이 위시리스트 요청에 영감을 준 것은 무엇입니까?
경험적 모델이 필요하지 않은 데이터 마이닝 "범프 헌팅" 알고리즘.오히려 응답을 최대화하는 입력 요인의 하이퍼박스를 '인내적으로'/점증적으로 검색합니다.
당신이 보고 싶은 개선점은 무엇입니까?
R에서:
library<SPAN class="">(</SPAN>prim<SPAN class="">)</SPAN>
library<SPAN class="">(</SPAN>MASS<SPAN class="">)</SPAN>
data<SPAN class="">(</SPAN>Boston<SPAN class="">)</SPAN>
x <SPAN class="">\</SPAN><SPAN class=""><-</SPAN> Boston<SPAN class="">\</SPAN><SPAN class="">[</SPAN><SPAN class="">,</SPAN><SPAN class="">5</SPAN><SPAN class="">:</SPAN><SPAN class="">6</SPAN><SPAN class="">\</SPAN><SPAN class="">]</SPAN>
y <SPAN class="">\</SPAN><SPAN class=""><-</SPAN> Boston<SPAN class="">\</SPAN><SPAN class="">[</SPAN><SPAN class="">,</SPAN><SPAN class="">1</SPAN><SPAN class="">\</SPAN><SPAN class="">]</SPAN>
boston.prim <SPAN class="">\</SPAN><SPAN class=""><-</SPAN> prim.box<SPAN class="">(</SPAN>x<SPAN class="">=</SPAN>x<SPAN class="">,</SPAN> y<SPAN class="">=</SPAN>y<SPAN class="">,</SPAN> threshold.type<SPAN class="">=</SPAN><SPAN class="">1</SPAN><SPAN class="">)</SPAN>
이 아이디어가 중요한 이유는 무엇입니까?
