标签: metric

获得所有Spring服务的性能指标的最快方法是什么？

我正在使用 scikit-learn (0.14) 并尝试为我的 KernelDensity 估计实现用户定义的度量。

以下代码是我的代码结构示例：

def myDistance(x,y):
    return np.sqrt(sum((x - y)**2))

dt=DistanceMetric.get_metric("pyfunc",func=myDistance)

kernelModel=KernelDensity(algorithm='ball_tree',metric='pyfunc')
kernelModel.fit(X)

根据文档，BallTree 算法应该接受用户定义的指标。如果我按照此处给出的方式运行此代码，则会出现以下错误：

TypeError: __init__() takes exactly 1 positional argument (0 given) 

错误似乎来自：

sklearn.neighbors.dist_metrics.PyFuncDistance.__init__

我不明白这个。如果我检查上面代码中的“dt”给我什么，我就会得到我所期望的。dt.pairwise(X) 返回正确的值。我究竟做错了什么？

提前致谢。

我有以下问题：

我在 Keras 中有一个自动编码器，并对其进行了几个时期的训练。训练概览显示验证 MAE 为 0.0422，MSE 为 0.0024。但是，如果我随后调用 network.predict 并手动计算验证错误，我会得到 0.035 和 0.0024。

人们会认为我对 MAE 的手动计算完全不正确，但奇怪的是，如果我使用恒等模型（仅输出您输入的内容）并使用它来评估预测值，则会返回与我的手工计算。代码如下：

input = Input(shape=(X_train.shape[1], ))
encoded = Dense(50, activation='relu', activity_regularizer=regularizers.l1(10e-5))(input)
encoded = Dense(50, activation='relu', activity_regularizer=regularizers.l1(10e-5))(encoded)
encoded = Dense(50, activation='relu', activity_regularizer=regularizers.l1(10e-5))(encoded)
decoded = Dense(50, activation='relu', activity_regularizer=regularizers.l1(10e-5))(encoded)
decoded = Dense(50, activation='relu', activity_regularizer=regularizers.l1(10e-5))(decoded)
decoded = Dense(X_train.shape[1], activation='sigmoid')(decoded)
network = Model(input, decoded)

# sgd = SGD(lr=8, decay=1e-6)
# network.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
network.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam', metrics=['mse'])

# Fitting the data
network.fit(X_train, X_train, epochs=2, batch_size=1, shuffle=True, validation_data=(X_valid, X_valid),
            callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0.00001, patience=20, verbose=0, …

给定矩阵

structure(list(X1 = c(1L, 2L, 3L, 4L, 2L, 5L), X2 = c(2L, 3L, 
4L, 5L, 3L, 6L), X3 = c(3L, 4L, 4L, 5L, 3L, 2L), X4 = c(2L, 4L, 
6L, 5L, 3L, 8L), X5 = c(1L, 3L, 2L, 4L, 6L, 4L)), .Names = c("X1", 
"X2", "X3", "X4", "X5"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

我想创建一个5 x 5距离矩阵,其中匹配比率和所有列之间的总行数.例如,X4和X3之间的距离应为0.5,假设两列匹配6次中的3次.

我尝试使用dist(test, method="simple matching")包"代理",但此方法仅适用于二进制数据.

Java(FontMetrics)中是否有任何字体指标？

例如:

FontMetrics fm = g2.getFontMetrics();
Rectangle2D rect = fm.getStringBounds(node.getText(), g2);