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Fonctions Bakco sont un ensemble de fonctions qui peuvent être utilisées pour appliquer différents types de transformations à un ensemble de données. Ces fonctions peuvent être utilisées pour améliorer les performances des algorithmes d’apprentissage automatique ou pour visualiser les données de manière plus informative.
Certaines des fonctions Bakco les plus courantes incluent :
- Mise à l'échelle : Met à l'échelle les valeurs d'un ensemble de données sur une plage spécifique.
- Normalisation : Convertit les valeurs d'un ensemble de données pour avoir une moyenne de 0 et un écart type de 1.
- Lissage : Supprime le bruit d'un ensemble de données en faisant la moyenne des valeurs sur un nombre de points spécifié.
- Différence : Calcule la différence entre les valeurs d'un ensemble de données et leurs valeurs précédentes.
- En retard : Décale les valeurs d'un ensemble de données d'un nombre de points spécifié.
Ces fonctions peuvent être utilisées conjointement les unes avec les autres pour créer une variété de transformations différentes pouvant être utilisées pour améliorer les performances des algorithmes d'apprentissage automatique.
Par exemple, mise à l'échelle peut être utilisé pour améliorer les performances des algorithmes sensibles à l’échelle des données d’entrée. Normalisation peut être utilisé pour améliorer les performances des algorithmes sensibles à la distribution des données d’entrée. Lissage peut être utilisé pour améliorer les performances des algorithmes sensibles au bruit dans les données d’entrée.
Différence peut être utilisé pour améliorer les performances des algorithmes sensibles aux tendances des données d’entrée. En retard peut être utilisé pour améliorer les performances des algorithmes sensibles à la séquence des données d’entrée.
En combinant ces fonctions de différentes manières, il est possible de créer une grande variété de transformations pouvant être utilisées pour améliorer les performances des algorithmes d’apprentissage automatique.
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