Привет Коллеги. Читал сегодня статью про градиентный спуск, и наткнулся на формулу подсчета оптимального шага, и что он зависит от константы выпуклости и константы Липшица. Кто нибудь знает что нибудь про это, гугл не очень помог

на практике методом перебора learning rate подбирают

Дамы и господа, наверняка тут есть те, кто хорошо и Питон ещё знает, в отличие от меня. Я буду гуглить до посинения, но, видимо, не найду.

Как мне сделать аналог этого?
Окей, я делаю Pipeline, но там нельзя, судя по всему, применить PCA к определённым заранее выбранным переменным. Как минимум, я вообще ничего не нашёл такого...

Ну, кроме самописных объектов и всего такого.

Буду крайне благодарен.

сделай выборку по своим переменным и отправляй в PCA и pipeline

Я пробовал, но он не понимает так и выдаёт ошибку. Может, я что-то не так понимаю.

def trans_func(input_series):
return output_series

from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
transformer = FunctionTransformer(trans_func)

sk_pipe = Pipeline([("trans", transformer), ("vect", tf_1k), ("clf", clf_1k)])
sk_pipe.fit(train.desc, train.tag)

это как пример

ты можешь написать свои функции и отправить в пайплайн

Ага, вот, в чём фишка. Выглядит уже понятно, хотя мне не совсем ясно, как пайплайн поймёт, что надо брать именно из данного датасета фичи. Но это dplyr мозга.

Спасибо.

я тоже не всегда понимаю, просто копирую чужие куски и переписываю под себя

https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/preprocessing/plot_function_transformer.html вот же пример, только тут другая очередность - отбирается часть главных компонент

Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста,  почему результаты выполнения функции не выводятся на экран.

library (data.table)
sample.purchases <- data.table(price = c(100, 300, 50, 700, 30),
                               ordernumber = c(1,1,1,2,3),
                               quantity = c(1,1,2,1,-1),
                               product_id = 1:5)
mark.position.portion <- function(purchases) {
  table1<-purchases[quantity>0][, price.portion:=format((price*quantity)/sum(price*quantity), nsmall = 2), by=ordernumber]
  return (table1)
}
mark.position.portion(sample.purchases)

При запуске без функции все работает. Обернув в функцию не работает.

library (data.table)
sample.purchases <- data.table(price = c(100, 300, 50, 700, 30),
                               ordernumber = c(1,1,1,2,3),
                               quantity = c(1,1,2,1,-1),
                               product_id = 1:5)
mark.position.portion <- function(purchases) {
  table1<-purchases[quantity>0][, price.portion:=format((price*quantity)/sum(price*quantity), nsmall = 2), by=ordernumber]
  return (table1)
}
mark.position.portion(sample.purchases)

там нет print

Коллеги, как считаете, чтобы оценить мнение генеральной совокупности риелторов Москвы, каков должен быть объем выборки для опроса

положим устроит уровень доверия 0,9

Это так не работает

Мнение - неформализованное понятие, прежде всего