小编use*_*551的帖子

我想使用高斯混合模型来返回如下图所示的内容，除了正确的高斯分布。

我正在尝试使用 pythonsklearn.mixture.GaussianMixture但我失败了。我可以将每个峰值视为任何给定 x 值的直方图的高度。我的问题是：我是否必须找到一种方法将这个图转换为直方图并删除负值，或者有没有办法将 GMM 直接应用于这个数组以产生红色和绿色高斯？

我正在 jupyter notebook 中运行神经网络算法。

input_func = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(
    x=X_train,
    y=y_train,
    batch_size=10,
    num_epochs=5,
    shuffle=True)

产生这个错误：

AttributeError: 模块“tensorflow_core.estimator”没有属性“inputs”

我不明白为什么会这样。我尝试卸载并重新安装 tensorflow。

有谁知道如何解决这一问题？

在ghci模式下,我可以输入以下行:

map read $ words "1 2 3 4 5" :: [Int]

得到[1,2,3,4,5]

当我创建一个名为splitscan.hs的文件,其中包含以下行:

    map read $ words scan :: [Float]

我收到此错误:

[1/1]编译Main(splitscan.hs,splitscan.o)

splitscan.hs:1:1: error:
    Invalid type signature: map read $ words str :: ...
    Should be of form <variable> :: <type>
  |
1 | map read $ words str :: [Float]
  | ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

当我这样做:

import System.IO

main = do
    scan <- readFile "g924310_b1_copy.txt"
    map read $ words scan :: [Float]
    putStr scan

我明白了:

readscan.hs:5:5: error:
    • Couldn't match type …