¿Cuál es una buena manera de convertir métrica discreta en métrica circular?

¡Vamos a necesitar más de una dimensión para hacer esto! Vamos a necesitar …

UN CIRCULO

Primero, como señaló Phil, usemos del 0 al 6. ¿Por qué? Porque la “distancia” entre 7 y 1 (en el mundo del módulo) es en realidad 2: 7 -> 0 -> 1.

Ahora, tenemos que muestrear el círculo unitario en dos dimensiones en 7 puntos igualmente espaciados. Lo haré con el buen Python + numpy:

importar numpy como np

días = np.array ([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.]) / 7.0
feat_1 = np.sin (días * 2 * np.pi)
feat_2 = np.cos (días * 2 * np.pi)

¡Y ahí lo tienes! Las variables feat_1 y feat_2 tienen lo que necesita. Aquí está la prueba:

>>> (feat_1 [0] – feat_1 [1]) ** 2 + (feat_2 [0] – feat_2 [1]) ** 2
0.75302039628253281
>>> (feat_1 [0] – feat_1 [6]) ** 2 + (feat_2 [0] – feat_2 [6]) ** 2
0.75302039628253326

En palabras: el lunes está tan lejos del martes como el domingo del lunes (en la distancia euclidiana).

Es un trabajo fácil, puede tomar la ayuda de sitios de conversión en línea para convertir métricas discretas en métricas circulares.

More Interesting

¿Alguien puede darme un mapa para aprender Deep learning?

¿Cómo comenzarías en Computación ubicua y programación para ello?

Cómo decidir si usar modelos de aprendizaje automático supervisados ​​o de refuerzo

¿Cuáles son las innovaciones clave en el documento 'Evolución a gran escala de clasificadores de imágenes' de Google Brain?

¿Qué tan similares son los problemas en los diversos campos del análisis de datos (aprendizaje automático, estadísticas, procesamiento de señales, optimización, teoría de la información, etc.)?

Cómo pasar del desarrollo de pila completa al aprendizaje automático en el trabajo independiente

¿Por qué la pila de RBM después de aprender no es una máquina de Boltzmann profunda (DBM)?

Con referencia a AdaBoost, ¿qué se entiende exactamente por 'ponderado' cuando se dice que entrena a un clasificador débil dada una distribución ponderada?

¿Cuáles son los problemas médicos que el aprendizaje automático puede resolver?

¿Por qué la probabilidad condicional es más poderosa que la probabilidad conjunta en un nivel intuitivo?

¿Algún investigador utiliza ReLU en un modelo de aprendizaje no profundo? ¿ReLU es solo para aprendizaje profundo?

¿A quién o qué investigación de laboratorio en aprendizaje automático le parece más interesante?

Cómo usar la prueba T de Student para la selección de funciones

¿Hay algún lugar para ingenieros de software que no aprendan IA o Machine Learning en los próximos 10 años o todos tienen que aprenderlo?

¿Es el sesgo entre las mejores universidades frente a otras universidades en los Estados Unidos tan malo como el sesgo de IIT frente al resto de la India?