ifelse как видно из синтаксиса дает два класса. На большее число классов я делил несколькими ifelse
글쎄, 3 클래스의 경우 4 - 다른, 10 - 1/3에 대해 자신의 f-th가 필요합니다. 범용 도구가 있으면 좋을 것입니다. 또한 어떤 값(당신의 경우 0.5)과 비교하는 것이 아니라 최대값을 찾기 위해 서로 비교할 필요가 있습니다. 10개의 클래스에서 최대값은 0.11만큼 작을 수 있습니다. 반면에 10개의 클래스에는 0.11보다 큰 여러 열이 있을 수 있습니다. 그들 중 어느 것이 최대가 될 것인가 - 그러한 공식은 말하지 않습니다. 서로 비교해야 합니다.
글쎄, 3 클래스의 경우 4 - 다른, 10 - 1/3에 대해 자신의 f-th가 필요합니다. 범용 도구가 있으면 좋을 것입니다. 또한 어떤 값(당신의 경우 0.5)과 비교하는 것이 아니라 최대값을 찾기 위해 서로 비교할 필요가 있습니다. 10개의 클래스에서 최대값은 0.11만큼 작을 수 있습니다. 반면에 10개의 클래스에는 0.11보다 큰 여러 열이 있을 수 있습니다. 그들 중 어느 것이 최대가 될 것인가 - 그러한 공식은 말하지 않습니다. 서로 비교해야 합니다.
0.5는 내가 알고 있는 클래스 경계입니다.
클래스 경계와 그 수를 모두 알 수 없는 경우 다른 알고리즘인 비지도 학습이 있습니다. 매우 유명함 - 가장 가까운 이웃으로 그룹화합니다.
이것은 자존심이 아니라 인상을 공유하려는 정상적인 욕망이며 여기에 부러워하는 사람들이 없으며 의식 수준이 동일하지 않습니다 :) 따라서 ischo를 작성하십시오.
나는 할 수 없습니다. 오늘 경매가 없습니다.)) 어제 TS 저녁에 결과적으로 약 100p를 줄였습니다. 저녁에는 정말 좋습니다. 나는 하루 세션이 끝날 무렵에 테스트를 시작했습니다. 지금까지 모든 것이 그래프(위에 주어진)와 같이 진행되고 있습니다.
첫 시작. 아직 낮에는 시작하지 않았습니다.
나는 할 수 없습니다. 오늘 경매가 없습니다.)) 어제 TS 저녁에 결과적으로 약 100p를 줄였습니다. 저녁에는 정말 좋습니다. 나는 하루 세션이 끝날 무렵에 테스트를 시작했습니다. 지금까지 모든 것이 그래프(위에 주어진)와 같이 진행되고 있습니다.
첫 시작. 아직 낮에는 시작하지 않았습니다.
어제는 모든 시장과 상품이 전반적으로 평이한 하루였습니다.
뉴런의 경우 이것은 로맨스이며 따라서 이익입니다.
움직임을 기다리고 거래 결과를 평가한 다음에만 결론을 내릴 수 있습니다. 작동 여부.
어제는 모든 시장과 상품이 전반적으로 평이한 하루였습니다.
뉴런의 경우 이것은 로맨스이며 따라서 이익입니다.
움직임을 기다리고 거래 결과를 평가한 다음에만 결론을 내릴 수 있습니다. 작동 여부.
R 전문가를 위한 질문입니다.
절대값 이 있는 행렬을 softmax로 클래스 행렬로 변환하는 방법은 무엇입니까?
저것들. ~에서
0.1136889 0.7622813 0.1190166
0.1131552 0.7641207 0.1194619
0.1142053 0.7635344 0.1197848
가져 오기
0 1 0
0 1 0
0 1 0
물론 루프를 돌고 모든 것을 비교할 수는 있지만 R에 내장 된 기능이 있어야 할 것 같습니다.
여기 내가 만든 기능이 있습니다. 틀리면 수정하십시오.
get_softmax <- function(m){
r <- nrow(m);
c <- ncol(m);
rc <- r*c;
mc <- max.col(m, "first"); #номера столбцов с макс. значением
m[(1:rc)] <- 0; # обнулить матрицу
m[(1:r) + r*(mc[1:r]-1)] <- 1; # 1 в столбец с макс. значением
return(m);
}
R 전문가를 위한 질문입니다.
절대값 이 있는 행렬을 softmax로 클래스 행렬로 변환하는 방법은 무엇입니까?
저것들. ~에서
0.1136889 0.7622813 0.1190166
0.1131552 0.7641207 0.1194619
0.1142053 0.7635344 0.1197848
가져 오기
0 1 0
0 1 0
0 1 0
물론 루프를 돌고 모든 것을 비교할 수는 있지만 R에 내장 된 기능이 있어야 할 것 같습니다.
여기 내가 만든 기능이 있습니다. 틀리면 수정하십시오.
get_softmax <- function(m){
r <- nrow(m);
c <- ncol(m);
rc <- r*c;
mc <- max.col(m, "first"); #номера столбцов с макс. значением
m[(1:rc)] <- 0; # обнулить матрицу
m[(1:r) + r*(mc[1:r]-1)] <- 1; # 1 в столбец с макс. значением
return(m);
}
다음과 같이 보입니다.
여기서 "a"는 모든 차원의 행렬입니다.
일반적으로 루프가 있는 코드는 R인 벡터(매트릭스) 언어용이 아닙니다.
다음과 같이 보입니다.
여기서 "a"는 모든 차원의 행렬입니다.
일반적으로 루프가 있는 코드는 R인 벡터(매트릭스) 언어용이 아닙니다.
여러 클래스에서 작동합니까?
옵션 3 클래스
0.3 0.4 0.3
그는 계산을 잘못한다.
softmax에 의해 중간 열이 1이어야 하는 경우 공식에 따라 모든 열 = 0
여러 클래스에서 작동합니까?
옵션 3 클래스
0.3 0.4 0.3
그는 계산을 잘못한다.
softmax에 의해 중간 열이 1이어야 하는 경우 공식에 따라 모든 열 = 0
글쎄, 3 클래스의 경우 4 - 다른, 10 - 1/3에 대해 자신의 f-th가 필요합니다.
범용 도구가 있으면 좋을 것입니다.
또한 어떤 값(당신의 경우 0.5)과 비교하는 것이 아니라 최대값을 찾기 위해 서로 비교할 필요가 있습니다. 10개의 클래스에서 최대값은 0.11만큼 작을 수 있습니다. 반면에 10개의 클래스에는 0.11보다 큰 여러 열이 있을 수 있습니다. 그들 중 어느 것이 최대가 될 것인가 - 그러한 공식은 말하지 않습니다. 서로 비교해야 합니다.
어느 정도 고정된 VR이 있고 주파수 분해 가 있다고 가정해 보겠습니다. 질문: 모델에 더 나은 것은 무엇입니까 - 기능 1 또는 5, 그리고 그 이유는 무엇입니까?
글쎄, 3 클래스의 경우 4 - 다른, 10 - 1/3에 대해 자신의 f-th가 필요합니다.
범용 도구가 있으면 좋을 것입니다.
또한 어떤 값(당신의 경우 0.5)과 비교하는 것이 아니라 최대값을 찾기 위해 서로 비교할 필요가 있습니다. 10개의 클래스에서 최대값은 0.11만큼 작을 수 있습니다. 반면에 10개의 클래스에는 0.11보다 큰 여러 열이 있을 수 있습니다. 그들 중 어느 것이 최대가 될 것인가 - 그러한 공식은 말하지 않습니다. 서로 비교해야 합니다.
0.5는 내가 알고 있는 클래스 경계입니다.
클래스 경계와 그 수를 모두 알 수 없는 경우 다른 알고리즘인 비지도 학습이 있습니다. 매우 유명함 - 가장 가까운 이웃으로 그룹화합니다.