Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3387

 
Aleksey Vyazmikin #:

Bu doğrusal ilişki nasıl tanımlanır? Detaylandırabilir misiniz?

Sadece çok benzer olan kuralları kaldırıyorum, benzerliği aktivasyon noktalarına göre belirliyorum.

Kodu yayınladım.
İşte detaylar


Başka hangi aktivasyon noktaları?
 
mytarmailS #:
Kodu gönderdim.
İşte ayrıntılar
h ttps:// rdrr.io/cran/caret/man/findLinearCombos.html

Süreci kendi kelimelerinizle anlatabileceğinizi umuyordum.

Tamam, işte çevirmen:

"

Detaylar

QR ayrıştırması, bir matrisin tam rütbeye sahip olup olmadığını belirlemek ve ardından bağımlılıklara dahil olan sütun kümelerini tanımlamak için kullanılır.

Bunları "çözmek" için sütunlar iteratif olarak kaldırılır ve matrisin rankı yeniden kontrol edilir.

Subselect paketindeki trim.matrix fonksiyonu da aynı amaca ulaşmak için kullanılabilir.

"

Açıklamadan pek bir şey anlaşılmıyor, yeni başlayanlar için soru hangi matristen bahsediyoruz, nasıl elde ediliyor?

mytarmailS #:
Başka hangi aktivasyon noktaları tarafından?

Eğer yapraktaki kurallar uygulanmışsa, bu yaprak aktivasyonudur, yani yaprak modelin nihai cevabının oluşturulmasında kullanılır. Yaprak sayısına göre bir tablo oluşturulur ve her satır etkinleştirilmişse - "1", değilse - "0" olarak etiketlenir.

 

İngilizce kitapları okumakta zorlananlar için kozul hakkında bazı temel tezler çizdim. Ve python'da, benim versiyonuma göre en iyi nasıl çalıştığına dair bir örnek. Makaleyi istiyor musunuz?


 
Aleksey Vyazmikin #:
1. Google qr matris ayrıştırması, kısaca anlatabileceğiniz bir şey değil

2. Bu yöntemle gereksiz özelliklerin en iyi ihtimalle üçte birini kaldırabilirsiniz.
 
Maxim Dmitrievsky #:

İngilizce kitapları okumakta zorlananlar için kozul hakkında bazı temel tezler çizdim. Ve python'da, benim versiyonuma göre en iyi nasıl çalıştığına dair bir örnek. Makaleyi mi istiyorsunuz?

Buyurun.
 
mytarmailS #:
Hadi ama.

Teoriye eklemek için başka bir kitabı bitiriyorum.

Çünkü iyi bir teoriden daha pratik bir şey olmadığını söylüyor.

 
mytarmailS #:
1. Google qr matris ayrıştırması, kısaca anlatabileceğiniz bir şey değil

2. Bu yöntemle gereksiz özelliklerin en iyi ihtimalle üçte birini kaldırabilirsiniz

1. Ayrıştırmayı sormuyorum, matrisin nereden geldiğini soruyorum.

2. Bu doğrulanmamış bir iddia gibi görünüyor. Bana göre, benim yöntemimle ihtiyacınız olandan daha fazlasını çıkarabilirsiniz.

 
Aleksey Vyazmikin #:

1. Ayrıştırmayı sormuyorum, matrisin nereden geldiğini soruyorum.

2. Kanıtlanmamış bir ifade gibi görünüyor. Bana göre, benim yöntemim gerekenden daha fazlasını kaldırabilir.

1 özellikli matris

2 doğrusal olarak bağımlı özelliklerden mi yoksa her şeyden mi bahsediyoruz?
 
mytarmailS #:
1 özellik matrisi

2 doğrusal olarak bağımlı özelliklerden mi yoksa her şeyden mi bahsediyoruz?

1. Bu matris nasıl elde ediliyor? İçindeki sayılar nelerdir?

2. Ben kurallardan bahsediyorum. Yaklaşımımda kuralın nasıl ve neyden türetildiği umurumda değil, ancak yanıt eğitim örneğindeki bir diğerine benziyorsa, ek bilgi taşımaz.

 

Neden çok sayıda işaret kötüdür? Kozul üzerine bir kitaptan ilginç bir grafik.

Özellik sayısına bağlı olarak eğitim örneğinde aynı örneği bulma olasılığı.

14'ten (hatta 10'dan) fazla özelliğiniz varsa, kayıp olmadan azaltamayacağınız çok sayıda kural elde edersiniz.