我在Tensorflow中的回归模型的各个帖子中看到了一些不同的均方误差丢失函数:

loss = tf.reduce_sum(tf.pow(prediction - Y,2))/(n_instances)
loss = tf.reduce_mean(tf.squared_difference(prediction, Y))
loss = tf.nn.l2_loss(prediction - Y)

这些有什么区别？

我试图制作一个散点图,每个点的颜色对应一个变量,每个点的形状对应另一个变量.这是一些示例数据和我用于制作第二个图的代码:

Example data:(of 3 points)
 X    Y    att1    att2

.5    .5    1       A
.24   .8    3       B
.6    .7    5       C

code:(for image2)
> plot(X,Y, col=statc[att2], pch = 15)
> legend("right", statv, fill=statc)

Where:
> statv
[1] "A"  "B" "C"  
> statc
[1] "red"    "blue"   "orange"

我已经单独完成了这项工作,但不知道如何做到这两点.这是两个图:

1

2

例如:我希望颜色应用于具有相同att1的点和要应用于具有相同att2的点的形状

我正在尝试将一个csv文件(所有列都是浮点数)写入tfrecords文件,然后将它们读回来.我看到的所有示例都打包了csv列,然后直接将它提供给sess.run(),但我无法弄清楚如何将特征列和标签列写入tfrecord.我怎么能这样做？

假设我使用 Process() 在循环中启动 10 个进程，但我只有 8 个可用核心。python 是如何处理这个问题的？

看起来，当caret你训练模型时，你几乎被迫进行参数调整。我知道这通常是一个好主意，但是如果我想在训练时明确说明模型参数怎么办？

svm.nf <- train(y ~ .,
                data = nf,
                method = "svmRadial",
                C = 4, sigma = 0.25, tuneLength = 0)

出了问题；所有 RMSE 指标值均缺失：

    RMSE        Rsquared  
 Min.   : NA   Min.   : NA  
 1st Qu.: NA   1st Qu.: NA  
 Median : NA   Median : NA  
 Mean   :NaN   Mean   :NaN  
 3rd Qu.: NA   3rd Qu.: NA  
 Max.   : NA   Max.   : NA  
 NA's   :2     NA's   :2    

train.default（x，y，weights = w，...）中的错误：停止另外：警告消息：在nominalTrainWorkflow（x = x，y = y，wts =weights，info = trainInfo，：存在缺失值在重新抽样的绩效指标中。

我对在python中执行此操作的正确方法感到困惑....所以如果我想使用for循环遍历列表并检查列表'A'的每个元素是否在2个或更多其他列表中的任何一个但是我似乎不明白怎么做...这里是我的意思的一些基本代码:

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> even
[2, 4]
>>> odd
[1, 3]
>>> for i in a:
...     if i in even or odd:
...             print(i)
... 
1
2
3
4
5

为什么这个代码打印5因为5不在偶数列表中,也不在奇数列表中？另外,正确的方法是什么,以便我可以迭代一个列表并检查每个元素是否在ATLEAST中的其他一些列表中？

假设我有一个包含几百行和几百列的数据框.如何保留至少有一个值大于10的行？