def calculate_h_squared_times_x(h, x): return (h 2) * x 调用函数并传递参数 h = 5 x = 10 result = calculate_h_squared_times_x(h, x) 输出结果 print(result) 在这个例子中,定义了一个名为calculate_h_squared_times_x的函数,该函数接受两个参数h和x,并返回计算结果。这种方式非常适合在多...
而计算相差值的平方作为损失称为 MSE 损失 (Mean Squared Error),有的地方又称 L2 损失,以下是使用 MSE 损失的例子: # 定义参数 >>> w = torch.tensor(1.0, requires_grad=True) >>> b = torch.tensor(0.0, requires_grad=True) # 定义输入和输出的 tensor >>> x = torch.tensor(2.0) >>> y =...
AI代码解释 python>=3.5onnx>=1.8.0onnx-simplifier>=0.3.3onnxoptimizer>=0.2.5onnxruntime>=1.6.0oneflow>=0.3.4 如果你想使用X2OneFlow(X代表TensorFlow/Pytorch/PaddlePaddle)需要安装对应的深度学习框架,需要安装对应的深度学习框架,依赖如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pytorch>=...
python深色版本 import numpy as np def r_squared(y_true, y_pred): ss_res = np.sum((y_true - y_pred) ** 2) ss_tot = np.sum((y_true - np.mean(y_true)) ** 2) return 1 - (ss_res / ss_tot) def rmse(y_true, y_pred): return np.sqrt(np.mean((y_true - y_pred) ...
fig,ax=plt.subplots()x=np.arange(0,10,2)y=x**2ax.plot(x,y,marker='o')ax.set_xticks(x)ax.set_xticklabels(['Zero','Two','Four','Six','Eight'])ax.set_title('Squared Numbers - how2matplotlib.com')plt.show() Python
python -m nmt.nmt \> --attention=scaled_luong \> --src=vi --tgt=en \> --vocab_prefix=/tmp/nmt_data/vocab \> --train_prefix=/tmp/nmt_data/train \> --dev_prefix=/tmp/nmt_data/tst2012 \> --test_prefix=/tmp/nmt_data/tst2013 \> --out_dir=/tmp/nmt_attention_model \> --...
X learner的二次建模过程 初次模型直接采用 T learner 的模型预测结果:y_pred_shiyan_all、y_pred_duizhao_all # uplift模型之Meta model: X learner (T learner升级版)# (2) 二次建模过程importxgboostasxgbfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklea...
6.取消勾选第一个选项“为来自internet的文件启用受保护的试图”，点击确认后退出，然后重新打开文件，...
from sklearn.metrics import mean_squared_error mean_squared_error(y_test[300:800], res['Y']) 1. 2. 复制 initial = X_test[500] results = [] for i in tqdm(range(50)): if(i == 0): res = client.regression_predict([initial])['Y'] ...
gscv = GridSearchCV(clf, params, scoring='neg_mean_squared_error', n_jobs=1, cv=5) gscv.fit(X, y) print("The best result: ", gscv.cv_results_) print("The best params: ", gscv.best_params_) #实验 params_sklearn = { ...