問題タブ [gaussian-process]
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python - scikit-learnでは、値がガウスプロセス回帰用に固定されている場合、ConstantKernelは効果がありますか?
scikit-learn では、GaussianProcessRegressor モデルはそのパラメーターの中で、ハイパーパラメーターで使用されるカーネルとオプティマイザーを取ります。オプティマイザが に設定されている場合、Noneまたはカーネルのハイパーパラメータが に設定されている場合、'fixed'変更できないことを理解しています。
scikit-learn の GPR のデフォルトのカーネルはConstantKernel(1.0, constant_value_bounds="fixed") * RBF(1.0, length_scale_bounds="fixed"). 定数カーネルにはここで目的があると思いますが、私の理解に基づくと、それは 1 以外の何物でもなく、したがって効果はありません。
私の質問は次のとおりです。デフォルトのカーネルと単にカーネルの間に実際的な違いはありRBF(1.0, length_scale_bounds="fixed")ますか?
c - C の動的配列によるガウス消去法
Cで動的に作成された配列でガウス消去法を実行しようとしていますが、実行するたびにガウス消去部分で停止します。何が問題なのかわかりません。IDE にはエラーは表示されませんが、ネストされた for ループ部分でプログラムが停止します。オンラインでガウス消去コードを入手し、プログラムに実装しようとしましたが、何の助けにもなりませんか?
わかりました更新を実行しましたが、出力が間違っています:
助けはありますか？