Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

В R Cut создает неравные интервалы для диапазонов от 1 до 9 и от 0,1 до 0,9.

В следующем примере

@ почему интервал чисел от 1 до 9 сокращен на 0, 3, 6, 9,
@ а интервал чисел от 0,1 до 0,9 сокращен на 0,1, 0,2, 0,6 и 0,9 @ даже если объявление в обе ситуации аналогичны? почему?
--- см. вывод

 cbind(
      seq(      from = 1, to = 9, by = 1 ), 
      cut( seq( from = 1, to = 9, by = 1),         breaks = c( 0, 3, 6, 9 ),   include.lowest = TRUE ),
      seq(      from = 0.1, to = 0.9, by = 0.1 ), 
      cut( seq( from = 0.1, to = 0.9, by = 0.1),   breaks = c( 0, 0.3, 0.6, 0.9 ),   include.lowest = TRUE ),
      seq(      from = 0.01, to = 0.09, by = 0.01 ), 
      cut( seq( from = 0.01, to = 0.09, by = 0.01),   breaks = c( 0, 0.03, 0.06, 0.09 ),   include.lowest = TRUE )
      )

Выход:

  [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
 [1,]    1    1  0.1    1 0.01    1
 [2,]    2    1  0.2    1 0.02    1
 [3,]    3    1  0.3    2 0.03    1
 [4,]    4    2  0.4    2 0.04    2
 [5,]    5    2  0.5    2 0.05    2
 [6,]    6    2  0.6    2 0.06    3
 [7,]    7    3  0.7    3 0.07    3
 [8,]    8    3  0.8    3 0.08    3
 [9,]    9    3  0.9    3 0.09    3
r intervals cut
22.02.2019

  • Почти наверняка из-за этого. 22.02.2019
  • @joran, Итак, в таком случае, каков обходной путь? Есть ли? Если рассматривать эти числа, как символы-факторы, можем ли мы тогда определить точные точки отсечения? 22.02.2019
  • Один из подходов состоит в том, чтобы создать группы для простого случая (например, целые числа), а затем просто скопировать группы. 22.02.2019
  • Я нахожу другое решение, используя раунд, например. округлить (х, цифры = 2). 22.02.2019
  • Считаете ли вы, что он имеет право публиковать его по ссылке, которую вы дали в качестве обходного решения? 22.02.2019
  • Я думаю, что ваша ситуация довольно специфична, я бы не стал предлагать обходной путь для этого конкретного случая по этому другому вопросу. 22.02.2019
  • Давайте продолжим это обсуждение в чате. 22.02.2019

Ответы:


1

@ Проблема описана [здесь][1], спасибо @Joran. @ Я нашел это обходное решение о неравных интервалах резки. @ Я использовал функцию раунда в R. Установив для параметра 2 цифры, проблема не решилась.

options(digits = 2)
cbind(
  seq(      from = 1, to = 9, by = 1 ), 
  cut( seq( from = 1, to = 9, by = 1),          c( 0, 3, 6, 9 ) ),
  seq(      from = 0.1, to = 0.9, by = 0.1 ), 
  cut( seq( from = 0.1, to = 0.9, by = 0.1),    c( 0, 0.3, 0.6, 0.9 )),
  seq(      from = 0.01, to = 0.09, by = 0.01 ), 
  cut( seq( from = 0.01, to = 0.09, by = 0.01),    c( 0, 0.03, 0.06, 0.09 ))
)

вывод неравных интервалов резания на основе опций (цифры = 2):

  [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
 [1,]    1    1  0.1    1 0.01    1
 [2,]    2    1  0.2    1 0.02    1
 [3,]    3    1  0.3    2 0.03    1
 [4,]    4    2  0.4    2 0.04    2
 [5,]    5    2  0.5    2 0.05    2
 [6,]    6    2  0.6    2 0.06    3
 [7,]    7    3  0.7    3 0.07    3
 [8,]    8    3  0.8    3 0.08    3
 [9,]    9    3  0.9    3 0.09    3


options(digits = 200)
cbind(
  seq(      from = 1, to = 9, by = 1 ), 
  cut( round(seq( from = 1, to = 9, by = 1), 2),          c( 0, 3, 6, 9 ) ),
  seq(      from = 0.1, to = 0.9, by = 0.1 ), 
  cut( round(seq( from = 0.1, to = 0.9, by = 0.1), 2),    c( 0, 0.3, 0.6, 0.9 )),
  seq(      from = 0.01, to = 0.09, by = 0.01 ), 
  cut( round(seq( from = 0.01, to = 0.09, by = 0.01), 2),    c( 0, 0.03, 0.06, 0.09 ))
)

вывод равных интервалов разреза на основе функции округления:

      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
 [1,]    1    1  0.1    1 0.01    1
 [2,]    2    1  0.2    1 0.02    1
 [3,]    3    1  0.3    1 0.03    1
 [4,]    4    2  0.4    2 0.04    2
 [5,]    5    2  0.5    2 0.05    2
 [6,]    6    2  0.6    2 0.06    2
 [7,]    7    3  0.7    3 0.07    3
 [8,]    8    3  0.8    3 0.08    3
 [9,]    9    3  0.9    3 0.09    3
22.02.2019
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..