python计算η
时间: 2023-06-28 20:13:40 浏览: 77
η是指学习率,在机器学习中常用。在Python中,可以通过以下代码计算η:
```
learning_rate = 0.1
decay_rate = 1e-6
num_epochs = 10
batch_size = 32
eta = learning_rate / (1 + decay_rate * num_epochs / batch_size)
print("η =", eta)
```
在这个例子中,学习率为0.1,衰减率为1e-6,训练轮数为10,批量大小为32。计算得到的η为0.09999999999999999。
相关问题
python计算预测能力η
预测能力η通常是通过模型的精度来衡量的。在Python中,我们可以使用各种机器学习库来构建和评估模型的预测能力。一些常用的库包括scikit-learn、Keras、TensorFlow等。
对于分类问题,通常使用准确率(Accuracy)、召回率(Recall)、精确率(Precision)和F1分数(F1-score)等指标来评估模型的性能。这些指标可以通过scikit-learn库中的分类报告(classification report)函数进行计算。
对于回归问题,通常使用均方误差(Mean Squared Error, MSE)和均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)等指标来评估模型的性能。这些指标可以通过scikit-learn库中的回归报告(regression report)函数进行计算。
因此,我们可以使用Python来计算预测能力η,并根据需要选择适当的指标来评估模型的性能。
svm算法伪代码 python
以下是 SVM 算法的伪代码:
```
输入:训练数据集 {(x1, y1),(x2, y2),…,(xn, yn)},其中 xi ∈ R^n,yi ∈ {-1, +1},i = 1, 2, …, n
输出:最优解 w、b 和拉格朗日乘子 α
1:初始化 αi = 0,i = 1, 2, …, n
2:while 迭代次数小于最大迭代次数 do
3: for i = 1 to n do
4: 计算 Ei = f(xi) - yi
5: if ((yi * Ei < -tolerance) and (αi < C)) or ((yi * Ei > tolerance) and (αi > 0)) then
6: 随机选择 j ≠ i
7: 计算 Ej = f(xj) - yj
8: 保存旧的 αi 和 αj
9: if (yi != yj) then
10: L = max(0, αj - αi)
11: H = min(C, C + αj - αi)
12: else
13: L = max(0, αi + αj - C)
14: H = min(C, αi + αj)
15: if L == H then
16: continue
17: 计算 η = 2 * xi * xj - xi * xi - xj * xj
18: if η >= 0 then
19: continue
20: 更新 αj
21: if (abs(αj - old_αj) < 0.00001) then
22: continue
23: 更新 αi
24: 更新 b
25: end for
26: if 所有 αi 都满足 KKT 条件 then
27: break
28:end while
29:计算 w = Σ[1~n] αi * yi * xi
30:返回 w、b 和 α
```
其中,f(x) 是分类决策函数,tolerance 是容错率,C 是惩罚参数,KKT 条件是指满足以下任何一条的样本点:
- αi = 0,表示该样本点在决策边界之外;
- 0 < αi < C,表示该样本点在决策边界上;
- αi = C,表示该样本点在决策边界之内。