for ( int s= 0 ; s< this .bestfeatures_num; s++) {
for ( int i= 0 ;i<RDFpolicyMatrix.Size();i++) {
double feach = 0 ;
for ( int f= 0 ;f< this .features;f++)
{
feach+=RDFpolicyMatrix[i][f]*LDAmatrix[f][s];
}
RDFpolicyMatrix2[i].Set(s,feach);
RDFpolicyMatrix2[i].Set(bestfeatures_num,RDFpolicyMatrix[i][ this .features]);
RDFpolicyMatrix2[i].Set(bestfeatures_num+ 1 ,RDFpolicyMatrix[i][ this .features+ 1 ]);
}
}
for ( int s= 0 ; s< this .bestfeatures_num; s++) {
for ( int i= 0 ;i<RDFpolicyMatrix.Size();i++) {
double feach = 0 ;
for ( int f= 0 ;f< this .features;f++)
{
feach+=RDFpolicyMatrix[i][f]*LDAmatrix[f][s];
}
RDFpolicyMatrix2[i].Set(s,feach);
RDFpolicyMatrix2[i].Set(bestfeatures_num,RDFpolicyMatrix[i][ this .features]);
RDFpolicyMatrix2[i].Set(bestfeatures_num+ 1 ,RDFpolicyMatrix[i][ this .features+ 1 ]);
}
}
그런 다음 숲은 구성 요소에 대해 훈련됩니다.
1) 의미가 완전히 명확하지 않습니다. 초기 데이터 100개 열 대신 주성분 100개 열을 제출했는데 이 중 정보의 일부가 손실되었습니다. 초기 100개 대신 10-20개의 주요 컴포넌트를 제출해야 하며, 학습률로 정보 손실을 보상합니다.
2) 1000행당 100열 중 원장 1000행당 10열을 만드는 방법을 전혀 알아내지 못했습니다. 처음 10개의 구성 요소에서 1000개의 라인을 생성해야 합니다. 구성 요소가 있는 매트릭스는 100x100입니다.
보았다. 이것은 아니다. 여기서 3x3 행렬은 변수로 다시 작성됩니다. 그러나 새로운 성분 벡터는 계산되지 않습니다.
결과적으로 각 구성 요소에 대해 6개의 행을 가져와야 합니다(이 예에 따라).
진짜 잃어버렸는데 기억이 안나네.. pca에 봇이 있던데 찾으면 버릴게
진짜 잃어버렸는데 기억이 안나네.. pca에 봇이 있던데 찾으면 버릴게
전체 드라이브에서 PCABuildBasis라는 단어를 검색하면 도움이 될 수 있습니다.) 파일이 삭제되지 않은 경우.
아카이브의 클라우드 모든 것이 낡았습니다.
다음은 pca 또는 lda의 코드입니다(두 번째 코드는 주석 처리됨).
여기 또 하나
고마워, 나는 그것을 조사할 것이다
고마워, 나는 그것을 조사할 것이다
여기처럼. 특징은 벡터 계수로 곱해집니다.
그런 다음 숲은 구성 요소에 대해 훈련됩니다.
여기처럼. 특징은 벡터 계수로 곱해집니다.
그런 다음 숲은 구성 요소에 대해 훈련됩니다.
1) 의미가 완전히 명확하지 않습니다. 초기 데이터 100개 열 대신 주성분 100개 열을 제출했는데 이 중 정보의 일부가 손실되었습니다.
초기 100개 대신 10-20개의 주요 컴포넌트를 제출해야 하며, 학습률로 정보 손실을 보상합니다.
2) 1000행당 100열 중 원장 1000행당 10열을 만드는 방법을 전혀 알아내지 못했습니다.
처음 10개의 구성 요소에서 1000개의 라인을 생성해야 합니다. 구성 요소가 있는 매트릭스는 100x100입니다.
1) 의미가 완전히 명확하지 않습니다. 초기 데이터 100개 열 대신 주성분 100개 열을 제출했는데 이 중 정보의 일부가 손실되었습니다.
초기 100개 대신 10-20개의 주요 컴포넌트를 제출해야 하며, 학습률로 정보 손실을 보상합니다.
))))
100개의 기능으로 100개의 구성 요소를 만들면 정보 손실 비율은 0.0%입니다.
나는 이론이나 무언가를 배울 것입니다))
))))
100개의 기능으로 100개의 구성 요소를 만들면 정보 손실 비율은 0.0%입니다.
나는 이론이나 무언가를 배울 것입니다))
그러나 여전히 행동의 의미는 무엇입니까? 속도가 향상되지 않고 오히려 감속이 발생하면 추가 작업이 필요합니다.
100점 만점에 10점을 받아야 합니다. 해결책이 있습니까?