아이디어를 구체화할 수 없거나 공유하고 싶지 않은 경우입니다. 두 경우 모두 주제를 더 발전시킬 필요가 없으므로 사적인 이야기는 하지 말자.
아이디어는 샘플 (훈련 및 적용)을 비교하는 것이며, 이론이 정확하다면 샘플이 증가함에 따라 샘플이 더 이상 유사하지 않으며이를 이해하려면 유사성을 평가하는 방법에서 파생 된 변화를 평가하기위한 기준이 필요하다고 썼지 않았나요?
또한 전체 샘플을 몇 가지 비교 가능한 경향 특징에 따라 섹션으로 표시하고 이러한 그룹 내에서 순위를 매기는 것에 대해 이야기했습니다. 그리고 이러한 순위는 다시 샘플의 '유사성'이라는 기준에 의해 이루어질 수 있습니다.
저는 개인적인 감정을 드러내는 것이 아니라 답변의 스타일을 보고 사람들이 여기서 무엇을 하고 있는지, 즉 자신의 독창성을 보여주고 싶어 하는 것인지 의아할 뿐입니다. 저는 문제를 해결하는 방법을 찾는 데 관심이 있고, 다른 사람의 지식을 활용하고 제 지식을 공유하는 데 관심이 있습니다.
Maxim Dmitrievsky #: 샘플을 채취하고 혼합하여 다른 견적을 받아보세요... 슬픈
* 서로 섞어서 사용합니다. 아무도 이를 금지하지 않기 때문에 순차적으로 훈련되는 모델이 아니기 때문에 샘플의 순서는 중요하지 않습니다. 분류 오차만 중요하며, 이는 항상 혼합을 통해 줄일 수 있습니다.
무언가를 검색하려면 찾고 있는 것이 무엇인지 매우 정확하게 이해해야 합니다. 그렇지 않으면 멍청해질 때까지 샘플을 가지고 놀게 될 것입니다. 무엇을 검색하고 있는지 아무도 모르니 누군가 알아내면 알려주세요.
특정 모델의 맥락에서 훈련 샘플이 변경되었을 때 그 동작을 연구하는 추론에서 당신과 Alexey의 공통점이 마음에 들지 않습니다. 이상적으로는 훈련 샘플을 선택할 때 특정 모델과 무관하게 하고 싶기 때문에 지금은 지그재그 정점을 사용하기로 결정했습니다. 하지만 두 분의 의견이 모두 맞을 수 있으며 TC 유형으로부터 완전히 독립하는 것은 거의 불가능합니다.
의미는 기준이 아니라 기준이 사용되는 방식에 있습니다. 무엇을 무엇과 어떤 목적으로 비교하는지 등 사용 방식이 전혀 명확하지 않습니다.)
영리한 분이시니 그런 방향으로 생각하지 않으시는군요. 귀찮게 하지 않겠습니다.
좋아요, 영리하게 생각한다면 그런 방향으로 생각하고 싶지 않을 것입니다. 신경 쓰지 않겠습니다.
알렉세이, 정말로 이해받고 싶다면 생각을 공식화하는 법을 배워요...
알렉세이, 이해받고 싶다면 생각을 정리하는 법을 배워야 해요.
제 생각은 어디로 사라졌나요?
내 생각은 공식화되어 있습니다-나는 내가 말하는 것을 이해하고 누군가가 이해하지 못하면 물어보십시오. 어쩌면 당신은 용어에 집착하지 않고 본질을 더 잘 이해하는 법을 배워야 할 수도 있습니다....
좋아요, 영리하게 생각한다면 그런 방향으로 생각하고 싶지 않을 것입니다. 신경 쓰지 않겠습니다.
아이디어를 공식화할 수 없거나 공유하고 싶지 않은 것입니다. 두 경우 모두 더 이상 주제를 발전시킬 필요가 없으므로 사적인 이야기는 하지 않겠습니다.
기준이 합리적이지 않다고 생각하시나요? 크기가 다른 10개의 샘플을 채취하여 비교하고, 샘플의 유사성/동일성/동질성을 나타내는 여러 지표에서 가장 높은 점수를 받은 샘플을 선택하세요.
아이디어를 구체화할 수 없거나 공유하고 싶지 않은 경우입니다. 두 경우 모두 주제를 더 발전시킬 필요가 없으므로 사적인 이야기는 하지 말자.
아이디어는 샘플 (훈련 및 적용)을 비교하는 것이며, 이론이 정확하다면 샘플이 증가함에 따라 샘플이 더 이상 유사하지 않으며이를 이해하려면 유사성을 평가하는 방법에서 파생 된 변화를 평가하기위한 기준이 필요하다고 썼지 않았나요?
또한 전체 샘플을 몇 가지 비교 가능한 경향 특징에 따라 섹션으로 표시하고 이러한 그룹 내에서 순위를 매기는 것에 대해 이야기했습니다. 그리고 이러한 순위는 다시 샘플의 '유사성'이라는 기준에 의해 이루어질 수 있습니다.
저는 개인적인 감정을 드러내는 것이 아니라 답변의 스타일을 보고 사람들이 여기서 무엇을 하고 있는지, 즉 자신의 독창성을 보여주고 싶어 하는 것인지 의아할 뿐입니다. 저는 문제를 해결하는 방법을 찾는 데 관심이 있고, 다른 사람의 지식을 활용하고 제 지식을 공유하는 데 관심이 있습니다.
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샘플 내에서만 혼합 할 수 있으며 두 개의 샘플을 혼합하면 시장이 변화하고 있음을 부인하는 것을 의미합니다.
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특정 모델의 맥락에서 훈련 샘플이 변경되었을 때 그 동작을 연구하는 추론에서 당신과 Alexey의 공통점이 마음에 들지 않습니다. 이상적으로는 훈련 샘플을 선택할 때 특정 모델과 무관하게 하고 싶기 때문에 지금은 지그재그 정점을 사용하기로 결정했습니다. 하지만 두 분의 의견이 모두 맞을 수 있으며 TC 유형으로부터 완전히 독립하는 것은 거의 불가능합니다.
샘플 비교(훈련과 적용)의 아이디어는 이론이 맞다면 샘플이 증가함에 따라 더 이상 유사하지 않게 될 것이며, 이를 실현하기 위해서는 유사성을 평가하는 방법에서 파생되는 변화를 평가하는 기준이 필요하다고 쓰지 않았나요?
여기서는 다변량 샘플(각 요소는 표의 행, 벡터)에 대해 이야기하고 있는 것 같지만 세 링크의 동질성 기준은 숫자 샘플에 관한 것입니다. matstat의 다변량 동질성 기준은 별도의 노래이며 저에게는 명확하지 않습니다.
게다가 저는 전체 샘플을 비교 가능한 경향 특징에 따라 섹션으로 나누 고 이러한 그룹 내에서 순위를 매기는 것에 대해 이야기하고있었습니다. 그리고 이러한 순위는 다시 샘플의 "유사성"기준에 따라 수행 할 수 있습니다.
이는 많은 변경점 탐지를 검색하는 작업과 유사합니다. 다시 한 번 다차원 (벡터) 케이스로 작업해야한다는 것이 밝혀 졌으므로 문제가 많이 복잡해집니다.
글쎄요, 일반적으로 저는 연구를 위해 어떤 속성을 선택하는지에 대한 의존성을 좋아하지 않습니다. 다른 세트를 사용하면 결과가 달라질 수 있습니다.