我有大量数据，我已经对 1000 个文件中的每个文件进行了预处理并将相应的 x 和 y 数据存储在 numpy 数组
我一直在尝试创建一个 keras.Model，它可以根据 GPD 的样本或其分位数拟合广义帕累托分布 (GPD)。拟合是通
我有一个函数，它使用 <code>stats::nls()</code> 将 <em>n</em> 个高斯拟合到我的数据中，其中 <em>n</em> 是该函
我正在用 Keras 拟合神经网络。它工作正常，但是进度条有点有趣。虽然大部分时间它都在不断进步，但
我正在尝试使用少量图像在 Azure ML 中训练一个简单的测试模型。我正在将训练代码从本地 PC 推送到 Azure
我有一个项目可以从图像中预测 8 个输出（4 个坐标），当我运行 <code>model.fit()</code> 时发生此错误。
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我已经尝试了这里的许多建议，但我就是想不通。
是否可以从拟合 stat_smooth 的直线中提取方程 (y =
