小编E.Z*_*.Z.的帖子

请帮我理解这一点.运行代码段后:

random_device randomEngine;
mt19937 generatorEngine(randomEngine());
uniform_real_distribution<double> unifRandomValue(
                                       numeric_limits<double>::min(), 
                                       numeric_limits<double>::max());

double test[1000];
for (int i{ 0 }; i < 1000; ++i) {
    test[i] = unifRandomValue(generatorEngine);
}

为什么每个生成的值都在该范围内[1.0E306, 1.8E308]？我期待一个随机值从0到0的最大值均匀分布.

提前致谢!

这是一个更完整的例子:

const size_t size{ 1000 };
std::random_device randomEngine;
std::mt19937 generatorEngine(randomEngine());
std::uniform_real_distribution<double> unifRandomValue(
                                std::numeric_limits<double>::min(), 
                                std::numeric_limits<double>::max());

std::array<double, size> test;
for (int i{ 0 }; i < size; ++i) {
    test[i] = unifRandomValue(generatorEngine);
}

auto minMaxIt = std::minmax_element(test.begin(), test.end());

// average without overflow
double average{ 0.0 };
for (int i{ 0 }; i …

我打开一个Keras从模型以.json和.hdf5文件.当我调用时model.evaluate(),它返回一个错误:

您必须在训练/测试之前编译模型.使用`model.compile(优化器,丢失)

为什么我需要编译才能运行evaluate()？

要添加,模型可以predict()毫无问题地传递.

如何选择模块中max_features参数的编号TfidfVectorizer？我应该使用数据中的最大元素数量吗？

参数的描述并没有让我清楚地了解如何为它选择值:

max_features:int或None,默认= None

如果不是None,则构建一个词汇表,仅考虑语料库中按术语频率排序的最高max_features.如果词汇表不是None,则忽略此参数.

我有一个带有一组定义的参数 ( ) 的逻辑回归warm_start=True模型。

与往常一样，我调用LogisticRegression.fit(X_train, y_train)并使用模型来预测新的结果。

假设我改变一些参数，并使用相同的训练数据C=100再次调用方法。.fit