И всё таки, полагаю, что для реинжиниринга вполне можно обойтись и без знания точных значений ICF. Не так страшен черт. Ведь совсем необязательно формулу восстанавливать полностью
Спасибо. Рановато я из той дискуссии на я.ру слился :) То-то, я думаю, с чего это вчера AiK про перемножения факторов вещать стал :)
Да и на РОМИП-2009 тоже. Например, там фигурирует "группа факторов, состоящая из различных модификаций формулы Okapi_BM25". В общем, могут и по другим признакам различные модификации зарядить. ;)
Я так полагаю, это дан пример как бы реальной аналитической функции, которую надо приблизить численно
_S_, источником цитаты не поделитесь?
А по остальным? :) И что по этому одному было до Снежинска? Внезапно свалившаяся халява - это, конечно, повод повыпячиваться, но ведь халява, она на то ведь и халява, что не вечна ;)
Рядов? Самопальное? О Sancta Simplicitas! Какое хоть НИИ было? Химическое? :)
Факт в Вашей интерпретации? Огромные.
Сарказм сам по себе - это неплохо. Плохо, когда он (как, впрочем, и любая вещь) неуместен. Впрочем, разбирайтесь пока дальше сами. Я уже для себя достаточно понял. TimeBomb, коллега, спасибо за дискуссию. G00DMAN'у также - за толчок к изысканию. :)
Любезный, я, во-первых, не Ваш, а, во-вторых, не "математег", а математик. Образование у меня такое.
f итые - это ведь как раз и есть те самые тыщи факторов :)
Ну, дык я именно это и имел в виду. Интересно, каков порядок значения k для набора в тыщи факторов, учитываемых Яндексом? :)
Ну, это просто примеры. Похоже, там на всем классе деревьев ищется оптимальное. Насколько я понимаю из эпитета "simple" и из примеров - дерево простенькое, в каждом узле имеется только два потомка. В итоге на выходе получаем что-то вроде кусочно-постоянной функции. Чем "глубже" дерево (больше k), тем как бы лучше: "We don't need complex structure: depth is the main thing"
То есть сначала решается задача поиска оптимального h1 для k=1. То есть находят самый лучший признак из всех f и значение альфа для него (bestTree), на котором решается оптимизационная задача из пункта "Weak learner selection", потом спускаются на уровень и ищут h2 (причем с правилом "The same split conditions for one layer" - видите в примере условие f56>0.34 - одинаковое для обоих ветвей?), ну и так далее...
Любопытная картинка вырисовывается... :)
