MK
А может кто-то сталкивался с классификацией сигнала полученного с датчика флуоресценции в зависимости от времени? А то я тут изобретаю "велосипед", а задача давно решена?
Size: a a a
2020 January 17
S
не понятен вопрос про аппроксимацию. Но судя по задаче никаких доп. действий, кроме стандартного пайплайна не требуется. + PCA и далее в логрегрессию
А подскажите зеленому , что Вы вкладываете в понятие "стандартный пайплайн"?
MK
А подскажите зеленому , что Вы вкладываете в понятие "стандартный пайплайн"?
DР
в таком случае, да S лучше подойдет.
MK
А подскажите зеленому , что Вы вкладываете в понятие "стандартный пайплайн"?
Если интересно быстро въехать в тему, не вдаваясь в математику, рекомендую - https://dmkpress.com/catalog/computer/data/978-5-97060-767-1/
Если нужны глубокие познания, и вагон времени - https://www.ozon.ru/context/detail/id/150133608/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=RF_Product_Shopping_Smart_Books&gclid=Cj0KCQiA04XxBRD5ARIsAGFygj-C6c94YE1pRnWR3cIVG-EWD2vDSA8x-HIv7veyQdmW3RUnOrPnhZIaAoRpEALw_wcB
Впрочем, возможно мои рекомендации банальны.
Если нужны глубокие познания, и вагон времени - https://www.ozon.ru/context/detail/id/150133608/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=RF_Product_Shopping_Smart_Books&gclid=Cj0KCQiA04XxBRD5ARIsAGFygj-C6c94YE1pRnWR3cIVG-EWD2vDSA8x-HIv7veyQdmW3RUnOrPnhZIaAoRpEALw_wcB
Впрочем, возможно мои рекомендации банальны.
MK
в таком случае, да S лучше подойдет.
Еще раз спасибо за совет.
DР
незачто, расскажите потом на чем остановились в итоге. Моя идея в том чтобы преобразованием сгладить ошибки аппроксимации, но сохранить пространства функций линейно разделимым. какое именно преобразование это уже лучше пробовать
MK
Хорошо, потом поделюсь результатами. Только скорее всего это будет уже на следующей неделе, т.к. хочу попробовать несколько вариантов
R
У вас получается time series, как миниму его можно преобразовать из абсолютных значений в разницы одной точки от соседней, а первую поставить в ноль, дальше смасштабировать, дальше можно посмотреть в сторону manifold, или ядерные методы классификации
D🐈
@MariaS282 вакансию опубликовали в @datasciencejobs
D🐈
В следующий раз в лс присылайте :) в чат не надо
MK
У вас получается time series, как миниму его можно преобразовать из абсолютных значений в разницы одной точки от соседней, а первую поставить в ноль, дальше смасштабировать, дальше можно посмотреть в сторону manifold, или ядерные методы классификации
Спасибо
МС
В следующий раз в лс присылайте :) в чат не надо
Спасибо!
n
@ermakovpetr ИИ в здравоохранении не интересует?
PE
дайте 2
IM
Мой тебе совет, беги нахер с гикбрейнс, ничего толкового там тебе не дадут. Проверено. Забирай деньги пока не просрал их вконец.
Аргументы есть?
A
так, чисто для образовательных целей держу себя в курсе тренда
А почему ещё не стал?
DR
А почему ещё не стал?
а почему должен?