Wolf vs Goodman - у кого математичнее

В команде шестого отряда замена? 😂

Нет, Миш, не улавливаю. Это все красивые слова, а результат работы бизнеса Сеопульта по сравнению с конкурентами, как говорится, на табло ;)

Насколько я понял топик создавался с целью померяться пиписьками - у кого длиннее оказалась?

В данном конкретном топике, процесс гораздо интереснее чем результат 🚬

Это да. Коля молодец, у него остальным агрегаторам еще многому можно научиться. :)

А чему там можно поучиться? Новое всегда является модной фишкой. Или ты о математике?

Я скоро свои наблюдения выложу - вот это будет интересно.

Это только кажется. Ты просто пока не сделал свой агрегатор, потому и непонятно. :)

Ссылочная динамическая или ссылочная статическая? Или обе разом? И кроме ссылочных и текстовых мы ничего больше не знаем? Или не хотим знать?

Понятно. Переход на личности без личностей. Ловко, но я уже ничему не удивляюсь :)

В твоем посте было словосочетание "прогнозный процент выпадания ссылок" как мера эффективности. Значит, логично предположить, что обучение идет на некоем текущем проценте выпадания этих ссылок, зафиксированном у элементов обучающей выборки. Или обучаем на бузине, а эффективность меряем по дядьке?

Произведения, говоришь... Ну, вот они, полиномчики, и выскочили, родимые, правда в другом ракурсе... :) По сколько факторов кучковал, если не секрет?

Объективно на субъективный гудмановский взгляд :)

Поясню. Ваши исследования показали, что вы разнесли сайты на группы по каким-то параметрам, в которых расчетный процент выпадения ссылок совпал с реальным. Так?

Если так, то получается, что допустим, у сайтов с тиц 100500 (условно, понятно, что параметров больше и они другие) вероятность выпада ссылки 5% . Но в тоже время, у сайта с тиц 100500 pr 1 вероятность выпада 10%, а у тиц 100500 pr 10 - 0% (pr условно считаем неучтенным фактором).

Вы же эти данные усреднили и получили (возможно) неверные данные.

Сорри конечно что вмешиваюсь в вашу высоко-интеллектуалку, но ваш метод это школьный уровень в нейротехнологиях. Этот способ обучения и составления факторов попахивает сферичностью лошадиной, ибо - никогда не достичь рабочего состояния сети, обученного таким способом. Это первый постулат нейропрограммера.

Ваша выборка после обучения начнет работать и давать результаты даже на новых представленных массивах сайтов (но только на тех, которые вы опять же сами отберете) а при анализе реальной группы сайтов без выборки - начнутся сбои. Вы начнете дообучать сеть и менять параметры - в итоге, опять получите приемлимый результат на новой выборке, но! - на старой выборке уже будет полный расколбас.

Это именно так и будет.

Ибо! - нельзя обучить сеть в которой имеется большое количество признаков (у которых имеются также собственные признаки) на основе заранее отобранных данных и составления признаков именно на основе этой выборки. Вы должны изначально задать признаки на основе ассесорского мышления, и лишь за тем, на их основе планировать сеть и обучение. Редактировать в такой сети можно только условия входа и условия анализа результата. Но сами признаки и факторы после развертывания сети уже не изменяются. Иначе, нужно заново планировать сеть с новыми параметрами.

P.S>в нейропрограмминге уже более 8-и лет, и ваш метод напоминает мне мои первые 3-5 месяцев в этой теме, когда приходишь в восторг от того, что пару обратных перцептронов могут сами проанализировать десяток параметров и выдать правильный результат (в основном цифровой, по первости неумения работать с более обширными структурами признаков и приводить их в числовой или функциональный вид).

Wolf вам верно всю ветку пытается втемяшить - это ошибка метода, а не реальность определения вероятности. А ошибка заключается именно в том, что вы строите сеть на конкретной выборке сайтов двух полюсов, которые в момент построения сети имеют всего два полюса - да и нет. А полюсов реально не два, а на много больше окажется, когда будет запущена обработка шумной выдачи, потому, как в ней будут куча экземпляров, которые не будут иметь нужных факторов совсем, и куча, которые будут иметь перекрывающиеся факторы относительно текущего плана сети, а также, будет основная масса, которая будет иметь слишком мало нужных факторов текущего плана и постоянно будет зашумлять результирующий вектор.

Вот как то так. Сорри еще раз.