Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1923
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Bana öyle geldi, yoksa boyutu öğretmensiz mi küçültürsünüz?'uwot'tan (umap) bahsediyorum.
Bana öyle geldi, yoksa boyutu öğretmensiz mi küçültürsünüz?'uwot'tan (umap) bahsediyorum.
Evet, sadece "umap" paketini kullanıyorum
Evet, sadece "umap" paketini kullanıyorum
Mantıklı değil. Hedefinize uygun bir alana küçülmek, dönüşümün amacıdır. Ayrıca, bunlar sadece tSNE gibi eğitmekle kalmayıp yeni verileri işleme (geçerli/test) yeteneği sağlayan iki pakettir.
Dönüşümden sonra dbscan ile kümeleme. Ortaya çıkan kümeler, gömülü değişkenlere ek bir öngörücü olarak. Burada seçenekler var.
İyi şanlar
Evet, sadece "umap" paketini kullanıyorum
yöntemin adı ne Ne var ki? python'a bakardım
resimlerde bir tür amip ve hücre yaşamı
bu arada sihirbaz da benzer dönüşümler gösterdi. Orada uzayan, sonra elipslere sıkıştırılan noktaları vardı, buna benzer bir şey hatırlıyorum.
yöntemin adı ne Ne var ki? python'a bakardım
resimlerde bir tür amip ve hücre yaşamıPython'da aynı adı taşıyan paket umap'tır.
Python'da aynı adı taşıyan paket umap'tır.
teşekkürler, bir bakacağım
Hedefinize uygun bir alana küçülmek, dönüşümün amacıdır.
Duc, nasıl yapılır, bu yazışmalar hedefe nereden ulaşılır? Ve genel olarak, bu kavramla ne demek istiyorsun?
Ayrıca, bunlar sadece tSNE gibi eğitmekle kalmayıp yeni verileri işleme (geçerli/test) yeteneği sağlayan iki pakettir.
Biliyorum, bu yüzden bu paketi seçtim.
Dönüşümden sonra dbscan ile kümeleme. Ortaya çıkan kümeler, gömülü değişkenlere ek bir öngörücü olarak. Burada seçenekler var.
Biliyorum)) hakkında son sayfada yazdım veri taraması )
Ama aynı zamanda bir güçlük de olacak, ilki için kümelerle oynamak hala gerekli olacak; ikincisi için, yeni verileri çılgınca yavaş tanıyor.
Bir yerde okudum - eğer paketin r-studio'da yapılması planlanmışsa, çip görünmeliydi - kümenin manuel olarak fare ile seçilebileceğini, bununla ilgili bir şey duydunuz mu?
teşekkürler, bir bakacağım
Ben sadece onu kullanıyorum, daha doğrusu R'deki sargısını
Duc, nasıl yapılır, bu yazışmalar hedefe nereden ulaşılır? Ve genel olarak, bu kavramla ne demek istiyorsun?
Biliyorum, bu yüzden bu paketi seçtim.
Biliyorum)) hakkında son sayfada yazdım veri taraması )
Ama aynı zamanda bir güçlük de olacak, ilki için kümelerle oynamak hala gerekli olacak; ikincisi için, yeni verileri çılgınca yavaş tanıyor.
Bir yerde okudum - eğer paketin r-studio'da yapılması planlanmışsa, çip görünmeliydi - kümenin manuel olarak fare ile seçilebileceğini, bununla ilgili bir şey duydunuz mu?
Sırayla:
Sabitleri ayarla:
Denetimli öğrenme için formüle bir hedef y eklememiz ve modeli döndürmek istediğimizi belirtmemiz yeterlidir (ret_model = TRUE).
Bir modele sahip olarak, orijin veri grubunun üç boyutlu ve diğer alt kümelerini tren / test / test1'e dönüştürebiliriz. Aşağıdaki kod
x / y'nizi değiştirin ve verileri iki gruba ayrılmış üç boyutlu uzayda alın. Bitmemiş bir makaleden alınmıştır. Bir yerde resimler var ama şimdi bulamıyorum. Gerekirse yarın ararım. Ama bence seninkini alabilirsin.
İyi şanlar
Bulundu