exp(x**2)whereを計算する必要がありx = numpy.arange(30,90)ます。これにより、次の警告が発生します。
RuntimeWarning: overflow encountered in exp
inf
この警告を安全に無視することはできませんが、SymPy も mpmath もソリューションではなく、配列操作を実行する必要があるため、Numpy ソリューションが私の夢です。
この問題を処理する方法を知っている人はいますか?
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この問題を解決するには、次の方法を使用できると思います。
正規化
私はこの方法で問題を克服しました。この方法を使用する前は、分類精度は :86% でした。この方法を使用した後、私の分類精度は :96% です!!! それは素晴らしい！
1 つ目:
Min-Max スケーリング
2 つ目:
Z スコアの標準化
これらは、実装する一般的な方法normalizationです。
私は最初の方法を使用します。そして、私はそれを変更します。最大数は 10 で割ります。したがって、結果の最大数は 10 です。この場合、exp(-10) はoverflow!
私の回答がお役に立てば幸いです!(^_^)
于 2015-12-19T09:13:45.277 に答える