本文整理汇总了Python中pybrain.datasets.SupervisedDataSet.outputMin方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python SupervisedDataSet.outputMin方法的具体用法？Python SupervisedDataSet.outputMin怎么用？Python SupervisedDataSet.outputMin使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类pybrain.datasets.SupervisedDataSet的用法示例。
在下文中一共展示了SupervisedDataSet.outputMin方法的2个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: createDs
# 需要导入模块: from pybrain.datasets import SupervisedDataSet [as 别名]
# 或者: from pybrain.datasets.SupervisedDataSet import outputMin [as 别名]
def createDs(func):
outputMax = -np.inf
outputMin = np.inf
global outputMax
global outputMin
ds = SupervisedDataSet(2, 1)
for j in range(N):
for i in range(N):
input = [i, j]
output = func(j, i) # math.sqrt(i**2+j**2)
ds.appendLinked(input, output)
if output > outputMax:
outputMax = output
if outputMin > output:
outputMin = output
ds.outputMax = outputMax
ds.outputMin = outputMin
return ds示例2: createDs
# 需要导入模块: from pybrain.datasets import SupervisedDataSet [as 别名]
# 或者: from pybrain.datasets.SupervisedDataSet import outputMin [as 别名]
def createDs(func):
outputMax = -np.inf
outputMin = np.inf
global outputMax
global outputMin
ds = SupervisedDataSet( 1, 1 )
#for j in range(N):
rs = []
for i in range(N):
rs.append(random.random())
rs.sort()
for r in rs:
input = r#[i]
output = nonLinearFunc(r)
ds.appendLinked(input , output)
if output > outputMax:
outputMax = output
if outputMin > output:
outputMin = output
ds.outputMax = outputMax
ds.outputMin = outputMin
return ds