그게 제가 말하는 것입니다 : 분류를하려면 업 / 다운 디렉토리에서 할 것이 아니라 먼저 클러스터 분석을 수행하여 공식적으로 할당 할 클래스 수를 결정해야합니다 (무엇이라고 부를지는 주관적인 취향의 문제입니다)... 그런 다음이 클래스 또는 해당 클래스에 샘플을 할당 할 기준으로 판별 함수를 결정합니다.... 그러면 분류는 정상적인 정확도로 이루어집니다-우리가 나누는 클래스가 실제로 존재한다는 것을 알 때... PCA는 직교 기능을 선택하기위한 요인 분석의 변형 일 뿐이지 만 주 요인을 선택하지 않고 모든 분산을 설명합니다 주요 구성 요소는 원시 데이터에 곱하면 pc_ 점수를 제공하는 고유 벡터 계수 ( "부하")로 변환 된 원시 데이터 만 있기 때문에 주요 구성 요소는 원시 데이터에 곱하면 pc_ 점수를 제공합니다... (비슷한 것 - 오래 전에 기억했습니다-주 구성 요소는 고유 벡터 계수 ( "부하")로 변환 된 원시 데이터뿐입니다 .... (이와 비슷한 것 - 오랫동안 알고리즘을 기억하지 못함) - 그러나 결국 PCA는 fs없이 모든 분산을 설명합니다. 대조적으로 주 요인 분석은 "다른 변수에도 공통적 인 변수의 변화 만"을 사용합니다 ... (나는 이것이 최고의 fs라고 주장하지는 않지만 모든 곳에 뉘앙스가 있습니다) 일반적으로 FS에서는 아무도 올바르게 할 수 없으며 라이브러리를 비난하려고합니다 ... PCA와 함께 +/-3sq.cv. off -- 이상치를 제거하는 데 도움이 될 수 있지만 이것은 정규 분포에만 해당되며 유전자 집단이 정규 분포 법칙을 따르는 것을 여전히 증명해야합니다! - 또한 통계적으로... 그렇지 않으면 PCA는 "Repin의 기름"을 표시합니다 (그 반대가 아님)... == 대략 다음과 같은 모델을 구축하는 통계적으로 적절한 방법을 봅니다....
=== 그리고 라이브러리는 이미 10 번째입니다 (중재자가 정상적인 데이터 과학에서 우리가 말하는 것을 이해하지 않고 이름을 부르더라도-패자는 항상 연회를 꿈꾸고 전 세계를 비난합니다) -- 정말로 이해하고 싶은 사람들은 중요한 것은 프로그래머의 언어가 아니라 외계 라이브러리에서도 구현 된 특정 엔티티 뒤에있는 알고리즘이라는 것을 오래 전에 깨달았습니다 -- 인과 관계의 본질은 이것 (라이브러리의 이름)을 바꾸지 않습니다.
추신
사회자가 연회(, 다른 사람들이 일하고 있는 동안 - 여러분은 그들로부터 모범을 보여야 합니다 - 잘못된 정보를 퍼뜨리지 마세요.
그게 제가 말하는 것입니다 : 분류를하려면 업 / 다운 디렉토리에서 할 것이 아니라 먼저 클러스터 분석을 수행하여 공식적으로 할당 할 클래스 수를 결정해야합니다 (무엇이라고 부를지는 주관적인 취향의 문제입니다)... 그런 다음이 클래스 또는 해당 클래스에 샘플을 할당 할 기준으로 판별 함수를 결정합니다.... 그러면 분류는 정상적인 정확도로 이루어집니다-우리가 나누는 클래스가 실제로 존재한다는 것을 알 때... PCA는 직교 기능을 선택하기위한 요인 분석의 변형 일 뿐이지 만 주요 요인을 선택하지 않고 전체 분산을 설명합니다. 주요 구성 요소는 원래 데이터에 곱하면 pc_ 점수를 제공하는 고유 벡터 계수 ( "부하")로 변환 된 원래 데이터 일 뿐이므로... (비슷한 것-나는 오래 전에 기억했습니다-오래 전 일입니다).... (그런 것 - 오랫동안 알고리즘을 기억하지 못함) - 그러나 결국 PCA는 fs없이 모든 분산을 설명합니다 ... 대조적으로 주 요인 분석은 "다른 변수에도 공통적 인 변수의 변화 만"을 사용합니다 ... (나는 이것이 최고의 fs라고 주장하지는 않지만 모든 곳에 뉘앙스가 있습니다) 일반적으로 FS에서는 아무도 올바르게 할 수 없으며 라이브러리를 비난하려고합니다 ... PCA와 함께 +/-3sq.cv. off -- 이상치를 제거하는 데 도움이 될 수 있지만 이것은 정규 분포에만 해당되며 유전자 집단이 정규 분포 법칙을 따르는 것을 여전히 증명해야합니다! - 또한 통계적으로... 그렇지 않으면 PCA는 "Repin의 기름"을 표시합니다 (그 반대가 아님)... == 통계적으로 적절한 모델 구축 방법은 다음과 같습니다...
=== 그리고 라이브러리는 이미 10 번째입니다 (중재자가 정상적인 데이터 과학에서 우리가 말하는 것을 이해하지 않고 이름을 부르더라도-패자는 항상 연회를 꿈꾸고 전 세계를 비난합니다) -- 정말로 이해하고 싶은 사람들은 중요한 것은 프로그래머의 언어가 아니라 외계 라이브러리에서도 구현 된 특정 엔티티 뒤에있는 알고리즘이라는 것을 오래 전에 깨달았습니다 -- 인과 관계의 본질은 이것 (라이브러리의 이름)을 바꾸지 않습니다.
추신
사회자가 연회(, 다른 사람들이 일하고 있는 동안 - 여러분은 그들로부터 모범을 보여야 합니다 - 잘못된 정보를 퍼뜨리지 마세요.
진행자는 우리가 무슨 말을 하는지 이해하지 못하므로 적절한 메시지는 도발로 해석됩니다 😀.
그리고 🤡 앉아서 도발하고 주제에서 주제로 점프한다는 사실은 아무것도 아니지만 대부분의 사람들은 그들이 쓴 내용을 이해합니다....
그리고 아직 아무도 보편적 인 접근 방식을 찾지 못했기 때문에 겉으로는 내용면에서 모든 것이 똑같이 비어 보이지만 의미면에서 광대는 논리적으로 모순되는 모든 것, 즉 사전에 거짓을 가지고 있습니다.
Maxim Dmitrievsky #: 산치의 이론을 요약하자면(산치 자신이 제대로 공식화하고 예를 제시하지 못했기 때문에) 다음과 같습니다:
*"관계"와 "관계"가 상관관계의 정의이기 때문에 그의 특징 선택 방식은 상관관계에 기반합니다.
산치의 설명을 듣고 나니 결국 유의미한 예측 변수가 무엇을 의미하는지 조금은 이해가 되었습니다. 그의 설명에 따르면, 이들은 자주 발생하며 그 크기가 결과와 상관관계가 있다고 합니다. 하지만 이는 전체 훈련 기간에 걸쳐 일련의 일반적인 징후인 것 같습니다. 시리즈 모델에 있는 것과 일치하지 않는 것 같습니다. 이것은 매우 단순화하면 항상 또는 가장 자주 작동하는 예측 변수라는 것이 밝혀졌습니다. 일반적으로 가장 자주 작동하는 설정을 사용하는 것이 특정 세그먼트에서만 작동하는 설정을 사용하는 것보다 더 긍정적 인 결과를 제공한다는 것이 분명합니다.....
맥심 드미트리예프스키와 함께.
그게 제가 말하는 것입니다 :
분류를하려면 업 / 다운 디렉토리에서 할 것이 아니라 먼저 클러스터 분석을 수행하여 공식적으로 할당 할 클래스 수를 결정해야합니다 (무엇이라고 부를지는 주관적인 취향의 문제입니다)...
그런 다음이 클래스 또는 해당 클래스에 샘플을 할당 할 기준으로 판별 함수를 결정합니다.... 그러면 분류는 정상적인 정확도로 이루어집니다-우리가 나누는 클래스가 실제로 존재한다는 것을 알 때...
PCA는 직교 기능을 선택하기위한 요인 분석의 변형 일 뿐이지 만 주 요인을 선택하지 않고 모든 분산을 설명합니다
주요 구성 요소는 원시 데이터에 곱하면 pc_ 점수를 제공하는 고유 벡터 계수 ( "부하")로 변환 된 원시 데이터 만 있기 때문에 주요 구성 요소는 원시 데이터에 곱하면 pc_ 점수를 제공합니다... (비슷한 것 - 오래 전에 기억했습니다-주 구성 요소는 고유 벡터 계수 ( "부하")로 변환 된 원시 데이터뿐입니다 .... (이와 비슷한 것 - 오랫동안 알고리즘을 기억하지 못함)
- 그러나 결국 PCA는 fs없이 모든 분산을 설명합니다. 대조적으로 주 요인 분석은 "다른 변수에도 공통적 인 변수의 변화 만"을 사용합니다 ... (나는 이것이 최고의 fs라고 주장하지는 않지만 모든 곳에 뉘앙스가 있습니다)
일반적으로 FS에서는 아무도 올바르게 할 수 없으며 라이브러리를 비난하려고합니다 ...
PCA와 함께 +/-3sq.cv. off -- 이상치를 제거하는 데 도움이 될 수 있지만 이것은 정규 분포에만 해당되며 유전자 집단이 정규 분포 법칙을 따르는 것을 여전히 증명해야합니다! - 또한 통계적으로... 그렇지 않으면 PCA는 "Repin의 기름"을 표시합니다 (그 반대가 아님)...
== 대략 다음과 같은 모델을 구축하는 통계적으로 적절한 방법을 봅니다....
===
그리고 라이브러리는 이미 10 번째입니다 (중재자가 정상적인 데이터 과학에서 우리가 말하는 것을 이해하지 않고 이름을 부르더라도-패자는 항상 연회를 꿈꾸고 전 세계를 비난합니다) -- 정말로 이해하고 싶은 사람들은 중요한 것은 프로그래머의 언어가 아니라 외계 라이브러리에서도 구현 된 특정 엔티티 뒤에있는 알고리즘이라는 것을 오래 전에 깨달았습니다 -- 인과 관계의 본질은 이것 (라이브러리의 이름)을 바꾸지 않습니다.
추신
사회자가 연회(, 다른 사람들이 일하고 있는 동안 - 여러분은 그들로부터 모범을 보여야 합니다 - 잘못된 정보를 퍼뜨리지 마세요.
PCA는 직교 특징을 선택하기 위한 요인 분석의 변형일 뿐이며, 주요 요인을 선택하지 않고 모든 분산을 설명합니다,
대상을 고려한 PCA가 있으며 대상을 특징 짓는 구성 요소를 분리하지만 슬픈 점은 대상이 주관적인 변수이며 훈련이 끝나 자마자 "부동"한다는 것입니다..... 일반 교사 교육과 어떻게 다른가요?
맥심 드미트리예프스키와 함께.
그게 제가 말하는 것입니다 :
분류를하려면 업 / 다운 디렉토리에서 할 것이 아니라 먼저 클러스터 분석을 수행하여 공식적으로 할당 할 클래스 수를 결정해야합니다 (무엇이라고 부를지는 주관적인 취향의 문제입니다)...
그런 다음이 클래스 또는 해당 클래스에 샘플을 할당 할 기준으로 판별 함수를 결정합니다.... 그러면 분류는 정상적인 정확도로 이루어집니다-우리가 나누는 클래스가 실제로 존재한다는 것을 알 때...
PCA는 직교 기능을 선택하기위한 요인 분석의 변형 일 뿐이지 만 주요 요인을 선택하지 않고 전체 분산을 설명합니다.
주요 구성 요소는 원래 데이터에 곱하면 pc_ 점수를 제공하는 고유 벡터 계수 ( "부하")로 변환 된 원래 데이터 일 뿐이므로... (비슷한 것-나는 오래 전에 기억했습니다-오래 전 일입니다).... (그런 것 - 오랫동안 알고리즘을 기억하지 못함)
- 그러나 결국 PCA는 fs없이 모든 분산을 설명합니다 ... 대조적으로 주 요인 분석은 "다른 변수에도 공통적 인 변수의 변화 만"을 사용합니다 ... (나는 이것이 최고의 fs라고 주장하지는 않지만 모든 곳에 뉘앙스가 있습니다)
일반적으로 FS에서는 아무도 올바르게 할 수 없으며 라이브러리를 비난하려고합니다 ...
PCA와 함께 +/-3sq.cv. off -- 이상치를 제거하는 데 도움이 될 수 있지만 이것은 정규 분포에만 해당되며 유전자 집단이 정규 분포 법칙을 따르는 것을 여전히 증명해야합니다! - 또한 통계적으로... 그렇지 않으면 PCA는 "Repin의 기름"을 표시합니다 (그 반대가 아님)...
== 통계적으로 적절한 모델 구축 방법은 다음과 같습니다...
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그리고 라이브러리는 이미 10 번째입니다 (중재자가 정상적인 데이터 과학에서 우리가 말하는 것을 이해하지 않고 이름을 부르더라도-패자는 항상 연회를 꿈꾸고 전 세계를 비난합니다) -- 정말로 이해하고 싶은 사람들은 중요한 것은 프로그래머의 언어가 아니라 외계 라이브러리에서도 구현 된 특정 엔티티 뒤에있는 알고리즘이라는 것을 오래 전에 깨달았습니다 -- 인과 관계의 본질은 이것 (라이브러리의 이름)을 바꾸지 않습니다.
추신
사회자가 연회(, 다른 사람들이 일하고 있는 동안 - 여러분은 그들로부터 모범을 보여야 합니다 - 잘못된 정보를 퍼뜨리지 마세요.
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누가 말했나요? 논리를 깨지 않고 세 단어를 묶지 못하는 멍청이가 )) 아하, 진심입니다....
누구한테? 세 단어도 제대로 묶지 못하는 멍청이가 논리를 유지하기 위해)) 아하, 심각하네요....
말의 순서를 이해하지 못하고, 간결하게 쓰여진 것을 이해하지 못하고, 정의를 이해하지 못하는 것은 아무것도 아닙니다.
그냥 주제에서 벗어난 말을 하는 거죠. 그게 대학생의 특징이죠.
아무도 당신을 비난하지 않습니다. 사람들은 다릅니다. 그냥 네가 오크인 곳에 가지 마, 끼어들지 마 :D음성 패턴을 이해하지 못하는 경우
천재)) 우리는 쓰레기를 쓰고, 생각하는 사람이 당신의 코를 찌르면 당신은 그들에게 말합니다-당신은 말을 이해하지 못합니다, ptushnik.
프투시닉에 대해 어떤 불만이 있나요? 사람이 아닌가요? 아니면 전 애인이 거기서 왔나요?
...
러시아어로 쓰면 읽기가 불가능합니다. 그리고 샘플을 사용하면 재미 있습니다. 이 때문에 대부분의 게시물은 보통 전혀 읽지 않습니다.
산치의 이론을 요약하자면(산치 자신이 제대로 공식화하고 예를 제시하지 못했기 때문에) 다음과 같습니다:
산치의 설명을 듣고 나니 결국 유의미한 예측 변수가 무엇을 의미하는지 조금은 이해가 되었습니다. 그의 설명에 따르면, 이들은 자주 발생하며 그 크기가 결과와 상관관계가 있다고 합니다. 하지만 이는 전체 훈련 기간에 걸쳐 일련의 일반적인 징후인 것 같습니다. 시리즈 모델에 있는 것과 일치하지 않는 것 같습니다. 이것은 매우 단순화하면 항상 또는 가장 자주 작동하는 예측 변수라는 것이 밝혀졌습니다. 일반적으로 가장 자주 작동하는 설정을 사용하는 것이 특정 세그먼트에서만 작동하는 설정을 사용하는 것보다 더 긍정적 인 결과를 제공한다는 것이 분명합니다.....
궁극적으로 무엇을, 왜 검색하는지에 대한 그림이 그려지지 않습니다.
천재))) 우리는 어떤 쓰레기를 쓰고, 생각하는 사람이 코를 찌르면 말 패턴을 이해하지 못한다고 말합니다.
프투쉬니크에 대해 어떤 불만이 있으신가요? 사람이 아닌가요? 아니면 전 애인이 거기서 왔나요?