Приветствую всех, подскажите пожалуйста, как можно вывести случайные гиперболы в matplotlib. Заранее огромное спасибо

Уравнение гиперболы x^2 / a^2 - y^2/b^2 = 1,  где а и b - параметры

Большое спасибо вам

Похожесть - величина субъективная. Двух людей можно считать похожими друг на друга, если они похоже выглядят - или если у них похожие занятия - или если похожий характер, например. И всё это разные похожести. Какую именно меру сходства выбрать, должно определяться той финальной задачей, которую вы с помощью этой меры собираетесь решить.

мне напоминает то, как сформулировал задачу автор на кластеризацию просто если каждый объект репрезентировать как вектор его свойств.
Разбить на кластеры, далее мерить новые объекты как они близки к тому или иному кластеру.
Грубо говоря. Кластеризация широкая тема, методов много и тд.

99% методов кластеризации используют уже готовую функцию расстояния (обычно - Евклидово), поэтому задача выбора метрики должна предшествовать задаче кластеризации, а не наоборот.

согласен. Нужно определить задачу оптимизации.

не химик конечно, но судя по тому, что речь о воде, наверное там конечный набор свойств, категориальных, двойственных, сплошных-цифровых, соответственно +- евклидовое с преобразованиями one-hot и т.д.

хотя я в кластеризации по-моему использовал евклидовое и каузальное, не спец по метрикам.

С точки зрения логики - да. Но в задаче, к сожалению, нет такого параметра, иначе бы задачи не было. Есть некоторый набор ионов, которые содержатся в воде. Есть несколько точек (3), из которых, с течением времени эту воду брали, и проводили замеры концентрации ионов.
Суть в том, что вода влияет на множество других показателей, например на коррозию. И если бы мы смогли сказать, с какой-то долей вероятности, что данная концентрация ионов напоминает нам воду такую-то, то мы могли бы предположить о схожести мер для предотвращения коррозии

Осложняется задача еще тем, что данных не так много. Из точки А - 3к. А из точек Б и С - по 400.

Мне показалось, что после обработки данных, удаления выбросов и т.д., я могу попробовать One-class SVM. Таким образом я смогу сказать, лежит ли данная вода в этой категории, или нет.

Но вам страстно хочется учить модель?) чем мой вариант не подходит?

Нет, его я обязательно попробую

Просто я ещё не совсем понял как это организовать. Потому как нужно же выбрать одну точку от которой измерять расстояние, так ведь? Значит это будет средняя? Медиана?

Плюсом, у меня 5 параметров. Т.е. нужно считать от этого.

Пока это первая такая практика, поэтому я и узнаю, налипаю материал для изучения и эксперимента.

Если у вас разные свойства воды, то каждому может быть своё решение. Поэтому наверно искать одну ближайшую точку не очень эффективно. Если посчитать расстояния от целевой точки до всех, для которых нам известны параметры и принятые меры, то можно найти ближайшую (с наименьшей скоростью изменения) по каждому параметру и получить принятую меру

Ребят, а где почитать свежие практические рекомендации по выбору количества слоев и нейронов в них для разных типов сетей?

Но нужно же расстояние которое включает сразу все параметры, а не каждый по отдельности