@Avitus: klikłem, powodzenia!

@Avitus: taguj #analizadanych i #datascience. Szkoda, że dopiero teraz trafiłem na twoje posty ;)

@Avitus: Co? Nienadzorowane jest modniejsze.

@grajlord: jest kilka firm wspierających R dla badań klinicznych - choćby Mango Solutions. Poza tym nawet sam SAS używa R. Najnowszy produkt SAS Data Mapper korzystał z kilku modułów R do trenowania AI, i wcale się z tym nie kryją.

@scyth: A to nie są przypadkiem Pythonowe moduły? ( ͡° ͜ʖ ͡°)

@Avitus:
Wydaje mi się, że potrzebujesz tak naprawdę dwóch statystyk, które będziesz potem analizował we wzajemnym kontekście - jakość powietrza oraz jakość danych.
W kwestii modelowania jakości powietrza, to u siebie stosujesz dość prostą metodę średniej ważonej, ja bym się zastanowił nad jakimś modelem "przestrzennym", modelującym też korelacje, jakiś model mieszany.
Jeżeli chodzi o modelowanie jakości danych, to jakaś prosta statystyka wynikająca z liczby dostępnych punktów i odległości.
Albo możnaPokaż całość

@Avitus: czekam na kontynuację ^^

@Avitus: Melduję się

i biorę się za czytanie (｡◕‿‿◕｡)

@Avitus: nie myslales o zalozeniu autorskiego taga?

@Avitus: Może jak potrzebujesz coś zrobić i ma to koniecznie być w C, to tak. W stosunku do środowiska pythonowego, to strasznie toporny, słabe API, nieprzemyślana struktura, trochę kłopotów z zarządzaniem pamięcią.

@Avitus: cóż, feature engineering to podstawa

@Avitus: @visez: sprzątanie powoduje u mnie że jakieś wolne myśli mi chodzą po głowie ;)

Otóż łatwo udowodnić, że bot rający tylko w headup nie jest podzbiorem bota grącego w 10 graczy.

Otóż, aby bot grający w 10 graczy doszedł do headup musiPokaż całość

@Avitus: Sprawdź tę stronę http://www.computerpokercompetition.org/

Znajdziesz tam między innymi kod serwera do rozgrywek botów, który powinien być dużo wydajniejszy niż python. Oraz historie rozdań z rozgrywek innych botów, które można wykorzystać jako wiedzę ekspercka do wstępnego trenowania.