Exemplos de _nls_subproblem em Python

Exemplo n.º 1

Arquivo: test_nmf.py Projeto: osdf/scikit-learn

def test_nls_close():
    """Test that the NLS results should be close"""
    A = np.atleast_2d(range(1, 5))
    Ap, _, _ = nmf._nls_subproblem(np.dot(A.T, A), A.T, np.zeros_like(A),
                                   0.001, 100)
    assert_true((np.abs(Ap - A) < 0.01).all())

Exemplo n.º 2

Arquivo: test_nmf.py Projeto: osdf/scikit-learn

def test_nls_nn_input():
    """Test NLS solver's behaviour on negative input"""
    A = np.ones((2, 2))
    nmf._nls_subproblem(A, A, -A, 0.001, 20)

Exemplo n.º 3

Arquivo: test_nmf.py Projeto: osdf/scikit-learn

def test_nls_nn_output():
    """Test that NLS solver doesn't return negative values"""
    A = np.atleast_2d(range(1, 5))
    Ap, _, _ = nmf._nls_subproblem(np.dot(A.T, -A), A.T, A, 0.001, 100)
    assert_false((Ap < 0).any())

Exemplo n.º 4

def test_nls_close():
    # Test that the NLS results should be close
    A = np.arange(1, 5).reshape(1, -1)
    Ap, _, _ = nmf._nls_subproblem(np.dot(A.T, A), A.T, np.zeros_like(A),
                                   0.001, 100)
    assert_true((np.abs(Ap - A) < 0.01).all())

Exemplo n.º 5

def test_nls_nn_output():
    # Test that NLS solver doesn't return negative values
    A = np.arange(1, 5).reshape(1, -1)
    Ap, _, _ = nmf._nls_subproblem(np.dot(A.T, -A), A.T, A, 0.001, 100)
    assert_false((Ap < 0).any())

Exemplo n.º 6

Arquivo: test_nmf.py Projeto: rsteca/scikit-learn

def test_nls_nn_output():
    # Test that NLS solver doesn't return negative values
    A = np.arange(1, 5).reshape(1, -1)
    Ap, _, _ = nmf._nls_subproblem(np.dot(A.T, -A), A.T, A, 0.001, 100)
    assert_false((Ap < 0).any())

Exemplo n.º 7

Arquivo: test_nmf.py Projeto: rsteca/scikit-learn

def test_nls_close():
    # Test that the NLS results should be close
    A = np.arange(1, 5).reshape(1, -1)
    Ap, _, _ = nmf._nls_subproblem(np.dot(A.T, A), A.T, np.zeros_like(A),
                                   0.001, 100)
    assert_true((np.abs(Ap - A) < 0.01).all())

Exemplo n.º 8

Arquivo: test_nmf.py Projeto: Jetafull/scikit-learn

def test_nls_close():
    """Test that the NLS results should be close"""
    A = np.atleast_2d(range(1, 5))
    Ap, _, _ = nmf._nls_subproblem(np.dot(A.T, A), A.T, np.zeros_like(A),
                                   0.001, 100)
    assert_true((np.abs(Ap - A) < 0.01).all())

Exemplo n.º 9

Arquivo: test_nmf.py Projeto: Jetafull/scikit-learn

def test_nls_nn_output():
    """Test that NLS solver doesn't return negative values"""
    A = np.atleast_2d(range(1, 5))
    Ap, _, _ = nmf._nls_subproblem(np.dot(A.T, -A), A.T, A, 0.001, 100)
    assert_false((Ap < 0).any())

Exemplo n.º 10

Arquivo: test_nmf.py Projeto: Jetafull/scikit-learn

def test_nls_nn_input():
    """Test NLS solver's behaviour on negative input"""
    A = np.ones((2, 2))
    nmf._nls_subproblem(A, A, -A, 0.001, 20)