Алгоритмы выбора линейных регрессионных моделей (практика)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Описание библиотеки алгоритмов выбора линейных регрессионных моделей

Вспомогательные функции

Соглашения об интерфейсе функций

Для унификации способов применения методов выбора модели предусмотрен следующий формат интерфейса функции.

function [FeaturesRating] = methodName(features, target, Params)
% Description.
%
% Arguments
% Input
%   features - matrix of features, where rows are objects, and colums are feature vectors
%   target   - target feature vector
%   Params   - structure with fields 
%     Common      - common params; structure with fields
%       maxNFeatures - max features number to scan
%     MethodName  - structure with params for particular method
% Output
%   FeaturesRating - structure with rating for all features; has fields
%     isInformative - array of marks is particular feature informative (1) or not (0)
%     weight        - weight of particular feature id it is informative
%
% Example
% TODO
%
% See also
% TODO
% 
% Revisions
% TODO

Реализованные алгоритмы

Личные инструменты