QPC z członem ortogonalizacyjnym - dane UCI, f. Boolowskie - drugi kierunek
Parametry niezmienne dla uczenia
learningRate = 0.2 eps = 0.001 maxIterations = 1000 beta = 0.30 function = @(xx)f_bicentral(xx,beta,0,10) ppi function = @(wx)ppifunction(x,y,wx,func) initiations = 10
Zbiory danych
Najlepsze wyniki z 10 losowych inicjalizacji
Appendicitis
| λ=0.5 |
|---|
 |
Czerniak
| λ=1.0 |
|---|
 |
5-separowalna funkcja 4D (3765)
| λ=0.1 | |
|---|---|
 | |
| λ=0.5 | |
 |
|
| λ=1.0 | |
 |
6-separowalna funkcja 4D (10455)
| λ=0.1 |
|---|
 |
| λ=0.5 |
 |
6-separowalna funkcja 4D (22170)
| λ=0.1 |
|---|
 |
Glass-float
| λ=1.0 |
|---|
 |
Glass
| λ=1.0 |
|---|
 |
Iris
| λ=0.1 |
|---|
 |
Monks 1
| λ=0.1 |
|---|
 |
| λ=0.5 |
 |
| λ=1.0 |
 |
| λ=1.0 |
 |
Monks 2
| λ=0.5 |
|---|
 |
Monks 3
| λ=0.1 |
|---|
 |
| λ=0.5 |
 |
| λ=1.0 |
 |
Parity 10
| λ=0.1 |
|---|
 |
| λ=0.5 |
 |
Parity 9
| λ=0.5 |
|---|
 |
Pima Indians
| λ=0.1 |
|---|
 |
Sonar
| λ=0.5 |
|---|
 |
Voting
| λ=0.1 |
|---|
 |
| λ=0.5 |
 |
Wine
| λ=0.1 |
|---|
 |
| Jeden ze znalezionych kierunków (dla λ=0.1) |
| dobrze zoseparowany ale poprzednie dozwiązanie ma większą wartość indeksu |
 |