Der Indikator des Sultonow-Systems - Seite 112
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Ja, Yusuf, du übertreibst es ein wenig.
Womit habe ich "herumgespielt"?
Womit habe ich "patarapi" gemacht?
Mit Schlussfolgerungen über die Nichtparität Ihres Index
Solange wir keine Ergebnisse in der realen Welt haben, möchte ich keine Schlussfolgerungen ziehen. Wenn ich bei Diskussionen von diesem Grundsatz abgewichen bin, dann sollten sie als voreilig und inakzeptabel betrachtet werden.
Solange wir keine Ergebnisse in der realen Welt haben, möchte ich keine Schlussfolgerungen ziehen. Wenn ich bei Diskussionen von diesem Grundsatz abgewichen bin, dann sollten sie als verfrüht und inakzeptabel betrachtet werden.
Und die Arbeit von N. Semko haben Sie wahrscheinlich nicht bemerkt?
Es wurde Ihnen erklärt, dass es eine andere Geschichte ist. Es ist wie: "Ich suche dies, ich weiß nicht was!"
Es wurde Ihnen erklärt, dass es eine andere Geschichte ist. Es ist wie: "Ich suche dies, ich weiß nicht was!"
Nein, das ist genau die Oper, die eindeutig die Inkompetenz Ihres TS bestätigt.
Dann folgen Sie Semkos Ratschlägen und Prophezeiungen, ich werde Ihnen keine TK aufzwingen.
Dann folgen Sie Semkos Empfehlungen und Prophezeiungen, ich werde Ihnen keine TK aufzwingen.
Oleg, der eigentliche Prozess der Erstellung und Lösung der SLAE besteht darin, die beste Lösung für das Problem zu finden, indem eine lineare Beziehung zwischen den Variablen und der Zielfunktion mit der Methode der kleinsten Quadrate gefunden wird. Es wird davon ausgegangen, dass dies bereits die beste Art und Weise ist, das Problem einzustellen und zu lösen. Unklarheit ist noch milde ausgedrückt. Wenn es keine Abhängigkeit zwischen den Variablen und der Zielfunktion gibt, dann nimmt diese "Fehlausrichtung" den Wert der Zielfunktion selbst an! Das ist die Kraft und die Bedeutung dieser "Fehlausrichtung" für Sie. Wenn aber bei Offensichtlichkeit eine eindeutige Abhängigkeit besteht, dann definiert die Definition von "Unverbundenheit" die Bedeutung des freien Begriffs am genauesten.
Die Methode der kleinsten Quadrate weist eine sehr starke Oszillation auf. Aus diesem Grund ist sie nicht grob. Und das ist nicht optimal. Dies ist allgemein bekannt.
Um Ihr Problem zu lösen, Yusuf, sind Gradientenmethoden am besten geeignet.
Die Methode der kleinsten Quadrate weist eine sehr hohe Oszillation auf. Aus diesem Grund ist sie nicht grob. Und das ist nicht optimal. Dies ist allgemein bekannt.
Um Ihr Problem zu lösen, Yusuf, sind Gradientenmethoden am besten geeignet.
Bitte beschreiben Sie die Gradientenmethoden kurz oder zitieren Sie die Quellen, die das Wesen der Methode am vollständigsten offenlegen.