x = K.dot(x, [2, 2], normalize=False) TypeError: dot() got an unexpected keyword argument 'normalize'

这个错误是因为 `K.dot` 函数不支持 `normalize` 关键字参数。`normalize` 是 `keras` 的 `Dense` 层的一个参数，不是 `K.dot` 的参数。

如果你想要对 `K.dot` 的结果进行归一化，可以使用 `keras.utils.normalize` 函数，例如：

import keras.backend as K
from keras.utils import normalize

x = K.variable([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])
w = K.variable([2.0, 2.0])

y = K.dot(x, w)
y_normalized = normalize(y, axis=-1)

这里我们使用了 `keras.utils.normalize` 函数对 `y` 进行了归一化。 `axis=-1` 表示对最后一维进行归一化。

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File "e:\anaconda3\experiment\未命名0.py", line 87, in <module> lin_reg = LinearRegression(normalize = True) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'

这个错误是因为 LinearRegression 类没有 normalize 参数。可能是因为你使用的是旧版本的 scikit-learn 库，或者你的代码有误。你可以尝试更新 scikit-learn 库或者检查你的代码是否正确。

from sklearn.linear_model import LinearRegression model=LinearRegression(normalize=True)以上是发生该错误的代码，完整错误描述如下： File "E:\import matplotlib.py", line 3, in <module> model=LinearRegression(normalize=True) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'normalize'

这个错误是因为在 sklearn.linear_model.LinearRegression 类的初始化方法中，并不支持 'normalize' 这个关键字参数。

在 sklearn 中，LinearRegression 类的初始化方法只支持以下几个关键字参数：

- fit_intercept: 布尔值，表示是否计算截距，默认为 True。
- normalize: 已经被弃用，不再支持使用。如果需要对输入进行归一化处理，可以使用 sklearn.preprocessing.StandardScaler 进行预处理。
- copy_X: 布尔值，表示是否复制输入数据，默认为 True。
- n_jobs: 并行计算的任务数，默认为 1，如果设置为 -1，则使用所有可用的 CPU。

因此，您需要移除代码中对 'normalize' 关键字参数的使用，或者使用其他适当的参数进行初始化。

修改后的代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()

如果您需要对输入数据进行归一化处理，可以使用 sklearn.preprocessing.StandardScaler 对数据进行预处理。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

model = LinearRegression()
model.fit(X_scaled, y)

请注意，这里的 X 是输入特征矩阵，y 是目标变量。您需要根据您的实际数据进行相应的调整。

希望这能帮助到您！如有更多问题，请随时提问。