Alcune delle funzioni Bakco più comuni includono:
- Ridimensionamento: Ridimensiona i valori in un set di dati su un intervallo specifico.
- Normalizzazione: Converte i valori in un set di dati in modo che abbiano una media pari a 0 e una deviazione standard pari a 1.
- Levigatura: Rimuove il rumore da un set di dati calcolando la media dei valori su un numero specificato di punti.
- Differenza: Calcola la differenza tra i valori in un set di dati e i relativi valori precedenti.
- In ritardo: Sposta i valori in un set di dati di un numero di punti specificato.
Queste funzioni possono essere utilizzate insieme tra loro per creare una varietà di trasformazioni diverse che possono essere utilizzate per migliorare le prestazioni degli algoritmi di apprendimento automatico.
Ad esempio, ridimensionamento può essere utilizzato per migliorare le prestazioni di algoritmi sensibili alla scala dei dati di input. Normalizzazione può essere utilizzato per migliorare le prestazioni di algoritmi sensibili alla distribuzione dei dati di input. Levigatura può essere utilizzato per migliorare le prestazioni degli algoritmi sensibili al rumore nei dati di input.
Differenza può essere utilizzato per migliorare le prestazioni degli algoritmi sensibili alle tendenze nei dati di input. In ritardo può essere utilizzato per migliorare le prestazioni di algoritmi sensibili alla sequenza dei dati di input.
Combinando queste funzioni in modi diversi, è possibile creare un'ampia varietà di trasformazioni che possono essere utilizzate per migliorare le prestazioni degli algoritmi di apprendimento automatico.
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