return np.mean(np.abs((x - y) / x))中的abs是什么意思

时间: 2024-05-31 11:12:26 浏览: 105
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最小二乘法-使用Python实现的实现线性回归的最小二乘法+梯度下降法.zip

在该代码中，`abs()`是Python内置函数，表示取一个数的绝对值。在这里，它被用于计算 `(x - y) / x` 的绝对值，即两个数之间的相对误差（相对误差定义为绝对误差除以参考值，这里的参考值是 x）。然后使用 `np.mean()` 计算相对误差的平均值。这个操作通常用于评估两个数之间的误差大小。
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centroids[i] = np.mean(data[labels == i], axis=0) return centroids 4. **迭代与判断收敛**：重复上述过程，直到质心不再显著移动或达到预设的最大迭代次数。 python def kmeans(data, k, max_iter=...
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keras 自定义loss model.add_loss的使用详解

return K.mean(K.abs(y_true - y_pred)) loss1 = KL.Lambda(lambda x: custom_loss1(*x), name='loss1')([x, x_in]) model = Model(x_in, [loss1]) # 取出loss model.get_layer('loss1').output model.add_loss...

def rmse(y,yhat): return np.sum((y - yhat) ** 2) ** 0.5 def rmspe(y, yhat): return np.sqrt(np.mean((yhat/y-1) ** 2))

这段代码定义了两个函数，分别用于计算回归问题中的均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(RMSPE)。 其中，RMSE的计算公式为： $$RMSE = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_i - \hat{y}_i)^2}$$ 其中，$y_i$表示真实...

def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred): y_true,y_pred = np.array(y_true).ravel(),np.array(y_pred).ravel() return 1-np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) from sklearn.metrics import mean_absolute_error

其中，y_true表示真实值，y_pred表示预测值，np.array将它们转换为一维数组，ravel()函数将多维数组压缩成一维数组。函数返回的是1减去平均绝对百分比误差的值。同时，代码中还导入了sklearn.metrics库中的另一个...

详细分析这个：def gaussian(x, amplitude, mean, stddev): return amplitude * np.exp(-((x - mean) / stddev) ** 2)

这是一个高斯函数，其中x是自变量，amplitude是高斯曲线的振幅，mean是高斯曲线的中心位置，stddev是高斯曲线的标准偏差。函数的形式如下： f(x) = amplitude * exp(-((x - mean) / stddev) ** 2) 其中exp表示自然...

np.mean()代码实现

np.mean()函数是numpy库中的一个方法，用于计算数组的均值。它的作用是将数组中的元素相加并除以数组的长度，得到平均值。在计算均值时，如果数组中包含nan（Not a Number），np.mean()函数会将nan视为无效数据，并...

# coding: utf-8 import numpy as np def identity_function(x): return x def step_function(x): return np.array(x > 0, dtype=np.int) def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_grad(x): return (1.0 - sigmoid(x)) * sigmoid(x) def relu(x): return np.maximum(0, x) def relu_grad(x): grad = np.zeros(x) grad[x>=0] = 1 return grad def softmax(x): if x.ndim == 2: x = x.T x = x - np.max(x, axis=0) y = np.exp(x) / np.sum(np.exp(x), axis=0) return y.T x = x - np.max(x) # 溢出对策 return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x)) def mean_squared_error(y, t): return 0.5 * np.sum((y-t)**2) def cross_entropy_error(y, t): if y.ndim == 1: t = t.reshape(1, t.size) y = y.reshape(1, y.size) # 监督数据是one-hot-vector的情况下，转换为正确解标签的索引 if t.size == y.size: t = t.argmax(axis=1) batch_size = y.shape[0] return -np.sum(np.log(y[np.arange(batch_size), t] + 1e-7)) / batch_size def softmax_loss(X, t): y = softmax(X) return cross_entropy_error(y, t)

其中 identity_function 表示恒等函数，step_function 表示阶跃函数，sigmoid 和 sigmoid_grad 表示 sigmoid 函数及其导数，relu 和 relu_grad 表示 ReLU 函数及其导数，softmax 表示 softmax 函数，mean_squared_...

def featureNormalize(X): mu = np.mean(X,axis=0) sigma = np.std(X,axis=0) X_norm = (X - mu)/sigma return X_norm, mu , sigma

具体实现中，函数首先计算每个特征的均值和标准差，然后用均值和标准差对每个特征进行归一化，最后返回归一化后的特征矩阵 X_norm，均值 mu 和标准差 sigma。这个函数可以用于提高机器学习模型的训练效果，尤其是在...

我有8个自变量X，优化这段代码的归一化处理部分为8个X。import numpy as np def gray_relation_analysis(X, Y): # 将X、Y序列进行归一化处理 X0 = np.array([min(X), max(X)]) X1 = (X - X0[0]) / (X0[1] - X0[0]) Y1 = (Y - min(Y)) / (max(Y) - min(Y)) # 求出X1、Y1的均值 x_mean = np.mean(X1) y_mean = np.mean(Y1) # 计算灰色关联度 k = len(X1) delta_x = np.abs(X1 - x_mean) delta_y = np.abs(Y1 - y_mean) # 求出最大值和最小值 delta_x_max = np.max(delta_x) delta_x_min = np.min(delta_x) delta_y_max = np.max(delta_y) delta_y_min = np.min(delta_y) # 计算关联度 r = 0.5 for i in range(k): a = r * (delta_x_max - delta_x[i]) / (delta_x_max - delta_x_min) + (1 - r) * (delta_y_max - delta_y[i]) / (delta_y_max - delta_y_min) print("第%d个元素的关联度为%f" % (i+1, a)) # 测试X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])Y = np.array([2, 3, 5, 7, 9]) gray_relation_analysis(X, Y)

case delta_x, delta_y = np.abs(X1 - x_mean), np.abs(Y1 - y_mean) # 求出最大值和最小值 delta_x_max, delta_x_min = np.max(delta_x, axis=0), np.min(delta_x7: sort_workers_by_total(); break; ...

def rms_stdev(self): sigma = self.sigma return np.mean(np.sqrt(sigma*sigma))

这是一个计算均方根标准差的函数。假设 self.sigma 是一组数据的标准差，则代码计算它们的均方根标准差，并返回结果。 具体来说，它首先将 self.sigma 的平方求和，然后除以 self.sigma 的长度，即数据点的...

改写代码：def RMSE_MAPE(ydata,y_hatdata,indexlist): y = ydata.loc[indexlist].values.T y_hat = y_hatdata.loc[indexlist].values.T x1 = np.power(y - y_hat, 2).mean() x2 = np.abs((y - y_hat) / y).mean() RMSE = np.sqrt(x1) MAPE = x2*100 #输出结果单位为% print(f'RMSE:{RMSE} MAPE:{MAPE}') return RMSE, MAPE

修改代码如下： def RMSE_MAPE(ydata, y_hatdata, indexlist): y = ydata.loc[indexlist].values.T y_hat = y_hatdata.loc[indexlist].... x2 = np.mean(np.abs(diff/y)) RMSE = np.sqrt(x1) MAPE = x2 * 100

解释代码def rmse(row): return np.sqrt(np.mean((row - row.mean())**2)) df.apply(rmse, axis=1)

这段代码的作用是计算一个DataFrame对象df中每一行的均方根误差（RMSE）。具体来说，首先定义了一个函数rmse，该函数接受一个参数row，即DataFrame中的一行数据。...注意，该代码中的np是numpy模块的别名。

import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression np.random.seed(10) class Newton(object): def init(self,epochs=50): self.W = None self.epochs = epochs def get_loss(self, X, y, W,b): """ 计算损失 0.5sum(y_pred-y)^2 input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 W(2 dim np.array):线性回归模型权重矩阵 output：损失函数值 """ #print(np.dot(X,W)) loss = 0.5np.sum((y - np.dot(X,W)-b)2) return loss def first_derivative(self,X,y): """ 计算一阶导数g = (y_pred - y)*x input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 W(2 dim np.array):线性回归模型权重矩阵 output：损失函数值 """ y_pred = np.dot(X,self.W) + self.b g = np.dot(X.T, np.array(y_pred - y)) g_b = np.mean(y_pred-y) return g,g_b def second_derivative(self,X,y): """ 计算二阶导数 Hij = sum(X.T[i]X.T[j]) input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 output：损失函数值 """ H = np.zeros(shape=(X.shape[1],X.shape[1])) H = np.dot(X.T, X) H_b = 1 return H, H_b def fit(self, X, y): """ 线性回归 y = WX + b拟合，牛顿法求解 input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 output：拟合的线性回归 """ self.W = np.random.normal(size=(X.shape[1])) self.b = 0 for epoch in range(self.epochs): g,g_b = self.first_derivative(X,y) # 一阶导数 H,H_b = self.second_derivative(X,y) # 二阶导数 self.W = self.W - np.dot(np.linalg.pinv(H),g) self.b = self.b - 1/H_bg_b print("itration:{} ".format(epoch), "loss:{:.4f}".format( self.get_loss(X, y , self.W,self.b))) def predict(): """ 需要自己实现的代码 """ pass def normalize(x): return (x - np.min(x))/(np.max(x) - np.min(x)) if name == "main": np.random.seed(2) X = np.random.rand(100,5) y = np.sum(X3 + X**2,axis=1) print(X.shape, y.shape) # 归一化 X_norm = normalize(X) X_train = X_norm[:int(len(X_norm)*0.8)] X_test = X_norm[int(len(X_norm)*0.8):] y_train = y[:int(len(X_norm)0.8)] y_test = y[int(len(X_norm)0.8):] # 牛顿法求解回归问题 newton=Newton() newton.fit(X_train, y_train) y_pred = newton.predict(X_test,y_test) print(0.5np.sum((y_test - y_pred)**2)) reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) y_pred = reg.predict(X_test) print(0.5np.sum((y_test - y_pred)**2)) ——修改代码中的问题，并补全缺失的代码，实现牛顿最优化算法

g_b = np.mean(y_pred - y) return g, g_b def second_derivative(self, X, y): """ 计算二阶导数 H_ij = sum(X.T[i]X.T[j]) input: X(2 dim np.array):特征 y(1 dim np.array):标签 output：损失函数值 ...

解释这段代码：import numpy as np def icc_calculate(Y, icc_type): [n, k] = Y.shape # 自由度 dfall = n * k - 1 # 所有自由度 dfe = (n - 1) * (k - 1) # 剩余自由度 dfc = k - 1 # 列自由度 dfr = n - 1 # 行自由度 # 所有的误差 mean_Y = np.mean(Y) SST = ((Y - mean_Y) ** 2).sum() x = np.kron(np.eye(k), np.ones((n, 1))) # sessions x0 = np.tile(np.eye(n), (k, 1)) # subjects X = np.hstack([x, x0]) # 误差均方 predicted_Y = np.dot( np.dot(np.dot(X, np.linalg.pinv(np.dot(X.T, X))), X.T), Y.flatten("F") ) residuals = Y.flatten("F") - predicted_Y SSE = (residuals ** 2).sum() MSE = SSE / dfe # 列均方 SSC = ((np.mean(Y, 0) - mean_Y) ** 2).sum() * n MSC = SSC / dfc # 行均方 SSR = ((np.mean(Y, 1) - mean_Y) ** 2).sum() * k MSR = SSR / dfr if icc_type == "icc(1)": SSW = SST - SSR # 剩余均方 MSW = SSW / (dfall - dfr) ICC1 = (MSR - MSW) / (MSR + (k - 1) * MSW) ICC2 = (MSR - MSW) / MSR elif icc_type == "icc(2)": ICC1 = (MSR - MSE) / (MSR + (k - 1) * MSE + k * (MSC - MSE) / n) ICC2 = (MSR - MSE) / (MSR + (MSC - MSE) / n) elif icc_type == "icc(3)": ICC1 = (MSR - MSE) / (MSR + (k - 1) * MSE) ICC2 = (MSR - MSE) / MSR return ICC1, ICC2

这段代码是Python语言的代码，它使用了NumPy库，并定义了一个函数icc_calculate，它有两个参数，分别是Y和icc_type。 Y是一个numpy数组，它的形状是[n,k]，n和k分别是数组的行数和列数。 该函数的作用是计算一个...

def normalize(X_train,X_test): mean = np.mean(X_train,axis=(0,1,2,3)) std = np.std(X_train, axis=(0, 1, 2, 3)) X_train = (X_train-mean)/(std+1e-7) X_test = (X_test-mean)/(std+1e-7) return X_train, X_test x_train, x_test = normalize(x_t

具体来说，函数首先计算训练集的均值和标准差，这里使用了 numpy 库中的 mean 和 std 函数。axis 参数指定了计算的维度，这里是在每个通道上计算均值和标准差。然后，函数对训练集和测试集分别进行标准化处理，即将...

def weights(self): if not self._warmed_up(): return np.ones([self.diffusion.num_timesteps], dtype=np.float64) weights = np.sqrt(np.mean(self._loss_history ** 2, axis=-1)) weights /= np.sum(weights) weights *= 1 - self.uniform_prob weights += self.uniform_prob / len(weights) return weights具体解释

2. weights = np.sqrt(np.mean(self._loss_history ** 2, axis=-1)) 这行代码计算了一个权重数组，这个数组是用历史损失的平均值的平方根来计算的。 3. weights /= np.sum(weights) 这行代码将权重数组归一化，...

def sampleN(n): samples = [] for _ in range(n): sample = np.random.choice(x,500,replace=True) samples.append(sample.mean()) return np.array(samples)什么意思

这是一个 Python 函数，可以用于从样本中生成多个样本均值的抽样分布。具体来说： - 函数名为 sampleN，接受一个参数 n，表示要生成的样本均值数量。 - 函数中定义了一个空列表 samples，用于存储生成的多个样本...

import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42) # 设置随机种子，保证每次运行结果相同 x = np.random.randn(100, 3) y = x.dot(np.array([4, 5, 6])) + np.random.randn(100) * 0.1 def loss_function(w, x, y): return 0.5 * np.mean((np.dot(x, w) - y) ** 2) def gradient_function(w, x, y): return np.dot(x.T, np.dot(x, w) - y) / len(y) def SGD(x, y, w_init, alpha, max_iter): w = w_init for i in range(max_iter): rand_idx = np.random.randint(len(y)) x_i = x[rand_idx, :].reshape(1, -1) y_i = y[rand_idx] grad_i = gradient_function(w, x_i, y_i) w = w - alpha * grad_i return w fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) W0 = np.arange(0, 10, 0.1) W1 = np.arange(0, 10, 0.1) W0, W1 = np.meshgrid(W0, W1) W2 = np.array([SGD(x, y, np.array([w0, w1, 0]), 0.01, 1000)[2] for w0, w1 in zip(np.ravel(W0), np.ravel(W1))]) W2 = W2.reshape(W0.shape) ax.plot_surface(W0, W1, W2, cmap='coolwarm') ax.set_xlabel('w0') ax.set_ylabel('w1') ax.set_zlabel('loss') plt.show() 代码11行为何报错

在代码的第11行，报错是因为 x 中的索引应该是整数类型，而不是浮点数类型。在这行代码中，索引 x[rand_idx, :] 访问的是 x 中的第 rand_idx 行。但是由于 np.random.randint() 返回的是整数类型，因此索引应该...

def __forward(self, x, train_flg): if self.running_mean is None: N, D = x.shape self.running_mean = np.zeros(D) self.running_var = np.zeros(D) if train_flg: mu = x.mean(axis=0) xc = x - mu var = np.mean(xc**2, axis=0) std = np.sqrt(var + 10e-7) xn = xc / std self.batch_size = x.shape[0] self.xc = xc self.xn = xn self.std = std self.running_mean = self.momentum * self.running_mean + (1-self.momentum) * mu self.running_var = self.momentum * self.running_var + (1-self.momentum) * var else: xc = x - self.running_mean xn = xc / ((np.sqrt(self.running_var + 10e-7))) out = self.gamma * xn + self.beta return out

如果 self.running_mean 为空，那么它会被初始化为一个全零的数组，self.running_var 也同理。在训练模式下，它首先计算输入张量 x 的均值 mu 和方差 var，并将其用于对输入张量 x 进行标准化（即归一化）。然后，将...

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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。