weights = bagging.estimators_samples_ list = np.array(list) # 计算权重加权平均值 weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights.T)是什么意思

时间: 2024-05-25 19:17:54 浏览: 112
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libsvm-weights-2.9.zip_libsvm weight_libsvm-weights-2_weights.c_

这段代码的中文解释是：weights表示袋装法中每个基分类器的权重，bagging.estimators_samples_是指BaggingClassifier类中的一个属性，表示每个基分类器所使用的样本集合，list是一个Python内置函数，将其转换为numpy数组后赋值给变量np.array(list)。
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可以使用numpy库的average...其中，axis=0表示按列计算加权平均值，weights参数指定每个样本的权重，bagging.estimators_weights_存储了每个基模型的权重。计算结果为一个一维数组，每个元素对应每一列的加权平均值。

weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights.T中的list在哪

里？ 在这个函数调用中，weights.T是一个权重矩阵，它可以是一个numpy数组或一个列表。没有明确的列表需要在函数调用中提供。如果你想使用一个列表...weighted_means = np.average(X, axis=0, weights=weights_array)

sklearn哪个版本里有bagging.estimators_weights_

根据sklearn官方文档，从sklearn 0.22版本开始，bagging.estimators_weights_属性被移除。替代它的是bagging.estimator_weights_属性。因此，从sklearn 0.22版本开始，应该使用bagging.estimator_weights_属性来代替...

self.num_samples = self.weights.shape[0]

其中self.weights是一个一维数组，表示每个样本的权重，而self.weights.shape[0]则表示这个数组的长度，也就是样本的数量。因此，self.num_samples的值就是样本的数量。通过这个值，可以在训练模型的过程中计算每个...

in compute_efficiency criteria_matrix = np.array(self.criteria_weights)

这行代码的作用是将 self.criteria_weights 转换为 NumPy 数组，并将其赋值给 criteria_matrix 变量。self.criteria_weights 可能是一个列表或其他序列类型，但是在进行一些数学计算时，我们通常需要将其转换...

# 正则化 self.weights_ho -= self.reg_lambda * self.weights_ho self.weights_ih -= self.reg_lambda * self.weights_ih

这段代码是用于模型的正则化，其中self.reg_lambda是正则化超参数，self.weights_ho和self.weights_ih是模型的权重参数。这里采用的是L2正则化的方法，通过减去权重参数的L2范数乘以正则化超参数，来抑制模型过拟合...

weights_initialize = model.get_weights()， model.set_weights(weights_initialize)如何转化为pytorchg格式

weight = torch.from_numpy(np.array(keras_weights[i])) pytorch_weights.append(weight) # 加载参数到 PyTorch 模型 pytorch_model = ... pytorch_model.load_state_dict({f'weight_{i}': w for i, w in ...

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# 计算有效前沿 ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_frontier = ef.efficient_frontier() cleaned_frontier = ef.clean_frontier() # 绘制有效前沿图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(cleaned_frontier[0], ...

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抱歉，你的代码中存在一些错误。正确的函数名称是 tf.contrib....# Compute the average loss cost = tf.reduce_mean(losses) 请注意，你需要将 logits、targets 和 weights 替换为你实际使用的张量。

ef slide2(y): l = y.shape[0] y = tf.reshape(y, [1, -1, 1]) input = keras.Input(shape=(l, 1)) output = Conv1D(filters=1, kernel_size=3, padding='causal', activation='linear', trainable=False, use_bias=False)(input) model = keras.Model(inputs=input, outputs=output) weights_list = model.get_weights() weights = np.ones(3) / 3 weights_list[0] = weights.reshape((3, 1, 1)) model.set_weights(weights_list) result = model.predict(y) result = tf.reshape(result, [-1, 1]) return result怎么使用 tf.stop_gradient 函数来将其视为常数

weights = np.ones(3) / 3 weights_list[0] = weights.reshape((3, 1, 1)) model.set_weights(weights_list) result = model.predict(y) result = tf.reshape(result, [-1, 1]) return result 这样，...

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，...

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好的，你可以将最佳权重保存路径添加到代码中，如下所示： python import numpy as np import tensorflow as tf import os # 加载数据集 with open('poems.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.read...

def train(self, X, y): num_samples, num_features = X.shape # 初始化权重和偏置 self.weights = np.zeros(num_features) self.bias = 0 for _ in range(self.num_iterations): linear_model = np.dot(X, self.weights) + self.bias y_pred = self.sigmoid(linear_model) # 计算梯度 dw = (1 / num_samples) * np.dot(X.T, (y_pred - y)) db = (1 / num_samples) * np.sum(y_pred - y) # 添加正则化项 if self.regularization == 'l1': dw += (self.reg_strength / num_samples) * np.sign(self.weights) elif self.regularization == 'l2': dw += (self.reg_strength / num_samples) * self.weights # 更新权重和偏置 self.weights -= self.learning_rate * dw self.bias -= self.learning_rate * db

在训练过程中，先通过线性模型计算出每个样本属于正例的概率，然后通过梯度下降更新权重和偏置，使得损失函数最小化。在更新权重和偏置时，如果使用了正则化，就需要加上正则化项。其中，dw表示权重的梯度，db表示...

from pypfopt.efficient_frontier import EfficientFrontier from pypfopt import risk_models from pypfopt import expected_returns yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx",index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3 = risk_models.sample_cov(yuce) # 使用历史数据计算协方差矩阵 # Optimize for maximal Sharpe ratio ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_weights = ef.max_sharpe() cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.save_weights_to_file("yuceweight1.csv") # saves to file print(cleaned_weights) ef.portfolio_performance(verbose=True) # 设置无风险回报率为0 risk_free = 0 # 计算每项资产的夏普比率 RandomPortfolios['Sharpe'] = (RandomPortfolios.Returns - risk_free) / RandomPortfolios.Volatility # 绘制收益-标准差的散点图，并用颜色描绘夏普比率 plt.scatter(RandomPortfolios.Volatility, RandomPortfolios.Returns, c=RandomPortfolios.Sharpe) plt.colorbar(label='Sharpe Ratio') plt.show()修改后面的代码，与前面匹配

weights = np.random.dirichlet(np.ones(len(yuce.columns)), n_samples) returns = weights.dot(mu3) volatility = np.sqrt(np.diag(weights @ S3 @ weights.T)) df = pd.DataFrame({'Returns': returns, '...

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