Как указать nu = infinity для ядра Matern в Sklearn?

Я пытаюсь создать ядро ​​Matern в Sklearn с параметром nu, установленным на бесконечность.

from sklearn.gaussian_process.kernels import Matern
import numpy as np
kernel = Matern(nu=float('inf'))
a = np.random.randn(5)[:,np.newaxis]
b = a
kernel(a,b)

Когда я запускаю этот код, я получаю сообщение об ошибке:

"RuntimeWarning: invalid value encountered in multiply
K *= tmp ** self.nu"

Как еще я могу указать параметр nu как бесконечность в ядре Matern? Спасибо

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
4
0
309
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Хотя документация, похоже, предполагает, что inf является допустимым значением для nu, код, похоже, не учитывает это значение, поэтому вы видите эту ошибку. Однако по мере приближения nu к бесконечности ядро ​​Matern становится эквивалентным экспоненциальной функции в квадрате или RBF в sklearn, поэтому вы можете просто использовать следующие

from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF
import numpy as np
kernel = RBF()
a = np.random.randn(5)[:,np.newaxis]
b = a
kernel(a,b)

Прекрасно, в этом есть смысл. Я отметил это как ответ и проголосовал за :) Спасибо.

abhimanyutalwar 07.09.2018 16:11

Другие вопросы по теме