В статье не зря упомянули про целевую функцию. Возможно она была задана так, что выдавала высокие значения за сохранение жизни бота, но слабо учитывала его победы.
Было бы еще здорово почитать про положение нашей галактики во вселенной. Про местную группу, сверхскопление Девы, Ланиакею, Великий аттрактор и пр. В Википедии это представлено слишком схематично.
На всякий случай замечу, что рекорд не является официальным, потому что спортсмен ел и пил когда хотел, и бежал c пейсмекерами.
Eliud Kipchoge (Kenya) ran a time of 2:00:25 at the Nike Breaking2 in Monza on 6 May 2017 that was run with the use of fuel and hydration on demand, and in-out pacemakers. Therefore this attempt will not be eligible for official ratification. [link]
Экспериментировал с предобученной VGG-16. Тоже получилось обманывать, правда не так круто как в статье. На первой картинке оригинал (надо было брать без однородного фона), на второй кот (95%), на последней 99.99% кот, но функция потерь не учитывала разницу между генерируемой и исходной картинкой, а подгоняла только выход.
Вот, что меня смущает. Признак «день недели» обычно рассматривают как категориальный (ссылки в комменте ниже). Понятно, что скорее всего, для таких глупо использовать в дереве решений вопросы типа «ID города < 3?».
Но день недели может являться и числовым признаком. Как перенумеровать дни? Можно начать с понедельника, можно с воскресенья. Но все равно два соседних дня будут для модели фактически противоположны, то есть иметь индексы, различающиеся на 6. Можно поступить как с часами в этой статье, «завернув» дни недели в круг. Но сначала нужно выяснить, действительно ли день недели так важен, оказывает ли влияние на предсказание, иначе можно получить оверфит.
С разрастанием признаков согласен. Но день недели обычно рассматривают как категориальный признак. Например: 1 или 2. Впрочем, подход зависит от целевой переменной.
Не лучше. Зависимость от дней недели явно нелинейная и сильно зависит от способа индексации дней недели. Можно использовать упомянутый OneHotEncoding, создав 7 новых признаков:
пн: (1,0,0,0,0,0,0)
вт: (0,1,0,0,0,0,0)
…
вс: (0,0,0,0,0,0,1)
Ряд Фурье устремляет среднеквадратичное отклонение к нулю, но поточечная сходимость не обязана выполнятся. В этом примере в точках разрыва возникает эффект Гиббса — неустраняемый «всплеск», уменьшающийся в ширину, но стремящийся к высоте примерно в 18% от амплитуды.
Я тоже ошибся. Удивительно, но оказывается, объем развернутого в цилиндр тора будет точно таким же:
(2*pi*R) * (pi * r^2).
У меня не совпало просто из-за округления.
Кажется, вы ошиблись с объемом.
Ось трубы является окружностью диаметром 40 — 2 * (2.5/2) = 37.5
Длина оси: 37.5 * pi = 118 м
Разогнем трубу в цилиндр (не очень точно, но для оценочного расчета подойдет). Объем цилиндра: pi * r^2 * h = pi * 1.25^2 * 118 = 579
Если воспользоваться формулой объема тора, то получим 578
С другой стороны, если не брать последние 5 дней, то получим вероятность 7.5%, говорящую о том, что ваша интуиция не является статистически значимой.
Но день недели может являться и числовым признаком. Как перенумеровать дни? Можно начать с понедельника, можно с воскресенья. Но все равно два соседних дня будут для модели фактически противоположны, то есть иметь индексы, различающиеся на 6. Можно поступить как с часами в этой статье, «завернув» дни недели в круг. Но сначала нужно выяснить, действительно ли день недели так важен, оказывает ли влияние на предсказание, иначе можно получить оверфит.
пн: (1,0,0,0,0,0,0)
вт: (0,1,0,0,0,0,0)
…
вс: (0,0,0,0,0,0,1)
(2*pi*R) * (pi * r^2).
У меня не совпало просто из-за округления.
Ось трубы является окружностью диаметром 40 — 2 * (2.5/2) = 37.5
Длина оси: 37.5 * pi = 118 м
Разогнем трубу в цилиндр (не очень точно, но для оценочного расчета подойдет). Объем цилиндра: pi * r^2 * h = pi * 1.25^2 * 118 = 579
Если воспользоваться формулой объема тора, то получим 578
vs