okay, werde ich machen
Danke

Hi Leute,

ich hätte eine Frage und zwar bin ich gerade dabei ein wenig mich mit neural Networks zu beschäftigen. Bei NN ist ein großes Problem der "Fluch der Dimensionalitäten" , ist es da möglich wie beim Support Vektor Machine einfach den Kernel Trick anzuwenden.

Danke
klappt

okay dass mit der Schleife war dumm

Okay ,danke
aber jetzt habe ich anstatt sv[:0] einfach mal sv[0] geschrieben
trotzdem bleibt meine Ausgabe gleich ..... eigentlich müsste ein l Vektor kommen der nur nan als einträge hat mit der länge von V

Hi Community , ich habe jetzt versucht eine Idee umzusetzen , aber leider ohne richtig erfolg damit zu haben :( sv=np.array([np.nan,2,4,3,1,6,7,5]) V=np.array([1,2,3,4,5]) if sv[:0] == np.nan: l= np.repeat(0,len(V)) else: l = sv[1:] print(l) AUSGABE : -> [ 2. 4. 3. 1. 6. 7. 5.] ich versuche es noch ...

Ansatz:
def g0(x):
return 1
....

g=[g0,g1..]

Ich glaub so müsste es gehen

Ist es mögliche bspw in einer Liste als Elemente Funktionen zu übergeben

Bspw

g= [[g1(x)=1],[g2(x)=x]]

Sau die gute Erklärung ,danke:D Ich muss gestehen , hab es mir mal eben ein wenig angeschaut mit den functools partial nicht so einfach die Logik dahinter zu verstehen :? Ausserdem wäre mein nächstes Problem dass mit der zweifachen eckigen Klammer von R , dies in Python umzusetzen ist nicht so einfa...

Klar, blöd von mir. Ihr könnt ja keine Gedanken lesen. Meine Hauptaufgabe besteht darin eine csv Datei einzulesen , Integrationsgewichte definieren und sie mit einer Normalverteilung zu plotten und schauen ob sie konvergiert. Die Gewichte habe ich ziemlich ineffizient gelöst. Eine kleine Kostprobe :...

Danke, für die nette Unterstützung Eine kleine Frage hätte ich da noch. In R gibt es die Schreibweise for(i in 1:length(l)) X[,i]= MF[[i]](x) mit der zweifachen eckigen Klammer. Heißt ja nichts anderes als das i te Element von der Liste, Array.. Die Umsetzung für Python gelingt mir leider nicht . fo...

Okay , hast recht Tut mir leid Hatte ich noch vor , die numpy library mir anzuschauen Also me.pdf= function(MF,l) { pdf = function(x){ for(i in 1:length(l)) X[,i] = MF[[i]](x) exp(l%*%t(X)) } pdf } Mein Ansatz, bis zu jetzigem Zeitpunkt : def mepdf(MF,l): def pdf(x): for i in range(1,1+l.length()): ...

NaN wäre schon notwendig...
DANKEE

Noch eine blöde Frage hätte ich noch Mein Ansatz sehe so aus: Mir macht die zweifache Klammerung bei R ein wenig Kopfschmerzen

Hallo liebe Community, bin selber ziemlich neu in Python und eigentlich eher ein R Programmierer , hab seit kurzem eine neue Tätigkeit als Student im Bereich Data Science. Daher wird eine Umsetzung vieler meiner Codes in Python vorausgesetzt. X= matrix(NaN,length(int.x),length(l)) ist eine Zeile aus...