inverse_transform应该输入什么参数

时间: 2024-02-09 18:07:43 浏览: 165
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快速傅立叶变换：测试输入输出-matlab开发

`inverse_transform`是scikit-learn中的一个函数，用于将经过缩放、标准化等转换后的数据转换回原始数据。它通常是在对数据进行预处理后，进行机器学习模型训练之前进行调用。`inverse_transform`的输入参数应该是经过转换后的数据，例如一个数组或矩阵。具体的调用方法需要根据具体的数据预处理方式和模型来确定。
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将冒号后面的代码改写成一个nn.module类：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

trainPredict = scaler.inverse_transform(model(torch.from_numpy(trainX).float().to(device)).detach().cpu().numpy()) testPredict = scaler.inverse_transform(model(torch.from_numpy(testX).float().to...

opencv455通过getRotationMatrix2D创建变换矩阵使用SSE加速warpAffine并带参数WARP_INVERSE_MAP

在OpenCV 4.4.5中，使用SSE加速warpAffine并带参数WARP_INVERSE_MAP可以通过以下步骤实现： 1. 在编译OpenCV时启用SSE加速，可以在CMake中设置WITH_SSE选项为ON。 2. 使用cv::getRotationMatrix2D函数创建变换矩阵...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from pyswarm import pso import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score file = "zhong.xlsx" data = pd.read_excel(file) #reading file X=np.array(data.loc[:,'种植密度':'有效积温']) y=np.array(data.loc[:,'产量']) y.shape=(185,1) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.25, random_state=10) SC=StandardScaler() X_train=SC.fit_transform(X_train) X_test=SC.fit_transform(X_test) y_train=SC.fit_transform(y_train) y_test=SC.fit_transform(y_test) print("X_train.shape:", X_train.shape) print("X_test.shape:", X_test.shape) print("y_train.shape:", y_train.shape) print("y_test.shape:", y_test.shape) # 定义BP神经网络模型 def nn_model(X): model = Sequential() model.add(Dense(8, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(12, activation='relu')) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model # 定义适应度函数 def fitness_func(X): model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2) print(score) # 定义变量的下限和上限 lb = [5, 5] ub = [30, 30] # 利用PySwarm库实现改进的粒子群算法来优化BP神经网络预测模型 result = pso(fitness_func, lb, ub) # 输出最优解和函数值 print('最优解:', result[0]) print('最小函数值:', result[1]) mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 绘制预测值和真实值对比图 model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) y_pred = model.predict(X_test) y_true = SC.inverse_transform(y_test) y_pred=SC.inverse_transform(y_pred) plt.figure() plt.plot(y_true,"bo-",label = '真实值') plt.plot(y_pred,"ro-", label = '预测值') plt.title('神经网络预测展示') plt.xlabel('序号') plt.ylabel('产量') plt.legend(loc='upper right') plt.show() print("R2 = ",r2_score(y_test, y_pred)) # R2 # 绘制损失函数曲线图 model = nn_model(X) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=60, validation_data=(X_test, y_test), verbose=2) plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show() mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) print('MAE: %.3f' % mae) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('mse: %.3f' % mse)

最后，你在定义适应度函数时，应该将X作为参数传递给nn_model函数，而不是直接使用全局变量X_train和y_train。应该修改为： def fitness_func(X): model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, ...

解释代码saver = tf.train.Saver() model_path = "tttf_model-14/bp_model.ckpt" save_path = saver.save(sess,model_path) #计算真实误差#用的测试数据 prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict={xs: x1, ys: y1}) #real_pre = scaler_y.inverse_transform(prediction_value) print("绝对误差",y1-prediction_value) result = (y1 - prediction_value)/y1 MSE=sess.run(loss, feed_dict={xs: x1, ys: y1}) RMSE=math.sqrt(MSE) re = [] re_sum = 0; for i in range(0,30): re_sum = re_sum + abs(round(float(result[i]),8)) re.append(round(float(result[i]),8)) #print(re_sum/5) print(re_sum/30) print(re) print(MSE) print(RMSE)

接下来，prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict={xs: x1, ys: y1})使用训练好的模型进行预测，其中x1和y1是测试数据，xs和ys是模型的输入占位符。 然后，通过sess.run()计算真实误差，将...

将这一段代码的仿射变换转换成transform实现 Mat RotateMat = getRotationMatrix2D(m_pdCenter, -m_dAngle, 1); warpAffine(RoiMat, RoiMat, RotateMat, m_mInputMat.size(), WARP_INVERSE_MAP);

cv::transform函数可以对一个输入矩阵进行仿射变换，并输出变换后的矩阵。 下面是将上述代码转换为cv::transform实现的示例代码： // 构造旋转矩阵 cv::Mat RotateMat = cv::getRotationMatrix2D(m_pdCenter, ...

tfidf_vec.fit_transform

fit_transform 方法接受一个文本数据集作为输入，并返回一个 TF-IDF 矩阵，该矩阵表示每个文档中每个词的 TF-IDF 值。 具体而言，fit_transform 方法会执行以下步骤： 1. 根据输入文本数据集，构建词汇表...

tfidf_transformer.fit_transform()

在该方法中，fit_transform()用于训练并转换文本数据集，它接受一个输入参数，即文本数据集。在训练过程中，它会根据输入的文本数据集计算每个词语的TF-IDF值，并将其转换成矩阵形式返回。 TF（词频）指的是某个词...
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Inverse Discrete Cosine transform：使用此代码查找 Inverse Discrete Cosine transform-matlab开发

逆离散余弦变换（Inverse Discrete Cosine Transform, IDCT）是数字信号处理和图像压缩领域中的一个重要概念。在MATLAB中实现IDCT可以帮助我们理解和应用这种变换。本篇文章将详细探讨IDCT的基本原理、MATLAB实现...
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Park_transformation​_inverse.m:Park_transformation_inverse-matlab开发

1. **输入参数**：通常，输入包括d轴和q轴的电压或电流值，有时也会包含一个选择旋转方向的标志，以确保正确的相位关系。 2. **坐标变换**：函数首先会应用逆Clarke变换，将d轴和q轴的值转换为α轴和β轴，这两个轴...

for batch_idx, (data, target) in enumerate(self.train_loader): data = data[..., :self.args.input_dim] label = target[..., :self.args.output_dim] # (..., 1) self.optimizer.zero_grad() #teacher_forcing for RNN encoder-decoder model #if teacher_forcing_ratio = 1: use label as input in the decoder for all steps if self.args.teacher_forcing: global_step = (epoch - 1) * self.train_per_epoch + batch_idx teacher_forcing_ratio = self._compute_sampling_threshold(global_step, self.args.tf_decay_steps) else: teacher_forcing_ratio = 1. # data and target shape: B, T, N, F; output shape: B, T, N, F data, target维度均为64，12，307，1 output = self.model(data, target, teacher_forcing_ratio=teacher_forcing_ratio) if self.args.real_value: label = self.scaler.inverse_transform(label) loss = self.loss(output, label) loss.backward() # add max grad clipping if self.args.grad_norm: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.model.parameters(), self.args.max_grad_norm) self.optimizer.step() total_loss += loss.item()

如果self.args.real_value为真，则通过self.scaler.inverse_transform(label)将标签逆转换为原始值。 5. 计算模型输出和标签之间的损失，并将损失值添加到总损失total_loss中。 6. 调用loss.backward()...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM from sklearn.metrics import r2_score,median_absolute_error,mean_absolute_error # 读取数据 data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据rnn.csv') # 取出特征参数 X = data.iloc[:,2:].values # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X[:, 0] = scaler.fit_transform(X[:, 0].reshape(-1, 1)).flatten() #X = scaler.fit_transform(X) #scaler.fit(X) #X = scaler.transform(X) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.8) test_size = len(X) - train_size train, test = X[0:train_size, :], X[train_size:len(X), :] # 转换为监督学习问题 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back - 1): a = dataset[i:(i + look_back), :] X.append(a) Y.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 12 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) #Y_train = train[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 # 转换为3D张量 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=5, batch_size=32) #model.fit(X_train, Y_train.reshape(Y_train.shape[0], 1), epochs=10, batch_size=32) # 预测下一个月的销量 last_month_sales = data.tail(12).iloc[:,2:].values #last_month_sales = data.tail(1)[:,2:].values last_month_sales = scaler.transform(last_month_sales) last_month_sales = np.reshape(last_month_sales, (1, look_back, 1)) next_month_sales = model.predict(last_month_sales) next_month_sales = scaler.inverse_transform(next_month_sales) print('Next month sales: %.0f' % next_month_sales[0][0]) # 计算RMSE误差 rmse = np.sqrt(np.mean((next_month_sales - last_month_sales) ** 2)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse)IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 36 33 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) 34 #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 35 # 转换为3D张量 ---> 36 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) 37 X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) 38 # 构建LSTM模型 IndexError: tuple index out of range代码修改

在创建数据集时，您只考虑了输入特征，而没有包括输出特征。因此，当您尝试将训练数据转换为3D张量时，出现了一个索引错误。您需要修改以下两行代码： X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) X_...

数据训练 torch.manual_seed(101) model = CNNnetwork() 设置损失函数 均方差损失 criterion = nn.MSELoss() 设置优化函数、学习率 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) epochs = 100 # 训练周期 model.train() start_time = time.time() for epoch in range(epochs): for seq, y_train in train_data: # 每次更新参数前都梯度归零和初始化 optimizer.zero_grad() # 注意这里要对样本进行reshape， # 转换成conv1d的input size（batch size, channel, series length） y_pred = model(seq.reshape(1, 1, -1)) loss = criterion(y_pred,y_train) loss.backward() optimizer.step() print(f'Epoch:{epoch+1:2} Loss:{loss.item():10.8f}') print(f'\nDuration:{time.time() - start_time:.0f} seconds') 数据预测 future = 12 选取序列最后12个值进行预测 preds = train_norm[-window_size:].tolist() 设置成eval模式 model.eval() 循环的每一步表示时间序列向后滑动一格 for i in range(future): seq = torch.FloatTensor(preds[-window_size:]) with torch.no_grad(): preds.append(model(seq.reshape(1, 1, -1)).item()) 返归一化还原真实值 true_predictions = scaler.inverse_transform(np.array(preds[window_size:]).reshape(-1,1)) 对比真实值与预测值 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.grid(True) plt.plot(df['S4248SM144NCEN']) x = np.arange('2018-02-01', '2019-02-01', dtype='datetime64[M]').astype('datetime64[D]') plt.plot(x,true_predictions) plt.show()

计算预测值与真实值之间的均方差损失，并进行反向传播更新模型的参数。最后打印出每个epoch的损失值。 在预测阶段，首先设置模型为eval模式。然后，通过循环预测未来一段时间的值。每次预测时，将最后一部分序列...

scaler = MinMaxScaler() train_data_scaled = scaler.fit_transform(train_data) X=[] y=[] for i in range(len(train_data_scaled)-max(n_predictions)): X.append(train_data_scaled[i:i+1,1:5]) y.append(train_data_scaled[i:i+1,0:1])基于以上代码帮我编写一个可以多步预测的LSTM模型

predictions = scaler.inverse_transform(predictions) 该模型使用了一个LSTM层和一个全连接层，其中LSTM层的输出被连接到Dense层进行最终预测。训练过程中使用均方误差作为损失函数，Adam优化器进行参数更新。...

Figure 7: You will use the inverse compositional image alignment to track 4 frames of images. Given a template and a set of consecutive images, you will (1) initialize the affine transform using the feature based alignment and then (2) track over frames using the inverse compositional image alignment. function [A_cell] = TrackMultiFrames(template, image_cell) Input: template is gray-scale template. image_cell is a cell structure that contains a set of consecutive image frames, i.e., image_cell{i} is the i th frame. Output: A_cell is the set of affine transforms from the template to each frame of image, i.e., A_cell{i} is the affine transform from the template to the i th image. Description: You will apply the inverse compositional image alignment sequentially to track over frames as shown in Figure 7. Note that the template image needs to be updated at every frame, i.e., template←WarpImage(I, inv(A), size(template))翻译

这个函数用于对齐跟踪多个帧，其中输入参数 template 是模板图像，输入参数 image_cell 是一个包含一系列连续图像帧的 cell 结构，即 image_cell{i} 表示第 $i$ 个图像帧。输出参数 A_cell 是一组仿射变换...

请用matlab gui设计一款用于演示单矩孔和圆孔的夫琅禾费衍射用户界面。 该界面能够接受的输入参数如下：菜单栏可以选择单矩孔和圆孔的夫琅禾费衍射，矩形长宽，圆孔的孔径，波长需在界面上手动输入。 该界面的演示效果应为：从菜单栏选取相应的夫琅禾费衍射时，界面刷新到相应的参数填入：矩形孔夫琅禾费衍射需矩形长宽和波长，没有圆孔孔径输入提示；圆孔的夫琅禾费衍射需有孔径大小和波长的填写，无其他参数填写提示点击运行可以出现相应的衍射演示。并给出程序和操作步骤

该界面可以选择单矩孔和圆孔的夫琅禾费衍射类型，并要求用户输入相应的参数，例如矩形长宽、圆孔孔径和波长。单击“运行”按钮后，程序将显示相应的衍射图像。 以下是完整的MATLAB GUI代码： matlab function ...

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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩