안녕, 모든 사람. 감사해요 ~을 위한 오는 에게 우리의 동영상. 나의 이름 ~이다 라이언 파커, 그리고 오늘 나는 가고 있다 에게 현재의 ~와 함께 점토 짖는 동물 ~에 대한 일부 새로운 도구 저것 우리 가지다 추가됨 에게 분석하다 유령 같은 데이터 ~와 함께 그만큼 기능적 데이터 탐침 ~에 제이엠피 찬성 17. 첫 번째, I 단지 원했다 에게 시작 끄다 ~와 함께 일부 ~의 그만큼 동기를 부여하는 데이터 세트 저것 ~ 주도의 우리를 에게 추가하다 이것들 새로운 도구. 그들은 정말 동기 부여 ~에 의해 이것들 화학계량학 응용 프로그램, ~할 수 있다 분명히 BE 적용된 에게 다른 지역, 하지만 ~을 위한 예, 우리 가지다 이것 분광학 데이터 어디 그만큼 첫 번째 물건 너 ~할 것 같다 알아채다 ~와 함께 이것 ~이다 우리는 갖다 a 많은 ~의 데이터 전철기 샘플링, 하지만 우리 또한 가지다 일부 매우 날카로운 봉우리 ~에 우리의 데이터. 그것이다 가고 있다 에게 BE a 반복되는 주제 어디 우리 가지다 a 필요 에게 정말 식별하다 이것들 날카로운 특징 저것 그만큼 기존의 도구 우리 가지다 ~에 제이엠피 ~이다 a 작은 어려운 에게 정말 포착 저것들. 을 위한 예, 이었다 생각 ~에 대한 구성 ~의 재료 또는 어떻게 우리 ~할 수 있다 감지하다 바이오마커 그리고 데이터. 이것들 ~이다 삼 분광학적 예시 저것 잘 바라보다 에.
또 다른 예 ~의 데이터 저것 ~이다 ~의 관심 ~이다 이것 대량의 분광법 데이터. 여기 이었다 생각 ~에 대한 a 대량의 에게 요금 비율 저것 우리 ~할 수 있다 사용 에게 건설하다 a 스펙트럼 어디 그만큼 봉우리 ~에 그만큼 스펙트럼, 그들은 대표하는 단백질 저것 ~이다 ~의 관심 ~에 그만큼 영역 ~의 애플리케이션. 하나 예 ~이다 비교하다 이것들 스펙트럼 ~ 사이 다른 환자들, 말하다 a 인내심 있는 ~와 함께 암 또는 a 인내심 있는 없이, 그리고 그만큼 위치 ~의 이것들 단백질 ~이다 매우 중요한 에게 식별하다 차이점 ~에 이것들 둘 여러 떼.
또 다른 예 ~이다 크로마토그래피 데이터. 여기 우리 ~할 수 있다 생각하다 ~에 대한 이었다 사용 중 일부 화학적인 혼합물 위에, 이었다 사용 중 a 재료 그게 가고 있다 에게 돕다 우리를 정량화하다 상대적인 금액 ~의 그만큼 다양한 구성 요소 저것 ~이다 ~에 이것들 혼합물. 에 의해 사용 중 그만큼 보유 시간 ~에 이것 프로세스, 우리 ~할 수 있다 노력하다 에게 식별하다 그만큼 다른 구성요소. 을 위한 예, 만약에 너 하지 않았다 알다 이것, I ~였다 ~ 아니다 알고 있는 ~까지 I 시작했다 에게 일하다 ~와 함께 이것 데이터, 견딜 수 없는 에게 사칭하다 올리브 기름 ~이다 a 큰 거래. 우리 ~할 수 있다 사용 이것들 데이터 세트 에게 수치 밖으로, 좋아요, 뭐야 a 진실 올리브 기름, 또는 뭐야 단지 일부 다른 채소 기름 저것 누구 ~할 것 같다 BE 견딜 수 없는 에게 통과하다 끄다 ~처럼 한 올리브 기름?
그만큼 첫 번째 물건 I 원하다 에게 하다 ~이다 가다 ~을 통해 일부 ~의 그만큼 새로운 전처리 옵션 저것 우리는 추가됨 에게 돕다 일하다 ~와 함께 유령 같은 데이터 ~ 전에 우리 얻다 에게 그만큼 모델링 단계. 우리 가지다 a 새로운 도구 ~라고 불리는 그만큼 기준 정상 다양성, a 곱셈 소수 보정 어디 너 가지다 만약에 너 가지다 빛 소수 ~에 당신의 데이터, 그만큼 Savitzky–Golay 필터, 어느 ~이다 그만큼 평활화 단계 언제 너 가지다 유령 같은 데이터 저것 잘 얻다 안으로. 마지막으로, a 새로운 도구 에게 공연하다 a 기준선 보정 ~을 위한 그만큼 데이터 에게 제거하다 트렌드 저것 당신은 ~ 아니다 정말 관심 있는 ~에 저것 너 원하다 에게 얻다 밖으로 첫 번째.
좋아요, 그래서 뭐야 기준 정상 변종? 현재 ~에 제이엠피, 우리 가지다 그만큼 능력 에게 단지 표준화하다 당신의 데이터 ~에 FDE. 하지만 언제 너 사용 저것 도구, 그것은 단지 취득 그만큼 평균 ~의 모두 ~의 그만큼 기능 그리고 a 글로벌 변화 그리고 스케일링 그것 저것 방법, 하지만 ~와 함께 기준 정상 변종, 이었다 생각 ~에 대한 그만큼 개인 수단 그리고 분산 ~의 각 ~의 그만큼 기능 에게 표준화하다 그리고 제거하다 저것들 효과 ~ 전에 우리 가다 에게 분석. 언제든지 나는 ~에 그만큼 오른쪽 여기, ~ 후에 실행할 수 있는 그만큼 기준 정상 변종, 우리 ~할 수 있다 보다, 좋아요, 거기 ~였다 일부 전반적인 수단 그리고 지금 그들은 모두 함께 그리고 어느 과잉 변화 ~이다 촬영됨 밖으로 ~ 전에 우리 가다 에게 분석.
곱하다 ~의 소수 보정 ~이다 그만큼 다음 단계, 그리고 그것은 한 대안 에게 기준 정상 변종. ~ 안에 일부 사례 당신은 생각 당신은 가고 있다 에게... 언제든지 너 사용 그것, 너 5월 끝 위로 ~와 함께 비슷한 결과. 그만큼 차이점 여기 ~이다 그만큼 동기 부여 ~을 위한 사용 중 곱하다 ~의 소수 보정. 그것이다 언제 너 가지다 빛 소수, 또는 너 생각하다 너 ~할 것 같다 가지다 빛 소수 왜냐하면 ~의 그만큼 방법 저것 너 모은 그만큼 데이터.
무엇 일어난다 ~이다 ~을 위한 모든 기능, 이었다 가고 있다 에게 맞다 이것 단순한 선의 모델 어디 우리는 갖다 a 경사 그리고 한 가로채다, 그리고 이었다 가고 있다 에게 사용 저것들 추정된 계수 에게 지금 표준화하다 우리의 데이터 저것 이었다 가고 있다 에게 일하다 와 함께. 우리 덜다 끄다 그만큼 가로채다 그리고 나누다 ~에 의해 그만큼 경사, 그리고 지금 우리 가지다 그만큼 표준화된 버전. A 얻다, 너 ~할 수 있다 끝 위로 ~와 함께 비슷한 결과 ~처럼 기준 정상 변화.
지금 그만큼 다음 전처리 단계 나는 가고 있다 에게 씌우다 ~이다 그만큼 사비츠키-골레이 필터. 언제 너 가지다 유령 같은 데이터, ~ 전에 우리 얻다 에게 그만큼 모델링 단계, 그만큼 새로운 모델링 도구 우리 가지다, 그들은 개발된 ~에 그런 a 방법 저것 그들은 견딜 수 없는 에게 선택하다 위로 모두 그만큼 중요한 조각들 ~의 그만큼 데이터. 만약에 너 가지다 소음, 우리 필요 에게 하다 a 단계 어디 우리 매끄러운 저것 첫 번째. 그것이다 어디 그만큼 Savitzky-Golay 필터 온다 안에. 무엇 이었다 행위 ~이다 이었다 가고 있다 에게 맞다 한 끝- 도 다항식 ~ 위에 a 지정된 대역폭 저것 우리 ~할 수 있다 선택하다 에게 돕다 노력하다 에게 제거하다 어느 소음 ~에서 그만큼 데이터. ~ 안에 FDE, 현재, 이었다 가고 있다 에게 가다 앞으로 그리고 선택하다 저것들 최상의 매개변수 ~을 위한 너, 그만큼 도 그리고 그만큼 너비 에게 노력하다 에게 최소화하다 그만큼 모델 오류 저것 우리 얻다.
하나 물건 I 하다 원하다 에게 가리키다 밖으로 ~이다 저것 우리 하다 필요하다 a 정기적인 그리드 에게 우리에게 줘 이것 작업, 어느 ~ 할 것이다 오다 위로 다시 ~에 그만큼 미래, 하지만 FDE ~이다 가고 있다 에게 만들다 하나 ~을 위한 너. 우리 또한 가지다 이것 줄인 그리드 옵션 사용 가능 만약에 너 원하다 더 미세하다 제어 첫 번째 ~ 전에 너 의존하다 ~에 우리를 만들기 저것 선택 ~을 위한 너. 그만큼 멋진 물건 ~에 대한 이것 Savitzky-Golay 필터 ~이다 왜냐하면 ~의 그만큼 방법 그만큼 모델 ~이다 맞다, 우리 지금 가지다 입장 에게 파생상품. 이것 ~이다 무엇 저것 가지다 오다 위로 이전의 에게 유령 같은 데이터, 그리고 지금 저것 우리 가지다 이것, 우리는 갖다 a 멋진 방법 ~을 위한 너 에게 입장 그리고 일하다 ~와 함께 모델링 이것들 유도체 기능.
그만큼 마지막 하나 I 원하다 에게 씌우다 ~이다 그만큼 기준선 보정. 무엇 기준선 보정 ~이다 행위 ~이다 그것은 생각 ~에 대한 거기 ~할 것 같다 BE 전반적인 트렌드 ~에 우리의 데이터 저것 우리 원하다 에게 얻다 제거하다 의. 이것 데이터 세트 ~에 그만큼 오른쪽 가지다 단지 a 매우 작은 차이점 좋다 선의 차이점 ~에 그만큼 기능. 무엇 이었다 생각 ~에 대한 이다, 좋아요, 우리 ~하지 않다 정말 원하다 에게 케어 ~에 대한 저것, 우리 원하다 에게 얻다 제거하다 ~의 그것. 무엇 이것 도구 ~이다 가고 있다 에게 허용하다 너 에게 하다 ~이다 선택하다 그만큼 기준선 모델 저것 너 원한다. 나는 n 이것 사례, 그것은 단지 a 정말 단순한 선의 모델, 하지만 너 5월 가지다 일부 어디 당신은 갖다 지수 또는 대수적 트렌드 저것 너 원하다 에게 얻다 제거하다 의. 그리고 그래서 우리 가지다 저것 사용 가능. 그 다음에 너 ~할 수 있다 선택하다 당신의 보정 지역.
을 위한 그만큼 최대 부분, 당신은 가고 있다 에게 원하다 에게 옳은 그만큼 전체 기능, 하지만 그것 5월 BE 가능한 저것 아마도 오직 그만큼 시작 또는 그만큼 끝 ~의 그만큼 기능 ~이다 어디 너 원하다 에게 옳은. 우리 끝 위로 ~와 함께 이것들 기준선 지역 저것 ~이다 이것들 파란색 윤곽. 만약에 우리 딸깍 하는 소리 이것 추가하다 단추, 그럴거야 주다 우리를 a 쌍 ~의 파란색 윤곽. 이었다 가고 있다 에게 견인 이것들 약 에게 부분품 ~의 그만큼 기능 저것 우리 믿다 ~이다 진짜. 모두 그만큼 봉우리 ~에 이것들 데이터 ~이다 무엇 저것 우리 ~하지 않다 정말 원하다 에게 만지다. 이것 ~이다 그만큼 부분 ~의 그만큼 기능 저것 우리 원하다 에게 유지하다 그리고 분석하다 그리고 ~이다 가고 있다 에게 주다 그만큼 정보 저것 이었다 관심 있는 안에. 또한 만약에 너 선택하다 이것 이내에 지역, 아무것 그게 이내에 이것들 지역 ~이다 무엇 ~ 할 것이다 얻다 수정됨. 당신은 어느 하나 가고 있다 에게 하다 하나 또는 그만큼 다른, 오른쪽? 당신은 가고 있다 에게 어느 하나 떠나다 그것 홀로 또는 당신은 가고 있다 에게 변화 오직 이내에 저것 ~에 저것들 데이터 세트.
마지막으로, 너 ~하지 않다 보다 그것 여기, 하지만 너 ~할 수 있다 또한 추가하다 닻 전철기. 그것 5월 BE, 따라 ~에 당신의 데이터, 쉬운 에게 단지 지정하다 a 약간의 전철기 저것 너 알다 이것 설명하다 그만큼 전반적인 경향. 언제 너 딸깍 하는 소리 추가하다, 당신은 할 것이다 얻다 a 빨간색 선, 그리고 그게 가고 있다 에게 말하다 너 이것, 대체 어디로 I 견인 저것 선, 그것은 분명히 가고 있다 에게 BE 포함됨 ~에 그만큼 모델 ~ 전에 I 옳은 그만큼 기준선. 언제 너 딸깍 하는 소리 좋아요 여기, 당신은 할 것이다 단지 끝 위로 ~와 함께 a 새로운 데이터 세트 저것 가지다 그만큼 경향 제거됨.
좋아요, 그래서 저것 가져온다 우리를 에게 그만큼 모델링 단계. 무엇 우리는 추가됨 ~을 위한 제이엠피 찬성 17 ~이다 잔물결 모델. 좋아요, 그래서 무엇 ~이다 잔물결 모델? 그들 ~이다 기초 기능 모델, ~ 아니다 좋다 아무것 우리 가지다 현재 ~에 제이엠피, 하지만 그들 ~할 수 있다 가지다 매우 극적인 특징. 무엇 이것들 특징 ~이다 행위 ~이다 거들기 우리를 선택하다 위로 이것들 날카로운 봉우리 또는 이것들 크기가 큰 변화 ~에 그만큼 기능. 우리 또한 가지다 그만큼 단순한 그녀의 잔물결, 어느 ~이다 단지 a 단계 기능. 만약에 그것 회전하다 밖으로 저것 무엇 정말 단순한 ~이다 좋다 그만큼 단계 기능 맞는다 최상의, 우리 ~ 할 것이다 주다 너 저것 ~처럼 잘. 너 ~할 수 있다 보다 우리 가지다 a 약간의 다른 옵션 저것 ~이다 정말... 만약에 너 생각하다 ~에 대한 굽힘 이것들 웨이블릿 그리고 스트레칭 그들을 밖으로, 그게 어떻게 우리 ~이다 모델링 그만큼 데이터 에게 정말 선택하다 위로 모두 이것들 특징 ~의 관심.
에게 단지 동기를 부여하다 저것, I 원하다 에게 보여주다 너 그만큼 현재의 가다- 에게 ~에 제이엠피, 어느 ~이다 a 비- 운형자 모델, 어느 가지다 a 매우 어려운 시간 선발 위로 ~에 이것들 특징 없이 어느 손- 동조. 비- 운형자 모델 ~이다 행위 a 작은 조금 더 나은. 그것 아직 가지다 일부 문제 선발 위로 그만큼 봉우리, 하지만 그것 ~할 것 같다 ~에 일부 방법 BE 그만큼 최상의. 직접 기능적인 PCA, 행위 거의 ~처럼 좋은 ~처럼 P-sp 윤곽, 하지만 ~ 아니다 상당히. 그 다음에 우리 가지다 웨이블릿. 이었다 정말 선발 위로 그만큼 봉우리 그만큼 최상의. ~ 안에 이것 특정한 데이터 세트, 그것은 ~ 아니다 입어 보기 그들을 아주, 하지만 우리 ~일 것이다 생각하다 찾고 ~에 진단, 그만큼 잔물결 모델 ~이다 분명히 그만큼 하나 우리 ~일 것이다 원하다 에게 가다 와 함께.
다시, 우리 가지다 이것들 다섯 다른 잔물결 모델 유형, 그리고 무엇 이었다 가고 있다 에게 하다 ~이다 잘 맞다 모두 이것들 ~을 위한 너 그래서 저것 너 ~하지 않다 가지다 에게 걱정하다 ~에 대한 선발 그리고 선택. 밖의 ~의 그만큼 그녀의 잔물결, 모두 ~의 그만큼 다른 잔물결 유형 가지다 a 매개변수. 우리 가지다 a 그리드 저것 우리 ~이다 가고 있다 에게 찾다 ~ 위에 ~을 위한 너 ~에 덧셈 에게 그만큼 유형.
지금 그것 5월 BE 가능한 저것 거기 ~이다 일부 사례 어디 사용자 가지다 말했다, 여기요, 이것 특정한 잔물결 유형 ~이다 정확히 어떻게 나의 데이터 ~해야 한다 BE 대표되는, 그래서 너 ~할 수 있다 변화 그만큼 기본 모델, 하지만 ~에 의해 기본, 이었다 가고 있다 에게 선택하다 그만큼 모델 그게 가고 있다 에게 최적화하다 이것 모델 선택 기준, 그만큼 AISC 정말 무엇 너 ~할 수 있다 생각하다 ~에 대한 여기 ~이다 거기 ~할 수 있었다 BE 잠재적으로 a 많은 ~의 매개변수 ~에 모든 하나 ~의 이것들 잔물결 모델. 이었다 효과적으로 사용 중 a 올가미 모델 에게 노력하다 에게 제거하다 밖으로 어느 매개변수 저것 정말 단지 아니다 입어 보기 그만큼 데이터. 우리 얻다 a 부족한 대표, 아니요 문제 그만큼 잔물결 모델. 우리 봤다 이것 더 일찍 어디 우리 가지다 에게 가지다 우리의 데이터 ~에 그만큼 그리드. 그것은 그만큼 같은 물건 ~와 함께 웨이블릿. 만약에 너 단지 시작 가고 있다 ~을 통해 그만큼 잔물결 모델 그리고 당신의 데이터 ~이다 ~ 아니다 ~에 그만큼 그리드, 잘 만들다 하나 ~을 위한 너. 하지만 다시, 단지 원했다 에게 가리키다 밖으로 너 ~할 수 있다 사용 저것 줄이다 그리드 옵션 에게 가지다 더 미세하다 제어.
좋아요, 그래서 무엇 또 다른 저것 우리 보여주다 저것 ~할 수 있다 돕다 주다 너 일부 통찰력 ~ 안으로 어떻게 이것들 모델 일하다 ~이다 이것 계수 구성. 무엇 그것은 말함 우리를 ~이다 이것 X 중심선 ~이다 그만큼 정상 X ~의 그만큼 입력 공간 ~의 당신의 기능, 하지만 그만큼 Y 중심선 ~이다 그만큼 해결. 이것들 맨 위 결의안 여기, 당신은 생각 ~에 대한 전반적인 수단. 처럼 우리 얻다 ~ 안으로 이것들 높은 결의안, 이것들 ~이다 그만큼 것들 저것 ~이다 사고 정말 닫다 함께. A 빨간색 선 수단 그것은 a 부정적인 계수. 파란색 수단 그것은 긍정적인. 그들은 확장됨 그래서 저것 그들은 모두 해석 가능한 ~에 맞서 각 다른. 그만큼 가장 큰 윤곽 주다 너 그만큼 아이디어 어디 그만큼 가장 큰 계수 이다. 우리 ~할 수 있다 보다 저것 그만큼 더 높은 빈도 아이템 ~이다 정말 여기 ~에 그만큼 끝 ~의 그만큼 기능. 우리 가지다 일부 전반적인 트렌드, 하지만 단지 무엇 에게 생각하다 ~에 대한 저것 이것들 잔물결 모델 ~이다 찾고 ~에 다른 결의안 ~의 당신의 데이터.
무엇 또 다른 저것 우리는 추가됨 ~ 전에 우리 얻다 에게 우리의 데모 ~와 함께 점토 ~이다 웨이블릿 암사슴. ~ 안에 FDE, 우리 가지다 a 기능적인 암사슴 저것 ~이다 일하고 있는 ~와 함께 기능적인 주요한 구성요소. 만약에 너 ~하지 않다 알다 저것들 이다, 그게 좋아요. 모두 너 필요 에게 알다 ~이다 저것 ~와 함께 웨이블릿, 우리 가지다 계수 ~을 위한 모두 ~의 이것들 잔물결 기능. ~ 안에 이것 암사슴 분석, 이었다 생각 ~에 대한 모델링 그만큼 계수 곧장. 그만큼 해결 말한다 너 한 아이디어 ~의 만약에 그것은 a 높은- 빈도 목 또는 낮은- 빈도 목. 그 다음에 이것 숫자 ~에 그만큼 괄호 ~이다 말함 너 그만큼 위치. 너 ~할 수 있다 생각하다, 좋아요, 이것들 아이템 여기 ~이다 ~에 그만큼 3개, 그리고 그게 어디 일부 ~의 저것 제일 높은 특징 ~이었다 저것 우리 봤다 ~에 저것 계수 구성. 저것들 가지다 무엇 이었다 부름 그만큼 제일 높은 에너지.
에너지 ~에 이것 사례 ~이다 단지... 만약에 우리 점수 모두 그만큼 계수, 우리 추가하다 그들을 위로, 너 ~할 수 있다 생각하다 ~의 저것 존재 ~처럼 그만큼 총 에너지. 그래서 이것 에너지 숫자 여기 ~이다 a 상대적인 에너지 그리고 주는 것 너 한 아이디어 ~의 어떻게 많이 에너지 그것 ~이다 설명하다 ~에 그만큼 데이터. 그만큼 멋진 물건 정말 ~에 대한 사용 중 그만큼 계수 접근하다 ~이다 이것들 가지다 직접 해석 오른쪽 에게 그만큼 위치 그리고 에게 그만큼 해결. 안 대안 저것 너 ~할 수 있다 노력하다 그리고 비교하다 ~에 맞서 기능적인 PCA 또는 기능적인 암사슴 만약에 너 가지다 이것 해석 가능성 ~의 그만큼 계수. 지금 I 생각하다 아픈 손 그것 ~ 위에 에게 점토. 그는 갖다 a 데모 ~을 위한 너 에게 보다 어떻게 너 사용 이것들 모델 ~에 제이엠피 찬성.
감사해요, 라이언. 하자 가져가다 a 바라보다 ~에 한 예 저것 우리 설립하다. 라이언 말하는 간단히 그만큼 올리브 기름 데이터 세트 저것 우리 설립하다. 그것은 a 견본 ~의 120 다른 유화. 최대 ~의 그들을 ~이다 올리브 유화, 일부 ~의 그들을 ~이다 블렌드 또는 채소 유화. 무엇 우리 원했다 에게 보다 이다, ~할 수 있다 우리 사용 이것 높은- 성능 액체 크로마토그래피 데이터? 할 수 있다 우리 사용 저것 정보 에게 나누다 그만큼 기름? 할 수 있다 우리 바라보다 ~에 그만큼 스펙트라랜드 말하다 이것 ~이다 한 올리브 기름 또는 이것 ~이다 ~ 아니다 한 올리브 기름?
이것들 데이터 왔다 밖으로 ~의 a 공부하다 ~에서 a 대학교 ~에 스페인, 그리고 라이언 그리고 I 배웠다 a 많은 ~에 대한 올리브 기름 ~에 그만큼 프로세스. 을 위한 예, 올리브 기름 ~이다 실제로 a 과일 주스, 어느 I 했다 ~ 아니다 알다. 하자 가져가다 a 바라보다 ~에 우리의 데이터. 각 열 ~에 우리의 데이터 세트 ~이다 a 다른 올리브 기름 또는 다른 기름, 그리고 그만큼 행 대표하다 그만큼 스펙트럼. 잘 사용 그만큼 기능적 데이터 탐침, 그리고 그럴거야 가져가다 단지 a 두번째 에게 맞다 그만큼 잔물결 모델. Y 너는 할거야 보다 여기, 우리 맞다 우리의 다른 웨이블릿. 처럼 라이언 말하는 더 일찍, 우리 노력하다 a 줌 ~의 다른 웨이블릿 그리고 우리 주다 너 그만큼 최상의 하나.
~ 안에 이것 사례, 그만큼 심렛 20 ~였다 그만큼 최상의 잔물결 ~에 자귀 ~의 어떻게 잘 그것 맞는다 우리의 데이터. 우리 ~할 수 있다 보다 여기 어디 우리는 겹쳐진 이것들 장착됨 웨이블릿 ~와 함께 그만큼 데이터 저것 이것 잔물결 모델 맞는다 정말 잘. L 그리고 말하다 너 가졌다 a 우선의 잔물결 기능 저것 너 원했다 에게 사용 대신에, 너 ~할 수 있다 언제나 딸깍 하는 소리 약 ~에 이것 보고서 그리고 그럴거야 업데이트 어느 잔물결 이었다 사용 중. 만약에 우리 원했다 그만큼 심렛 10 대신에, 모두 너 가지다 에게 하다 ~이다 딸깍 하는 소리 ~에 이것 열 ~에 그만큼 테이블, 그리고 잘 스위치 에게 그만큼 심렛 10 대신에. 하자 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 20 그리고 잘 가져가다 a 바라보다 ~에 우리의 계수.
~ 안에 그만큼 잔물결 보고서, 우리 가지다 이것 테이블 ~의 잔물결 계수. 처럼 라이언 ~였다 속담 더 일찍, 이것들 주다 우리를 정보 ~에 대한 어디 그만큼 봉우리 ~이다 ~에 그만큼 데이터. 그만큼 더 나아가 잔물결, 우리 생각하다 ~에 대한 저것 좋다 한 가로채다, 그래서 그게 좋다 한 전반적인 평균. 그 다음에 모든 하나 ~의 이것들 잔물결 계수 ~와 함께 a 해결 이다... 그것 윤곽 위로 ~와 함께 a 다른 부분 ~의 그만큼 기능. 이것 해결 하나 ~이다 그만큼 가장 낮은 빈도 해결, 그리고 그것 간다 모두 그만큼 방법 위로 에게 해결 12. 이것들 ~이다 많이 더 높은 빈도 결의안.
처럼 너 ~할 수 있다 보다, 우리는 제로화 a 많은 ~의 이것들 밖으로. ~ 안에 사실, 이것 전체 차단하다 ~의 잔물결 계수 ~이다 제로화 밖으로. 저것 단지 간다 에게 보여주다 저것 이었다 평활화. 만약에 우리 사용된 모두 ~의 이것들 결의안, 그것 ~일 것이다 재현하다 그만큼 기능 아주, 하지만 우리 영 그들을 밖으로 그리고 저것 준다 우리를 a 많이 더 매끄럽다 기능. 우리 맞다 그만큼 잔물결 모델 에게 우리의 유령 같은 그리고 우리 생각하다 우리 가지다 a 좋은 모델. 하자 가져가다 이것들 계수 그리고 이었다 가고 있다 에게 사용 이것들 에게 예측하다 ~이든 또는 ~ 아니다 한 기름 ~이다 올리브 기름. 나는 갖다 저것 ~에 a 다른 데이터 세트.
지금 나는 수입품 모두 ~의 저것들 잔물결 계수 ~ 안으로 a 새로운 데이터 세트 그리고 나는 결합된 그것 ~와 함께 무엇 유형 ~의 기름 그것 이다. 그것은 어느 하나 올리브 기름 또는 그것은 다른, 그리고 우리는 갖다 모두 ~의 이것들 잔물결 계수 저것 이었다 가고 있다 에게 사용 에게 예측하다 저것. 그만큼 방법 우리 하다 저것 ~이다 사용 중 그만큼 일반화된 회귀 플랫폼. 이었다 가고 있다 에게 모델 그만큼 유형 사용 중 모두 ~의 우리의 다른 잔물결 계수. 부터 그것은 a 이진법 응답, 우리 선택하다 그만큼 이항식 분포, 그리고 이었다 관심 있는 ~에 모델링 그만큼 개연성 저것 한 기름 ~이다 올리브 기름. 왜냐하면 우리 ~하지 않다 원하다 에게 사용 모두 ~의 저것들 잔물결 계수, 이었다 가고 있다 에게 사용 그만큼 올가미 에게 하다 변하기 쉬운 선택.
지금 우리는 사용된 그만큼 올가미 그리고 우리는 갖다 a 모델 ~와 함께 단지 14 매개변수. 의 모두 ~의 저것들 잔물결 계수 저것 우리 존경받는 ~을 위한 우리의 모델, 우리 오직 정말 필요했다 14 ~의 그들을. 우리 ~할 수 있다 가져가다 a 바라보다, 우리는 제로화 밖으로 a 많은 ~의 저것들 잔물결 계수. 하자 가져가다 a 바라보다 ~에 그만큼 착란 행렬. 사용 중 우리의 모델, 우리 실제로 아주 예측했다 ~이든 또는 ~ 아니다 하나 ~의 이것들 유화 ~이다 한 올리브 기름 또는 그것은 무엇 또 다른. 그것이다 예쁜 좋은. 우리 가지고 갔다 우리의 잔물결 계수 그리고 우리 선택된 그만큼 13 최대 중요한 왜냐하면 하나 ~의 저것들 14 매개변수 ~이다 그만큼 가로채다. 우리 오직 필요했다 13 ~의 저것들 잔물결 계수 에게 예측하다 어느 기름 우리 가졌다.
~ 안에 사실, 우리 ~할 수 있다 가져가다 a 바라보다 ~에 어디 저것들 잔물결 계수 떨어지다 ~에 우리의 기능. 무엇 우리 가지다 여기 ~이다 우리 가지다 그만큼 평균 올리브 기름 스펙트랄린 파란색 그리고 그만큼 다른 유화 ~에 빨간색, 그리고 각 ~의 저것들 점선 윤곽 윤곽 위로 ~와 함께 그만큼 계수 저것 우리 사용된. 일부 ~의 이것들 정말 만들다 a 많은 ~의 감각. 을 위한 예, 여기 있어요 하나 ~의 그만큼 잔물결 계수 저것 ~이다 중요한, 그리고 너 ~할 수 있다 보다 저것 있다 a 큰 차이점 ~에 그만큼 올리브 기름 추적하다 그리고 그만큼 다른 기름.
비슷하게, ~ 위에 여기, 우리 ~할 수 있다 보다 저것 있다 a 큰 차이점 ~ 사이 그만큼 둘 거기. 너 ~할 수 있다 바라보다 ~을 통해 그리고 보다 저것 a 많은 ~의 이것들 위치 정말 하다 만들다 감각. 그것 만든다 감각 저것 우리 ~할 수 있다 사용 저것 부분 ~의 그만큼 곡선 에게 차별하다 ~ 사이 그만큼 다른 유형 ~의 기름. 우리 단지 생각 저것 ~였다 a 정말 시원한 예 ~의 사용 중 웨이블릿 에게 예측하다 무엇 또 다른. 아니다 저것 올리브 기름 아니다 재미있는, 하지만 라이언 그리고 I 둘 다 가지다 어린 어린이 그리고 이었다 둘 다 큰 팬들 ~의 그만큼 세계.
우리 또한 설립하다 a 새로운 세계 데이터 세트 어디 누구 가졌다 기록됨 기다리다 타임스 ~을 위한 하나 ~의 그만큼 인기 있는 놀이기구 ~에 디즈니 세계. 그것은 ~라고 불리는 그만큼 일곱 난쟁이들 정신 기차 . 그것은 a 롤러 활주 궤도 ~에 디즈니 세계. 누구 가졌다 기록됨 기다리다 타임스 ~ 내내 그만큼 낮 ~을 위한 여러 개의 연령 가치 ~의 데이터. I 또한 말하는 이것들 ~이다 a 하위 집합 ~의 그만큼 데이터. 하나 ~의 그만큼 문제들 ~이다 그만큼 공원 ~이다 열려 있는 ~을 위한 다른 금액 ~의 시간 각 낮, 그리고 일부 ~의 그만큼 관찰 ~이다 없어진. 우리 하위 집합 그것 아래에 그리고 갖다 그것 에게 a 더 다루기 쉬운 데이터 세트. I ~일 것이다 말하다 저것 이것 예 ~이다 탁월한 ~에 의해 진짜 데이터, 하지만 그것은 ~ 아니다 정확히 진짜 데이터 한 번 우리 마사지를 받았다 그것 a 작은 조금.
만약에 우리 그래프 우리의 데이터, 우리 ~할 수 있다 보다... 그만큼 수평의 중심선 여기 ~이다 그만큼 시간 ~의 낮, 그리고 그만큼 수직의 중심선 ~이다 그만큼 기다리다 시간. ~ 안에 그만큼 가운데 ~의 그만큼 낮, 그만큼 기다리다 시간 ~을 위한 이것 타다 경향이있다 에게 BE 그만큼 제일 높은. 우리 ~할 수 있다 바라보다 약 ~에 다른 날 ~의 그만큼 주. 일요일, 월요일 ~이다 a 작은 조금 더 바쁘다. 화요일 ~이다 a 작은 더 적은 바쁘다, 토요일 ~이다 그만큼 최대 바쁘다. 우리 ~할 수 있다 하다 그만큼 같은 물건 찾고 ~에 그만큼 연령. 이것 ~이다 2015년, 2016년, 2017년 그것 외모 좋다 모든 년도 그것은 구하는 더 길게 그리고 더 길게 기다리다 타임스 ~까지 무엇 일어난다 ~에 2021년 I 생각하다 우리 모두 알다 왜 기다리다 타임스 ~에 한 즐거움 공원 ~일 것이다 BE 더 적은 ~에 2021년 우리는 갖다 한 아이디어 저것 너 ~할 수 있다 사용 이것 정보, 좋다 낮 ~의 그만큼 주, 년도 그리고 월, 에게 예측하다 무엇 저것 기다리다 시간 곡선 ~ 할 것이다 바라보다 좋다. 하자 보다 어떻게 우리 하다 저것 ~에 FDE.
아픈 단지 달리다 나의 스크립트 여기. 무엇 우리는 완료 ~이다 잘 오다 에게 그만큼 메뉴 그리고 묻다 에게 맞다 우리의 잔물결 모델. 그것 걸립니다 단지 a 두번째, 하지만 정말 ~ 아니다 저것 긴 에게 맞다 여러 개의 연령 가치 ~의 데이터. 이것 시간 이었다 ~ 아니다 사용 중 그만큼 심렛 더 이상. 이었다 사용 중 이것 도베시 잔물결 기능. 무엇 라이언 말하는 더 일찍 ~였다 그만큼 잔물결 암사슴 특징. 지금, 무엇 I 하지 않았다 보여주다 ~였다 저것 우리는 또한 짐을 실은 시간 ~의 그만큼 낮 ~의 그만큼 주 그리고 그만큼 년도 그리고 그만큼 월 ~에 그만큼 FDE. 이었다 가고 있다 에게 사용 저것들 변수 에게 예측하다 그만큼 잔물결 계수. 하자 가다 에게 그만큼 빨간색 삼각형 메뉴 그리고 잘 묻다 ~을 위한 잔물결 암사슴.
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