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dashugen188 2013-11-13 11:21
昨天弄明白了样例说明中的数据组织方式,然后用自己的数据测试了下代码,发现:      1 多类输出结果的精度挺好。      2 多输出的因变量之间能够实现和为1的约束,但是不保证0-1输出,可能出现负值等。      3 网格搜索过程十分费时,且更样本数量有很大关系,300个样本大约需要10分钟网格搜索,1800个样本10个小时没有搜索完成。      4 预测输出值部分,需要训练数据的参与,训练样本越大,预测输出计算过程时间越长。      ... ...
dashugen188 2013-11-12 21:15
徐老师,您好,我跟lcx200267305有同样的疑问。
对于一个多输入多输出回归,假设有k个训练样本(m维输入,n维输出),设计成 trnx(矩阵k*m),trny(矩阵k*n)是不是更加直观,还是我的理解有误? 同时对training_number_vector(An m by 1 vector of the number of training instances for each task)这个参数也不是很明白,不知老师您简单说明一下。
lcx200267305 2013-10-17 18:24
谢谢老师,我自己先好好研究一下,有问题再请教老师!
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