Dosiero:Bygland komm.svg




Resumo
























PriskriboBygland komm.svg

Norsk nynorsk: Kommunevåpen for Bygland kommune i Aust-Agder fylke.

"På grøn grunn ei oppspringande gull gaupe."[1]
Dato la 14-a de januaro 2010
Fonto SVG is own work, based upon image from caplex.no.
Aŭtoro Original by caplex.no
Permeso
(Reuzo de la dosiero)

Public domainPublic domainfalsefalse





Public Domain This official Norwegian coat of arms is ineligible for copyright, but its usage is restricted according to Norwegian penal law, independent of the copyright status of the depiction shown here.
Coat of arms of Norway.svg








Inkscape-un.svg

 Ĉi tiu W3C-neprecizigita dosiero estas kreita per Inkscape.


Permesiloj:



Public domainPublic domainfalsefalse




Public domain Mi, la posedanto de la aŭtorrajto por ĉi tiu verko, liberigas ĝin tutmonde kiel publikan havaĵon.
En iuj landoj tio povas esti laŭleĝe neebla; en tiu okazo:
Mi rajtigas ĉiun ajn uzi ĉi tiun verkon por ajna celo, sen iuj ajn kondiĉoj, krom se tiuj kondiĉoj estas postulataj per leĝo.

Public domainPublic domainfalsefalse



-

Popular posts from this blog

Aikido

Image
Ĉi tiu artikolo citas neniun fonton . Vi povas plibonigi ĝin, aldonante fidindajn fontojn. Senfontaj asertoj povas esti forigitaj.  (Novembro 2012) Aikido Japana Nomo: Kanji 合気道 Hiragana あいきどう Spiradaj ekzercoj Aikido , aŭ Ajkido , estas moderna japana luktarto (Shin Budo) kompilita de Ueshiba Morihei dum la periodo inter la 1930-aj jaroj ĝis 1960-aj jaroj. Ĝi estas senperforta kaj multaj el ĝiaj teĥnikoj evoluis el Daito-Rjuo (speco de ĵuĵicuo) kaj el glava batalado. La filozofio de aikido devenis ĉefe de la religio Oomoto pro la kontaktoj inter O´Sensei ("granda majstro", esprimo uzata de la aikidistoj por nomi Ueshiba Morihei) kaj Deguchi Onisaburo Sensei el Oomoto. Oni konsideras, ke aikidisto havu iom da spiriteco, interalie pri la uzo de la Ĉi, KI, ĝi postulas nenuran teknikan trejnon. La nepo de la kreinto, Ueshiba Moriteru, nun estas "Doshu", tiu kiu montras la vojon. Enhavo 1 Aikido - Oomoto - Esperanto...
Read more

The minimum number of groups for any class cannot be less than 2 error

Image
0 $begingroup$ cv_split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, test_size=0.3, random_state=0) # Performing cross-validation to estimate the performance of the models for idx, est in enumerate(estimator): cv_results = cross_validate(est[1](), x_value, y_value, cv=cv_split) I got following error from this code ValueError: The least populated class in y has only 1 member, which is too few. The minimum number of groups for any class cannot be less than 2. and my y_value looks like y_value = array([221900, 180000, 510000, ..., 360000, 400000, 325000]) I used this method before and y_value has the same shape as before. python data-mining cross-validation share ...
Read more

SMOTE: ValueError: Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 1, n_neighbors = 6

Image
0 $begingroup$ I am designing a multi class classifier for 11 labels. I am using SMOTE to tackle the sampling problem. However I face the following error:- error at SMOTE from imblearn.over_sampling import SMOTE sm = SMOTE(random_state=42) X_res, Y_res = sm.fit_sample(X_f, Y_f) error ~/.local/lib/python3.6/site-packages/sklearn/neighbors/base.py in kneighbors(self, X, n_neighbors, return_distance) 414 "Expected n_neighbors <= n_samples, " 415 " but n_samples = %d, n_neighbors = %d" % --> 416 (train_size, n_neighbors) 417 ) 418 n_samples, _ = X.shape ValueError: Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 1, n_neighbors = 6 Why does it say I have only 1 n_samples? When I tr...
Read more