approximation

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テーラー級数https://en.wikipedia.org/wiki/Taylor_seriesに基づく指数近似コードは、ゼロ付近の入力に対してはうまく機能しますが、いずれの方向にも遠ざかると完全に無駄になります。以下は、-12〜12の範囲の入力に対してexpを計算し、std :: exp結果と比較してエラーを出力し、境界線のエラーが大きい小さなテストコードの出力です。例えば用-12入力エラーが

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平均場変分推論における更新

変量パラメータq_iのすべての更新が単調増加しているのではないかと思いますか？私はそれがすべての反復で増加するはずであることを理解しますが、これは各q_iの1回の反復でも当てはまりますか？ありがとう！

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頂点カバーの近似アルゴリズム

PがNPと等しくない場合、kが固定定数である最適な頂点カバーのkに含まれる近似アルゴリズムがないことが分かりますか？

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sparkでは、データフレーム内の要素の数を素早く見積もる方法

sparkでは、データセット内の要素の数の概算を高速に取得できますか？つまり、Dataset.count()より速いです。データセットのパーティション数からこの情報を計算することは可能でしょうか？

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サブグラフ "value" given budgetを最大化する

私が解決したいシナリオは、接続された無向グラフの各頂点が値を持つ最大化問題です。ただし、各エッジと頂点にはのコストもあります。開始頂点とコストの予算を考えると、（開始頂点を含む）の頂点値を最大限に接続されている部分グラフを見つけるための推奨アルゴリズムやアプローチがありますか？

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ニューラルネットワーク：関数をフィッティングする

入力（出力）だけを持つニューラルネットワークを使って関数（線とは異なりますがx、y平面にあります：cos、sin、arc、expなど）を近似できますか隠れたニューロンの単一の層？

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モンテカルロスタイルは、私たちは右上隅に「投げる」の点で、モンテカルロ法を用いた<strong>パイ</strong>を近似し、円などの内部にあるどのようにそれらの多く数えることができることを知っていた

不可欠MATLABを..評価する私は F 機能毎ことをしたいので、私は長方形で [B]×[0、最大値（F）] ランダムな点を「投げ」しています私のrandom_point_y場合と私がテストしていますがf（random_point_x）よりも小さい場合は、fの下の点の数で合計を除算します。私は結果1.3414を持っているしかし、： - （X^2）-1と1の間の例えば clear close

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Javaの正規表現のおおよその一致

正規表現では、 commons-text -LevenshteinDetailedDistanceではなくと似たようなものを探しています。 e.g LevenshteinDetailedDistance d = new LevenshteinDetailedDistance(); LevenshteinResults levenshteinResults = d.apply("

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ニューラルネットワークを使った近似対数関数

私は、ニューラルネットワークを使って、ドメインのログ関数を1から100まで近似しようとしています。私はソフトウェアとしてtensorflowを使用します。結果は私が期待したほど良くはないので、なぜそれを理解したいのですか？私は、次のコードを使用： import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt