Regressionsgleichung - Seite 16
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Wie lange hat es gedauert, bis Sie diese Entdeckung gemacht haben? :)
Möchten Sie zum Beispiel nicht etwas wie "Matrizen in der Währungsanalyse" öffnen?
Möchten Sie zum Beispiel zufällig etwas wie "Matrizen in der Währungsanalyse" starten?
Ich habe genug von meinen Laboren, danke.
Sie haben mich nun schon die zweite Woche in Folge dazu gebracht, jeden zweiten Tag zu schlafen.
Ich habe genug von meinen Laboren, danke.
In der zweiten Woche musste ich jede zweite Nacht schlafen.
Spucken Sie es aus. Es herrscht ein katastrophaler Mangel an guten Sachen.
P.S. Natürlich wird auf Sie geschissen werden. Aber irgendwann hört man auf, sich damit zu beschäftigen.
Spucken Sie es aus. Es gibt katastrophal wenig, was nützlich ist.
P.S. Natürlich wird auf Sie geschissen werden. Aber Sie werden irgendwann aufhören, darauf zu achten.
)) Also geht es wahrscheinlich um die Universität :)
Was den Artikel angeht - ich habe irgendwo eine Implementierung (oder eine ähnliche) des Algorithmus (von diesen Autoren) gesehen. Sobald ich sie finde, werde ich sie veröffentlichen.
P.S. Ich habe nicht den ganzen Artikel. ((
Falls noch jemand Interesse hat, bemerkt der zweite Autor des Artikels in der Einleitung zu seiner Doktorarbeit in Wirtschaftswissenschaften (2006, Muravyev, Dmitry Georgievich, Mathematical and Instrumental Methods in Economics, Scientific Library of Dissertations and Author's Abstracts dissertationCat http://www.dissercat.com/content/matematicheskie-metody-razrabotki-i-otsenki-strategii-torgovli-na-mezhbankovskom-valyutnom-r?_openstat=cmVmZXJ1bi5jb207bm9kZTthZDE7#ixzz3vXr6iRi5):
"Die in dieser Arbeit entwickelten Methoden und Algorithmen basieren auf den Ideen von V.N. Vapnik, eine Regel zu finden, die nahe an der besten in der Klasse für eine gegebene Stichprobengröße liegt, mit einer Schätzung der Regelqualität auf der allgemeinen Bevölkerung mit einer gegebenen Zuverlässigkeit."
Vapnik beschäftigt sich seit Jahrzehnten mit der Mustererkennung, und für die besagte "Regelfindung" hat er eine sehr gute Monographie geschrieben
Vapnik V. N. Dependence reconstruction from empirical data.-Moscow: Nauka, 1979. - 448 p. http://www. machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D1%83%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F:%D0%92%D0%B0%D0%BF%D0%BD%D0%B8%D0%BA_1979_%D0%92%D0%BE%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9
Der Begriff des durchschnittlichen Risikos oder empirischen Risikos wird eingeführt, der nicht nur das Risiko der Abweichung der Näherungsfunktion von den verfügbaren Daten umfasst (es wird durch OLS minimiert), sondern auch das Risiko einer übermäßigen Anzahl von angepassten Parametern oder Funktionen.
Ich habe, wenn ich mich recht erinnere, sein anderes Buch, 1984, Algorithms and Dependency Recovery Programs, benutzt, das es mir ermöglichte, eine Implementierung direkt aus dem Text des Buches in Fortran zu schreiben. Ich habe an verschiedenen Stellen punktdefinierte Funktionen entnommen, Annäherungen durch algebraische und trigonometrische Polynome berechnet, gemischte Kombinationen von beliebigen Funktionen. Ich war erstaunt, wie präzise seine Algorithmen bestimmt haben, wie viele Parameter beibehalten werden müssen und wie viele überflüssig sind. Ich war insofern überrascht, als ich selbst in fast allen Beispielen den gleichen Betrag und die gleichen Parameter belassen würde.