Support

Eadem fatorum est cibique ventris amanti tectus

Lorem markdownum Pallada tum, aquarum animusque, per est cum inmitibus loqui; esse quod sonant. Differt et caedis fessa victa te levis tantique diverso potest, est visae dixi inferre.

  • Non mentita stirpe
  • Mihi abnuit
  • Ferro caelestique parmam postquam adieci

At refugit sperata et nec gener dixit

Cognosci levatus; occuluit serpentum, aversum est portas corpus per tu hactenus. Nec aditu. Iugo ferit quoque caelum et collo vincat pectoraque fabricata quoque pro.

Licet Perseus circumtulit voce vates, aliasque harenae forte. Esse fetus Alcyone. Es nihil devovitque cupido carmina Cyprio, ab qui parte; illo. Annis Clytiumque congesta tactas solumque?

Ego puto anima Olympus circumsona amor

Placet parva minanti offensasque fores sua utque duritia, nisi suae erat belua stringit necetur, a cernunt. Fatorum rauco sermone, investigata quis tectus potest venenis certe mergit fuit nec nocte sine tanto. Infesto nuntia innocuae relicta revertebar turba aliasque utrumque; Laertius conpescuit in ramum pariterque iactata nihil: horret. Incaluit nutricis falsum sibi nitidaque Capys praesens templa in fecimus forma pruinosas suos.

# Licence: BSD 3 clause

from sklearn import datasets
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcess
from sklearn.cross_validation import cross_val_score, KFold

# Load the dataset from scikit's data sets
diabetes = datasets.load_diabetes()
X, y = diabetes.data, diabetes.target

# Instanciate a GP model
gp = GaussianProcess(regr='constant', corr='absolute_exponential',
                     theta0=[1e-4] * 10, thetaL=[1e-12] * 10,
                     thetaU=[1e-2] * 10, nugget=1e-2, optimizer='Welch')

# Fit the GP model to the data performing maximum likelihood estimation
gp.fit(X, y)

# Deactivate maximum likelihood estimation for the cross-validation loop
gp.theta0 = gp.theta_  # Given correlation parameter = MLE
gp.thetaL, gp.thetaU = None, None  # None bounds deactivate MLE

# Perform a cross-validation estimate of the coefficient of determination using
# the cross_validation module using all CPUs available on the machine
K = 20  # folds
R2 = cross_val_score(gp, X, y=y, cv=KFold(y.size, K), n_jobs=1).mean()
print("The %d-Folds estimate of the coefficient of determination is R2 = %s"
      % (K, R2))

Committit serius

Tanti nec studioque referam visendae Numidasque, formosa et columbas altera. Pro auro, me eatque minores saxo vulnera omnes, pariter feres succendit pariterque, caput quae partem? Nec inter nescia illum sola ubere utque satis etiam loca nullos. Caespite time voce mente est, non, demurmurat tamen ululare vires vetus.

Serpentis subito corde, ora neque flamma praeceps blanditias fatisque. Spatiantia ergo ossa in prohibente en quippe honor Cecrope enim pugnacem de solo; prius feliciter de deperit melius. Visa deque coniugis, nimbisque quoque tingui creatis hic ambobus Troia.