Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика)/Вспомогательные функции
Материал из MachineLearning.
(→Работа с масками - векторам из нулей и единиц: filterMasks) |
|||
| Строка 4: | Строка 4: | ||
== Работа с масками - векторам булевых переменных == | == Работа с масками - векторам булевых переменных == | ||
| - | === | + | Счатается что маска представляет собой логический вектор-столбец. Например, <code>logical(rand(5,1) > 0.5)</code>. Набор масок - матрица из таких столбцов. |
| - | Если представить маску как бинарное число, то | + | === [https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mvr/mdlselection/code/nextmask.m nextmask] === |
| - | === | + | Если представить маску как бинарное число, то добавляет единичку. Полезно при переборе различных масок. |
| + | === [https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mvr/mdlselection/code/randmask.m randmask] === | ||
Генерирует случайную маску согласно заданным распределениям вероятностей. Задается необходимое количество единичек. | Генерирует случайную маску согласно заданным распределениям вероятностей. Задается необходимое количество единичек. | ||
| - | === subsets === | + | === [https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mvr/mdlselection/code/subsets.m subsets] === |
Генерирует всевозможные маски заданной длины. Работает быстро, но необходимые объемы памяти не сложно представить. | Генерирует всевозможные маски заданной длины. Работает быстро, но необходимые объемы памяти не сложно представить. | ||
| - | === | + | === [https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mvr/mdlselection/code/filtermasks.m filtermasks] === |
Обрабатывает набор масок, удаляя повторы, нулевые и с излишком элементов. | Обрабатывает набор масок, удаляя повторы, нулевые и с излишком элементов. | ||
== Функционалы скользящего контроля == | == Функционалы скользящего контроля == | ||
| - | === | + | === [https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mvr/mdlselection/code/testmask.m testmask] === |
Возвращает функционал качества, используя признаки, заданные маской. | Возвращает функционал качества, используя признаки, заданные маской. | ||
| - | === | + | === [https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mvr/mdlselection/code/cvqfoldsout.m cvqfoldsout] === |
На каждой итерации разбивает выборку на обучающую и проверочную случайным образом в заданных пропорциях. | На каждой итерации разбивает выборку на обучающую и проверочную случайным образом в заданных пропорциях. | ||
| + | |||
== Разное == | == Разное == | ||
| - | + | === [https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mvr/mdlselection/code/splitdata.m splitdata] === | |
| - | === | + | |
Генерирует два непересекающихся набора индексов, случайно разбивая массив заданной длины. | Генерирует два непересекающихся набора индексов, случайно разбивая массив заданной длины. | ||
| - | + | === [https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mvr/mdlselection/code/normcoefs.m normcoefs] === | |
| - | === | + | |
Вычисляет коэффициенты для нормировки ненулевых вектор-столбцов матрицы так, чтобы их евклидова длина стала равна 1. | Вычисляет коэффициенты для нормировки ненулевых вектор-столбцов матрицы так, чтобы их евклидова длина стала равна 1. | ||
Версия 07:05, 16 января 2010
Навигатор по уже реализованным общеполезным функциям. Подобные описания можно посмотреть в соответствующих исходных файлах.
Если добавляете новые функции, то полезно их заносить в этот список, чтобы был легко обнаружить всем интересующимся.
Содержание |
Работа с масками - векторам булевых переменных
Счатается что маска представляет собой логический вектор-столбец. Например, logical(rand(5,1) > 0.5). Набор масок - матрица из таких столбцов.
nextmask
Если представить маску как бинарное число, то добавляет единичку. Полезно при переборе различных масок.
randmask
Генерирует случайную маску согласно заданным распределениям вероятностей. Задается необходимое количество единичек.
subsets
Генерирует всевозможные маски заданной длины. Работает быстро, но необходимые объемы памяти не сложно представить.
filtermasks
Обрабатывает набор масок, удаляя повторы, нулевые и с излишком элементов.
Функционалы скользящего контроля
testmask
Возвращает функционал качества, используя признаки, заданные маской.
cvqfoldsout
На каждой итерации разбивает выборку на обучающую и проверочную случайным образом в заданных пропорциях.
Разное
splitdata
Генерирует два непересекающихся набора индексов, случайно разбивая массив заданной длины.
normcoefs
Вычисляет коэффициенты для нормировки ненулевых вектор-столбцов матрицы так, чтобы их евклидова длина стала равна 1.
