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    主成分分析(Principal component analysis, PCA)例子--Python 多元统计

    主成分分析(Principal component analysis, PCA)例子–Python

    这一篇是关于PCA的实战, 我们会举一个例子, 看一下PCA具体在实战中是如何来进行的. 同时我们会比较同一个数据下, 使用PCA(主成分分析)和FA(因子分析)得到结果的不同.
    08月21日 5,470 views 2
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    因子分析(factor analysis)例子--Python 多元统计

    因子分析(factor analysis)例子–Python

    这里举一个因子分析的具体的例子, 看一下因子分析是如何进行的, 以及最后的效果.
    08月20日 10,167 views 发表评论
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    • 老学生 老学生 好的
    • 某人 某人 flattern没有用,可以去掉,我试了
    • 老学生 老学生 我跑你的jupyter notebook版本，python=3.8.3,pytorch=1.7.1,win10 LTSC 1089,依然出错： Epoch:0900, MSE:0.025476430 ============ --------------------------------------------------------------------------- RuntimeError Traceback (most recent call last) in 23 # backward 24 loss = loss + criterion(output, j) ---> 25 loss.backward() 26 # optimize 27 optimizer.step() C:\Anaconda\envs\torch\lib\site-packages\torch\tensor.py in backward(self, gradient, retain_graph, create_graph) 219 retain_graph=retain_graph, 220 create_graph=create_graph) --> 221 torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph) 222 223 def register_hook(self, hook): C:\Anaconda\envs\torch\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py in backward(tensors, grad_tensors, retain_graph, create_graph, grad_variables) 128 retain_graph = create_graph 129 --> 130 Variable._execution_engine.run_backward( 131 tensors, grad_tensors_, retain_graph, create_graph, 132 allow_unreachable=True) # allow_unreachable flag RuntimeError: bad allocation
    • 老学生 老学生 好的，我试试
    • 老学生 老学生 刚刚在调试状态运行了程序，结果如下： \anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:445: UserWarning: Using a target size (torch.Size([])) that is different to the input size (torch.Size([1, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) 程序运行到 Epoch:0510, MSE:0.021993393 ============ 代码在'loss.backward()' 处引发异常: bad allocation Message=bad allocation Source=F:\MsVsPython\Pytorch\一个初级例子代码\GRUtest\Prj\TrySimplGru\TrySimplGru.py StackTrace: File "F:\MsVsPython\Pytorch\一个初级例子代码\GRUtest\Prj\TrySimplGru\TrySimplGru.py", line 236, in loss.backward() 是不是那个警告有隐含的错误？我是初学者，不很懂，还请指点！

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