아니요, 직접 해보세요(다음 계산이 진행 중이므로 시간이 걸리겠지만), 언어가 비슷합니다.
다른 것들은 동일한 간단한 본질을 가지고 있습니다. 텍스트에서 두 배 건너 뛰기 및 두 배를 고려한 기본 양자 크기 재 계산과 같은 몇 가지 옵션을 설명했습니다. 숫자가 아닌 범위별로 분할하고 이러한 방법을 결합하는 방법도 있습니다.
문제는 기계적 실행이 아니라 비례하지 않는 메시를 계산하는 방법입니다. 제가 알기로는 확률 밀도 분포는 이미 정량화되어 있습니다.
저는 자유 시간이 많지 않아서 제가 어떻게 하는지 이해하는 코딩에 시간을 쓰는 것을 선호합니다. 이 작업이 마지막 작업이라면 며칠 동안 멍하니 앉아 있을 수도 있겠지만, 지금은 이 프로젝트의 다른 방향으로 나아가고 싶습니다. 정량화 테이블을 언로드할 수 있어서 다행입니다.
이 간단한 함수는 값에 따라 균일하지 않은 그리드를 만들 수도 있습니다. 유니폼은 유니폼입니다.
GreedyLogSum
모든 버킷 내에서 다음 식의 욕심 근사치를 최대화합니다. ∑ i = 1 n log ( w e i g h t ) , w h e r e i=1∑nlog(weight),where - n n - 버킷 내 고유 개체 수. - - w e i g h t weight - 버킷에 있는 객체가 반복되는 횟수입니다.
반복/중복 횟수와 함께 작동합니다. 모든 것이 거의 동일합니다. (빠른 검색으로) 함수를 찾을 수 없어서 확실하게 말할 수는 없습니다... 앞서 중복 계정의 변형에 대해 설명했는데, 그 중 하나이거나 비슷한 것 같습니다.
명백히 익사하고 있지만 자살을 즐기는 사람을 구해야 할까요?
해안가에 앉으세요-영웅-그것은 당신의 선택입니다.
요점이 무엇이며 문제를 해결하면 모델의 안정성이 향상되는 이유에 대해 충분히 말씀 드렸습니다.
내가 사용할 수 없는데 이런저런 문제를 해결할 수 있는 R 패키지를 안다고 자랑하면 무슨 소용이 있을까요?
지금까지 시도가 성공적이지 않았는데 한 번 시도해 보시겠습니까?
아니요. 직접 시도해보세요 (다음 계산이 진행되는 동안 시간이 걸립니다), 언어는 비슷합니다.
가장 간단한 방법을 알려 주셨습니다-예, 어렵지 않습니다.
다른 것들도 똑같은 간단한 본질을 가지고 있습니다. 텍스트에서 중복을 건너 뛰고 중복을 고려하여 기본 양자 크기를 다시 계산하는 몇 가지 옵션을 설명했습니다. 숫자가 아닌 범위별로 분할하고 이러한 방법을 결합하는 방법도 있습니다.
아니요, 직접 해보세요(다음 계산이 진행 중이므로 시간이 걸리겠지만), 언어가 비슷합니다.
다른 것들은 동일한 간단한 본질을 가지고 있습니다. 텍스트에서 두 배 건너 뛰기 및 두 배를 고려한 기본 양자 크기 재 계산과 같은 몇 가지 옵션을 설명했습니다. 숫자가 아닌 범위별로 분할하고 이러한 방법을 결합하는 방법도 있습니다.
문제는 기계적 실행이 아니라 비례하지 않는 메시를 계산하는 방법입니다. 제가 알기로는 확률 밀도 분포는 이미 정량화되어 있습니다.
저는 자유 시간이 많지 않아서 제가 어떻게 하는지 이해하는 코딩에 시간을 쓰는 것을 선호합니다. 이 작업이 마지막 작업이라면 며칠 동안 멍하니 앉아 있을 수도 있겠지만, 지금은 이 프로젝트의 다른 방향으로 나아가고 싶습니다. 정량화 테이블을 언로드할 수 있어서 다행입니다.
확률 밀도 분포는 이미 정량화되어 있습니다,
어떤 양자화 방식이죠? 그 페이지에 다 나와 있습니다.
사용할 수 없는 경우 어떻게 하나요?
어떤 정량화 방법을 사용하나요? 해당 페이지에 모두 나와 있습니다.
GreedyLogSum 방법 - 예를 들어 그리드가 균일하지 않다는 것을 알 수 있습니다. 샘플 메트릭의 근사치로 로그 정규 분포를 만든 다음 어떻게든 그 위에 그리드를 만든다고 가정합니다. 공식을 읽을 수 없습니다.
수식을 자세히 설명해 주세요.
말할 수는 있지만 들을 수 있는지는 잘 모르겠네요.
네, 의사 결정 트리 아이디어는 양자 테이블을 구축하는 데 유용한 아이디어가 될 수 있습니다. 아이디어 주셔서 감사합니다!
알 수 없는 패키지를 발견하고 트리까지 만들었더라도요.
다음으로 R에서 루프를 처리하고 트리를 저장해야 합니다.
그리고 어떤 형식으로 저장됩니까? 아마도 규칙의 형태일 텐데, 이는 이러한 규칙을 필요한 형식으로 변환하는 파서를 만들어야 한다는 것을 의미합니다.
메트릭/조건이 비슷한 열을 결합하여 0.5% 간격의 히스토그램을 통해 문제를 해결하는 것이 더 쉽지 않을까요?
그리고 일반적으로 저는 처음에 퀀텀 컷오프에 해당하는 샘플을 특징짓는 메트릭에 대해 질문했습니다. 이 방향에 대한 아이디어가 없거나 생각하고 싶지 않으시면 말씀해 주세요.
그렇지 않으면 우리는 여기서 쇼를 만드는 데 익숙하기 때문에이 스레드는 쓰레기입니다.
GreedyLogSum 메서드 - 예를 들어 그리드가 균일하지 않다는 것을 알 수 있습니다. 근사치를 통해 샘플 메트릭을 사용하여 로그 정규 분포가 구성되고 그리드가 어떤 방식 으로든 만들어 졌다고 가정합니다. 수식을 읽는 방법을 모르겠습니다.
다음은 수식에 대한 자세한 설명입니다.
이 간단한 함수는 값에 따라 균일하지 않은 그리드를 만들 수도 있습니다. 유니폼은 유니폼입니다.
∑ i = 1 n log ( w e i g h t ) , w h e r e i=1∑nlog(weight),where
- n n - 버킷 내 고유 개체 수.
- - w e i g h t weight - 버킷에 있는 객체가 반복되는 횟수입니다.
반복/중복 횟수와 함께 작동합니다. 모든 것이 거의 동일합니다. (빠른 검색으로) 함수를 찾을 수 없어서 확실하게 말할 수는 없습니다... 앞서 중복 계정의 변형에 대해 설명했는데, 그 중 하나이거나 비슷한 것 같습니다.
이 간단한 함수는 그리드의 값을 고르지 않게 만들 수도 있습니다. 유니폼은 균일합니다.
반복/중복 횟수와 함께 작동합니다. 모든 것이 거의 동일합니다. (빠른 검색으로) 함수를 찾을 수 없어서 확실하게 말할 수는 없지만... 앞서 중복 계정 옵션에 대해 설명했는데, 그 중 하나 또는 이와 비슷한 것이 있을 것 같습니다.
반복되는 값의 경우 가중치를 고려하는 문제, 즉 약간의 부피가 나타나고이 세그먼트에서 그리드가 압축되는 문제라고 생각합니다.
나는 당신이 그것을 알아낼 수있을 것이라고 생각합니다!
반복되는 값의 경우 가중치를 고려하는 문제, 즉 약간의 부피가 나타나고 해당 세그먼트에서 메시가 축소되는 문제라고 생각합니다.
여러분이 알아낼 수 있을 것 같습니다!
그럴지도 모르지만 저는 정량화를 전혀 사용하지 않으니까요. 저는 플로트 데이터를 탐색하는 것을 선호합니다.