),axis=1)) dists=np.sqrt(np.square(X).sum(1).reshape([-1,1])+np.square(self.X_train).sum(1).reshape([1,-1])-2*X.dot(self.X_train.T)) 这三行代码功能一样吗

是的，这三行代码的功能是相同的，都是用于计算输入数据矩阵 X 与训练数据矩阵 self.X_train 中每个数据之间的欧几里得距离，然后将距离存储在 dists 矩阵中。其中第一行代码使用了循环，第二行代码使用了向量...

dists[i,:]=np.sqrt(np.sum(np.square(self.X_train-X[i,:]),axis=1))

np.square是求平方的函数，np.sum是求和的函数，axis=1表示按行求和，np.sqrt是求平方根的函数，最终得到的结果就是一个二维数组，其中每个元素表示一个测试数据点与一个训练数据点之间的欧式距离。

dists=np.sqrt(np.square(X).sum(1).reshape([-1,1])+np.square(self.X_train).sum(1).reshape([1,-1])-2*X.dot(self.X_train.T))

- np.square(self.X_train)、np.sum(1)和.reshape([1,-1])的作用与上面类似。 - np.sqrt()：对矩阵中的每个元素进行开方操作。 通过这些操作，可以得到一个矩阵，其中第i行第j列的元素表示矩阵X中第i行向量与self.X...

dists[i] = np.sqrt(np.sum(np.square(X[i] - self.X_train), axis = 1))

然后，使用 np.sum 函数对平方差异进行求和，axis=1 参数表示按行求和，得到一个一维数组，其中每个元素是相应样本的平方差异的和。 最后，使用 np.sqrt 函数对每个元素进行平方根运算，得到测试样本与训练...

解释下列代码：def knn(test_data, train_datas, train_labels, k): nums = train_datas.shape[0] # 获取已知样本的数量 test_datas = np.tile(test_data, (nums, 1)) d_1 = test_datas - train_datas # 相应位置相减 d_2 = np.square(d_1) # 求平方 d_3 = np.sum(d_2, axis=1) # 按行求和 d_4 = np.sqrt(d_3) # 开平方，得到距离 index = np.argsort(d_4) # 排序获取排序后元素的索引 count = Counter(train_labels[index[:k]]) # 统计最邻近的k个邻居的标签 print(count) return count.most_common()[0][0] # 返回出现次数最多的标签

5. 按行求和，将 d_2 中每一行元素相加，得到每个测试数据与训练集中每个样本之间的距离平方和，存储在 d_3 中。 6. 对 d_3 中每个元素进行开方，得到每个测试数据与训练集中每个样本之间的距离，存储在 d_4...

Betelgeuse1 = cv2.imread('D:/360MoveData/Users/Norah/Desktop/chengpin/data prepare/validation/Betelgeuse1.jpg') image_array = np.asarray(Betelgeuse1) result_bet1 = find_M(image_array) train_data = np.concatenate((train_images_cas,train_images_ald,train_images_bet,train_images_cap)), axis=0) distances = np.sqrt(np.sum((train_data - result_bet1)**2, axis=1)) #然后，将距离从小到大排序，取前k个数据的类别作为imk的预测分类。可以使用以下代码实现： k = 5 indices = np.argsort(distances)[:k] classes = np.concatenate((np.zeros(10), np.ones(10), np.ones(10)*2), axis=0) pred_class = int(stats.mode(classes[indices])[0])

接着，将三类训练数据（cas、ald、bet和cap）合并为一个数组"train_data"。通过计算测试图像"result_bet1"和每个训练图像的欧氏距离，得到一个距离数组"distances"。最后，将距离从小到大排序，并取前k个数据的类别...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) # 读取数据集 dataset_train = datasets.ImageFolder('/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/train', transform=transform) dataset_test = datasets.ImageFolder("/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/RAF-DB/RAF/valid", transform=transform_test) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not ...

import numpy as np # define 'train' and 'valid' variables first # 将 preds_valid 转换为 NumPy 数组 preds_valid = np.array(preds_valid) # make predictions preds = [] for i in range(0,103): a = train['close'][len(train)-103+i:].sum() + sum(preds) b = a/103 preds.append(b) # calculate RMSE valid = [...] # define 'valid' variable first preds_np = np.array(preds) sum_preds = preds_np.sum() preds_valid = [] for i in range(0, len(preds) - 102): preds_slice = preds_np[i:i+103] sum_slice = preds_slice.sum() b = sum_slice / 103 preds_valid.append(b) rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2)))有错怎么解决

rms = np.sqrt(np.mean(np.power((close_np - preds_valid_np), 2))) 2. 使用 Pandas 数据框的 .values 属性来获取其 NumPy 数组形式： python import numpy as np # 计算均方根误差 rms = np.sqrt(np....

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x))) x = F.max_pool2d(x, 2) x = F.relu(self.bn3(self.conv3(x))) x = F.max_pool2d(x, 2) x = x.view(-1, 256 * 4 * 4) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return...

pytorch部分代码如下：train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错：Traceback (most recent call last): File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 279, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 621, in forward index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1

例如，在__init__函数中，应该调用super().__init__()而不是super(LDAMLoss, self).__init__()，因为后者是Python 2的用法。此外，在计算batch_m时，你可以使用torch.sum()函数来代替矩阵乘法运算。

loss = criterion(output[train_mask].float(), drug_graph_label[train_mask].float())报错RuntimeWarning: divide by zero encountered in power d_inv_sqrt = np.power(rowsum, -0.5).flatten()

这个报错可能是因为 rowsum 中有 0 值导致的，而...d_inv_sqrt = np.where(rowsum > eps, np.power(rowsum, -0.5), 0) 这样，当 rowsum 小于等于 eps 时，d_inv_sqrt 将被赋值为 0，避免了除以 0 的情况。

将上述代码放入了Recommenders.py文件中，作为一个自定义工具包。将下列代码中调用scipy包中svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包中封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # Convert data to sparse matrix format small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender #import the SVDRecommender class from our custom package # Load and preprocess data ...

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校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识，同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统，学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中，学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理，使系统功能更全面、实用，从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律，没有缺勤情况，演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细，展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中，学生能够自信地回答问题，展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定，认为学生在课程设计中表现出色，值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分，其中平时表现占比20%，报告成绩占比40%，演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定，最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算，全面评估学生在课程设计中的各项表现，最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计，学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力，同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力，为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中，不仅获得了理论知识的提升，同时也锻炼了实践能力和创新思维，为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握，同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量，学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统，为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述，校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计，学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解，还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础，使其在实际工作中能够胜任更多挑战。