나는 모든 것이 alglib에 어떻게 배열되어 있는지 모릅니다. pc 기능에서 정보를 추출하고 100 개의 고스트를 충분히 설명하는 데 필요한 구성 요소의 수를 확인하십시오.
아니면 PC의 처음 n개 열을 가지고 스팀 목욕을 하십시오...
하지만 이 모든 것은 쓸모가 없습니다... 만약 당신이 50k 신호를 가지고 있다면, 당신은 단순히 pc가 필요하고, 당신이 하고 있는 것을 이해하지 않고 정말로 플레이하고 싶다면, 당신은 pc가 전혀 필요하지 않습니다, 결과는 다음보다 나쁠 것입니다 99.999의 확률로 pc없이 ... % 글쎄, 당신은 이해합니다 ..
이론상 그럴 수도 있습니다.
그러나 여전히, 행동의 의미는?
다툼도 없고 의미도 없고...
100점 만점에 10점을 받아야 합니다. 해결책이 있습니까?
나는 모든 것이 alglib에 어떻게 배열되어 있는지 모릅니다. pc 기능에서 정보를 추출하고 100 개의 고스트를 충분히 설명하는 데 필요한 구성 요소의 수를 확인하십시오.
아니면 PC의 처음 n개 열을 가지고 스팀 목욕을 하십시오...
하지만 이 모든 것은 쓸모가 없습니다... 만약 당신이 50k 신호를 가지고 있다면, 당신은 단순히 pc가 필요하고, 당신이 하고 있는 것을 이해하지 않고 정말로 플레이하고 싶다면, 당신은 pc가 전혀 필요하지 않습니다, 결과는 다음보다 나쁠 것입니다 99.999의 확률로 pc없이 ... % 글쎄, 당신은 이해합니다 ..
이론상 그럴 수도 있습니다.
그러나 여전히 행동의 의미는 무엇입니까? 속도가 향상되지 않고 오히려 감속이 발생하면 추가 작업이 필요합니다.
100점 만점에 10점을 받아야 합니다. 해결책이 있습니까?
첫 번째 10개의 구성 요소 cov를 가져옵니다. 행렬
첫 번째 10개의 구성 요소 cov를 가져옵니다. 행렬
매트릭스에서 작동하지 않습니다 - 100x100입니다.
그리고 10x10 또는 10x100이 아니라 일부 계산에 의해 10x1000을 얻는 것이 필요합니다. 저것들. 1000개 행 각각에 대해 10개의 원장 적용
매트릭스에서 작동하지 않습니다 - 100x100입니다.
그리고 10x10 또는 10x100이 아니라 일부 계산에 의해 10x1000을 얻는 것이 필요합니다. 저것들. 1000개 행 각각에 대해 10개의 원장 적용
구성 요소의 각 점은 특성 값과 해당 cov의 곱의 합입니다. 내가 기억하는 한 의미
계산 예 sklearn과 비교
행렬은 끝에서 반전될 수 있습니다. 이것은 더 확인해야 합니다.
구성 요소의 각 점은 특성 값과 해당 cov의 곱의 합입니다. 의미, 내가 기억하는 한
계산 예 sklearn과 비교
행렬은 끝에서 반전될 수 있습니다. 이것은 더 확인해야 합니다.
일반적으로 위와 같은 사이클이 필요합니다.
there s (bestfeatures) - 훈련을 위해 선택된 구성 요소의 수입니다.
각 구성 요소의 값에 속성 값을 곱하고 더합니다. 원본 시리즈의 각 행에 대해서도 마찬가지입니다.
시간이 없다는 것을 기억해야 합니다. 문서를 읽어야 합니다.
there s (bestfeatures) - 훈련을 위해 선택된 구성 요소의 수입니다.
각 구성 요소의 값에 속성 값을 곱하고 더합니다. 원본 시리즈의 각 행에 대해서도 마찬가지입니다.
시간이 없다는 것을 기억해야 합니다. 문서를 읽어야 합니다.
이제 모든 것이 정상입니다.
각 레이어에서 네트워크 내부에 무엇이 있는지 확인하기로 결정했습니다.. 각 레이어에서 umap을 통해 차원을 두 구성 요소로 줄였습니다.
거의 훈련되지 않은 3개의 내부 레이어가 있는 네트워크, 단 400개의 예제 .. 그러나 여전히 보기에 시원합니다.
각 레이어에서 네트워크 내부에 무엇이 있는지 확인하기로 결정했습니다.. 각 레이어에서 umap을 통해 차원 을 두 구성 요소로 줄였습니다.
거의 훈련되지 않은 3개의 내부 레이어가 있는 네트워크, 단 400개의 예제 .. 그러나 여전히 보기에 시원합니다.
그렇게 관리하셨나요?
출력의 크기는 무엇입니까?
Ludwig에는 코드를 작성하지 않고도 딥 러닝 모델이 있으며 모델을 훈련하는 데 프로그래밍 기술이 필요하지 않습니다. https://ludwig-ai.github.io/ludwig-docs/
최근에 설치했습니다. 확인하기 위해 손이 닿지 않습니다. 그들은 기적을 약속합니다.