그나저나 과제란 무엇인가? 실질적인 목적은 무엇입니까? 어쩌면 그녀는 일을 다르게 할 수도 있습니다.
글쎄, 당신이 관심이 있다면, 더 자세히 이야기합시다. CatBoost 기계 학습 알고리즘에서 분할을 설정하기 위해 관찰(배열)에서 얻은 변수(예측자) 값 집합의 열거는 예비 그리드(양자화)를 구성하여 해결되므로 숫자를 세그먼트로 나눕니다. (마침표 / 범위) 및 값 열거는 모든 숫자에 걸쳐 발생하지 않고 이러한 경계를 따라서만 발생합니다. 원하는 테두리 수가 다른 방법을 포함하여 그리드를 구성하는 다양한 기본 제공 방법이 있습니다. 시각적으로 그리드 옵션은 아래 그림과 같습니다. 여기서 배열의 모든 100개 값은 y 스케일에서 값을 1씩 올립니다. 이것이 값의 반복성이 보이는 방식입니다.
과제는 학습에 가장 유리한 그리드를 구성하는 것입니다. 이러한 그리드에서는 구간(세그먼트 내) 사이의 정보가 관찰의 의존성과 충분성을 일정하게 유지하면서 목표 중 하나(0/1)에 더 속하게 됩니다.
이제 다른 그리드를 얻고 지정된 기준(이전에 작성함)에 따라 세그먼트를 선택하고 선택한 세그먼트를 함께 연결하여 하나의 그리드로 결합해야 합니다.
В 2018 году группа исследователей из токийского университета Кейо решила использовать амебу для решения так называемой «задачи коммивояжера», известной в области компьютерных наук проблемы. Суть ее такова: представьте, что вы – путешествующий от города к городу...
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1. 완전히 이해할 수 없으며 이미 완전히 다른 것입니다.
그나저나 과제란 무엇인가? 실질적인 목적은 무엇입니까? 어쩌면 그녀는 일을 다르게 할 수도 있습니다.
글쎄, 당신이 관심이 있다면, 더 자세히 이야기합시다. CatBoost 기계 학습 알고리즘에서 분할을 설정하기 위해 관찰(배열)에서 얻은 변수(예측자) 값 집합의 열거는 예비 그리드(양자화)를 구성하여 해결되므로 숫자를 세그먼트로 나눕니다. (마침표 / 범위) 및 값 열거는 모든 숫자에 걸쳐 발생하지 않고 이러한 경계를 따라서만 발생합니다. 원하는 테두리 수가 다른 방법을 포함하여 그리드를 구성하는 다양한 기본 제공 방법이 있습니다. 시각적으로 그리드 옵션은 아래 그림과 같습니다. 여기서 배열의 모든 100개 값은 y 스케일에서 값을 1씩 올립니다. 이것이 값의 반복성이 보이는 방식입니다.
과제는 학습에 가장 유리한 그리드를 구성하는 것입니다. 이러한 그리드에서는 구간(세그먼트 내) 사이의 정보가 관찰의 의존성과 충분성을 일정하게 유지하면서 목표 중 하나(0/1)에 더 속하게 됩니다.
이제 다른 그리드를 얻고 지정된 기준(이전에 작성함)에 따라 세그먼트를 선택하고 선택한 세그먼트를 함께 연결하여 하나의 그리드로 결합해야 합니다.
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내가 도울 수 있으면 도와주고, 그렇지 않다면 주저하지 않고 도움을 요청합니다.
또한 최근 여기에 문제가 거의 나타나지 않는데 사람들이 솔루션에 참여하는 것이 흥미로울 것이라고 생각했습니다.
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이제 다른 그리드를 얻고 지정된 기준(이전에 작성함)에 따라 세그먼트를 선택하고 선택한 세그먼트를 함께 연결하여 하나의 그리드로 결합해야 합니다.
그것이 질문에 대한 것이었습니다. 어떻게 하시겠습니까?
그것이 질문에 대한 것이었습니다. 어떻게 하시겠습니까?
흠... 그래서 당신이 작성한 스크립트는 거의 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 다른 옵션이 있습니까? 조합 수를 줄이는 옵션을 제안했습니다.
이 옵션을 고려하고 있습니다 :)
흠... 그래서 당신이 작성한 스크립트는 거의 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 다른 옵션이 있습니까? 조합 수를 줄이는 옵션을 제안했습니다.
이 옵션을 고려하고 있습니다 :)
세그먼트가 거의 없는 경우일 수 있습니다. 그리고 많을 때, 어떻게 될까요?
어떤 의미에서 조합 수를 줄이는 방안을 제안했나요? 모든 조합이 충분하지 않거나 기준이 있습니까?
세그먼트가 거의 없을 때일 수 있습니다. 그리고 많을 때, 어떻게 될까요?
어떤 의미에서 조합 수를 줄이는 방안을 제안했나요? 모든 조합이 충분하지 않거나 기준이 있습니까?
많을 때 - 생각해야합니다 ...
옵션으로 각 세그먼트로 시작하는 것이 좋지만 각 지점의 조합 수로 제한됩니다.
그림은 원 형태의 세그먼트와 화살표 길이 형태의 평가를 보여줍니다. 그림에서는 두 개의 가장 짧은 화살표만 선택되고 나머지 "경로"는 잘립니다(제외). 이러한 화살표(실제로 그래프)의 형태로 추정된 계수(지표)가 있을 수 있습니다.
따라서 컴퓨팅 비용을 줄이면서 최악의 옵션을 선택하지 않을 것이라고 생각합니다.많을 때 - 생각해야합니다 ...
옵션으로 각 세그먼트로 시작하는 것이 좋지만 각 지점의 조합 수로 제한됩니다.
그림은 원 형태의 세그먼트와 화살표 길이 형태의 평가를 보여줍니다. 그림에서는 두 개의 가장 짧은 화살표만 선택되고 나머지 "경로"는 잘립니다(제외). 이러한 화살표(실제로 그래프)의 형태로 추정된 계수(지표)가 있을 수 있습니다.
따라서 컴퓨팅 비용을 줄이면서 최악의 옵션을 선택하지 않을 것이라고 생각합니다.이는 점에서 장공매도의 비율이 거의 같고 장편 또는 단편만 있는 영역이 없는 상황을 위한 것입니다.
어떤 세그먼트가 길거나 짧은지, 아니면 추정치(화살표의 길이, 그림과 유사)에 관한 것입니까?
우리는 예에서 두 가지 최선의 경로를 밟고자 하는 바람이 있습니다. 그 중 더 적은 수의 경우 경로는 하나뿐입니다.
이것이 왜 어려울 수 있는지 설명해 주십시오.
세그먼트를 범위별로 세그먼트(그룹)로 나누어 조합 수를 줄일 수도 있습니다.
사진에는 범위의 경계가 있는 4개의 그룹이 있으며 그룹 내에서만 검색을 수행한 다음 다른 그룹 간에 그룹 내에서 최상의 옵션을 결합합니다.
균등하게 나누기가 어렵기 때문에 그룹의 경계를 따라 세그먼트를 별도로 선택하여 그룹 간 결과를 결합할 때 사용할 수 있습니다.