De la théorie à la pratique - page 276
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C'est un peu plus proche du sujet.)) Cependant, comptez-la comme vous le souhaitez).
Je ne vais même pas me lancer dans ces distributions. La distribution est ce qu'elle est en réalité, et les tentatives de la faire correspondre à quelque chose qui porte un nom sont, à mon avis, sans fondement. Pourquoi devrait-elle correspondre à quelque chose de spécifique qui est déjà connu ?
Dites, personne n'a même essayé de décrire la distribution du rayonnement du corps noir par des distributions déjà connues. Pourquoi diable essayons-nous de faire correspondre quelque chose de déjà connu ici ?
Yuri, arrête de dissiper le Graal ! C'est un scandale ! On y croit presque !)
Je ne le réfute pas du tout.
Une fois, il y a longtemps, j'ai assisté à un séminaire à l'Institut Keldysh. Je ne me souviens plus de rien, pas même des sujets des conférences. Cependant, il y avait une idée très intéressante : plus le système est complexe, plus le modèle doit être simple. En d'autres termes, les modèles les plus simples donnent les descriptions les plus précises, dans la limite du raisonnable, bien sûr.
Je ne le réfute pas du tout.
Une fois, il y a longtemps, j'ai assisté à un séminaire à l'Institut Keldysh. Je ne me souviens plus de rien, pas même des sujets des conférences. Cependant, il y avait une idée très intéressante : plus le système est complexe, plus le modèle doit être simple. En d'autres termes, les modèles les plus simples donnent les descriptions les plus précises, dans la limite du raisonnable, bien sûr.
Et voilà !
exactement
Je ne le réfute pas du tout.
Une fois, il y a longtemps, j'ai assisté à un séminaire à l'Institut Keldysh. Je ne me souviens plus de rien, pas même des sujets des conférences. Cependant, il y avait une idée très intéressante : plus le système est complexe, plus le modèle doit être simple. En d'autres termes, les modèles les plus simples donnent les descriptions les plus précises, dans la limite du raisonnable, bien sûr.
L'idée est certainement intéressante. Cet intervenant appartenait probablement à un groupe étudiant le comportement d'un cheval sphérique dans le vide ;))
À mon avis, le modèle doit tout d'abord être adéquat. C'est-à-dire qu'elle doit refléter les processus qui se déroulent à l'intérieur de l'objet. Et plus c'est précis, mieux c'est (en fonction des capacités et des aptitudes).
C'est alors qu'elle sera viable et utile dans la pratique.
Comme toujours, je peux me tromper.
Ce que vous voulez dire))). Quoi, eh bien quoi-quoi. Vous n'en avez pas un qui fonctionne, ni simple ni élémentaire. Si quelqu'un se gratte la tête, c'est comme, eh bien, je le savais, je suis d'accord. Sectaires.
apchi
J'allais ajouter là, pas même comme ça, mais comme ça :
un système simple, un modèle simple.
système simple, modèle élémentaire.
Le forex est un système simple, 100%
J'ai pratiquement prouvé par moi-même qu'un modèle avec moins d'entrées et de longueur polynomiale est plus petit qu'un modèle avec plus d'entrées et de longueur polynomiale est généralement plus adapté au marché, ce qui ne correspond pas à la logique selon laquelle plus le modèle est complexe, plus il est intelligent. Bien sûr, cet effet n'est pas toujours vrai et il arrive aussi qu'un très petit modèle soit inadéquat. Mais... j'ai trouvé un moyen de choisir un modèle qui est le plus adéquat de tous les modèles présentés, à cela sur la zone de formation sans gaspiller une précieuse parcelle d'OOS.
Imaginez que vous ayez reçu plusieurs modèles et qu'après les avoir évalués avec une assez grande précision, vous ayez choisi celui qui marquera l'avenir. Et il compose le numéro de téléphone ...... C'était ma découverte il y a un peu moins d'un mois...
Prouvez-le à votre dépôt.
La pensée, bien sûr, est intéressante. Cet intervenant devait faire partie d'un groupe étudiant le comportement du cheval sphérique dans le vide).
À mon avis, un modèle doit avant tout être adéquat. C'est-à-dire qu'elle doit refléter les processus qui se déroulent à l'intérieur de l'objet. Et plus c'est précis, mieux c'est (en fonction des capacités et des aptitudes).
C'est alors qu'elle sera viable et utile dans la pratique.
Comme toujours, je peux me tromper.
Commençons par la boîte noire - nous ne savons pas ce qui se passe à l'intérieur. De quoi peut-on parler - "refléter les processus qui se déroulent à l'intérieur de l'objet" ? Et la question de l'exactitude de la description des processus dans l'objet est fausse. Un modèle de l'application métier n'est pas du tout destiné à décrire les processus à l'intérieur de l'application métier. Le modèle doit décrire le comportement du système dans son ensemble.
L'exigence de simplicité donne juste la viabilité, et la complication donne une excellente convergence uniquement dans la section de développement du modèle. Vous pouvez le montrer sur des modèles de régression simples, où simple décrit le processus de manière plus adéquate.
Oui, et il ne faut pas confondre simplicité et primitivité.
Il est tout simplement plus logique de parler d'estimations quantitatives. Et les avantages des systèmes complexes sont si insignifiants qu'en matière de qualité/résultats, ils perdent au profit des systèmes simples. C'est comme si vous preniez le système qui devine la cible au plus près, et un système simple qui devine la cible moins précisément. Mais il existe des échanges positifs et négatifs. Un plus (gras) plus précis donnera un moins (gras) plus précis. Il est donc inutile de la compliquer. En outre, si un modèle complexe est utilisé dans le cadre de méthodes itératives, des ressources seront dépensées en sept étapes à la moindre complication. Et le temps aussi. La complication dépend donc aussi de conditions spécifiques. Si la production est de 3 kopecks, mais que les ressources consomment jusqu'à un lakh, cela en vaut-il la peine ? Ce n'est pas parce que le simple est plus précis. C'est parce que la précision d'un complexe est moins importante au total.
Vous dites toutes les bonnes choses. Et ça aussi, c'est important. Mais j'écrivais sur quelque chose d'un peu différent. À propos de l'augmentation de l'erreur de modèle lorsque le modèle devient plus complexe, disons au-delà d'un certain seuil. Par exemple, pour un processus de Wiener, le meilleur prédicteur est la valeur actuelle. Essayer de rendre le modèle plus complexe conduit à une diminution de la précision des prédictions, et un modèle plus simple est préférable. Lorsqu'on modélise d'autres systèmes, c'est généralement la même chose.
Il est tout simplement plus logique de parler d'évaluations quantitatives. Et les avantages des systèmes complexes sont si insignifiants qu'au moment de choisir la qualité/le résultat, ils perdent au profit des systèmes simples. C'est comme si vous preniez le système qui devine la cible au plus près, et un système simple qui devine la cible moins précisément. Mais il existe des accords positifs et négatifs. Un plus (gras) plus précis donnera un moins (gras) plus précis. Il est donc inutile de la compliquer. En outre, si un modèle complexe est utilisé dans le cadre de méthodes itératives, des ressources seront dépensées en sept étapes à la moindre complication. Et le temps aussi. La complication dépend donc aussi de conditions spécifiques. Si la production est de 3 kopecks, mais que les ressources consomment jusqu'à un lakh, cela en vaut-il la peine ? Ce n'est pas parce que le simple est plus précis. C'est parce que la précision d'un complexe est moins importante au total.