Cubic spline interpolation/fitting is a fast, efficient and stable method of function interpolation/approximation. ALGLIB package provides you with dual licensed (open source and commercial) implementation of spline-related functionality in several programming languages, including our flagship products: ALGLIB for C++, a high performance C++...
そして、振幅が近いバリアントは、このように一般化します。例えば、チップを半分に3回分割すると、0から0.25、0.25から0.5、0.5から0.75、0.75から1の塊になります。
例えば0.5から0.75の場合、1枚のシートに0.5と0.55、0.64と0.72というように、この機能を持つすべてのバリエーションが含まれることになります。振幅ではかなり一般化されていますね。ニューラルネットワークも、おそらく非線形活性化f-stationのために同じようになるのだろう。
しかし、ツリーには時間による一般化はない。
どうやら、20個の特徴量とそれを伸ばす10個の特徴量の塊、それを圧縮する50個の特徴量の塊というパターンに落とし込むべきで、その中間的なバリエーションも十数種類あるようです。
だめ
内挿・外挿は、大きさの違う窓をねじ込むのと同じで、同じ損失です。
それがどれだけ時間のかかることなのか、わかっているのでしょうか。 反復のたびに。
とても速いです。1000字のテンプレートがありますね。パターンの大きさに合わせて、小さいサンプルを補間する必要があるのです。
7マイクロ秒なら大丈夫です。
しかし、もしかしたら、小さなパターン同士を相関させる必要があるかもしれません（X軸上の小さなポイントずつ）、そうすれば、より速くなるでしょう。それなら、大きいものを圧縮して、小さいものを補間したほうがいい。
ZS。例えば、パターンが490、テンプレートが500の場合、ランダムに（均等に配置した方が良い）10個のナンを並べて追加し、補間する。
さらに簡単に縮小したい場合は、区分線形近似でピースの数を500に設定し、パターン>500の場合
また、窓のサイズも大きな幅は必要ありません。200から800まで、20～50のステップで。すべてが飛びます。というか、なぜ必要なのかすらわからない）でも、ビデオでは速いけど、パターンがひどく醜いんです。
私は以前、マルチフラクタル、つまり、現在のフラクタルがそれに似た大きなフラクタルに含まれていることを探していました。そして、大きいほうから続きを取って予測する。まあ、だいたい似たようなものですが、よくゆがむ傾向があるので、うまくいくときといかないときがありますね。
すなわち、n本のバーのチャートの最後のスライスを取り、n+100500本のバーの大きな最後のスライスを取ればよいのである。小さなものが大きな塊の中で何と相関しているかを見つけ、その塊の後に何が来るかを見て、それを未来につなげるのです。マッチングが複数ある場合は、平均化する。でも、傾斜角も変わるので、アフィン・プリバーもやりました。
は非常に速いです。1,000文字のテンプレートがあるんですね。テンプレートのサイズに合わせて小さいサンプルを補間する必要がある
7マイクロ秒なら大丈夫です。
しかし、もしかしたら、小さなパターン同士を相関させる必要があるかもしれません（X軸上のポイントごとに小さく）、そうすれば、より速くなりますよ。それなら、大きいものを圧縮して、小さいものを補間したほうがいい。
ZS。例えば、パターンが490、テンプレートが500の場合、ランダムに（均等に配置した方が良い）10個のナンを並べて追加し、補間する。
さらに簡単に縮小したい場合は、区分線形近似でピースの数を500に設定し、パターン>500の場合
また、窓のサイズも大きな幅は必要ありません。200から800まで、20～50のステップで。すべてが飛びます。というか、なぜそれが必要なのかもわからない ）でも、ビデオサンプルは速いけど、パターンはひどく醜い。
alglibでグラフの圧縮・解凍をするようなものはありますか？
補間に関するものをいくつか見かけます。どっちがいいんだろう？どちらが速いのでしょうか？
見つけたようです。グリッドから別のグリッドへ直行する。
https://www.alglib.net/interpolation/spline3.php
クイックバッチグリッド補間
スプライン1次元キュービック関数
この関数は次の問題を解決する：古いノードx[]と新しいノードx2[]におけるy[]関数値
の表が与えられたとき、
関数値y2[]（x2[]で計算）の表を計算し、それを返す。
この関数は Spline1DBuildCubic() を呼び出した後に
Spline1DDiff() を連続して呼び出すのと同じ結果をもたらしますが、
順序付き X[] および X2[] を呼び出した場合は数倍高速になります。
INPUT PARAMETERS:
X-old spline nodes
Y-function values
X2-new spline nodes
ADDITIONAL PARAMETERS:
N-number of points.入力された点数。
* N>
=2
* 設定されている場合、X/Yからの最初のN点のみが使用されます
* 設定されていない場合、X/Y寸法によって自動的に決定されます
(len (X) は len (Y) と同じでなければなりません)
BoundLType - 左境界の境界条件のタイプ
BoundL-左境界条件 (1 階または 2 階微分、BoundLType に依存
)
BoundRType - 右境界の境界条件のタイプ
BoundR-右境界条件 (1 階または 2 階微分、Boundr タイプに依存
) xml-ph-0009 @de
* N2>=2
* 指定された場合、X2の最初のN2点のみが使用される
* 指定されない場合、X2のサイズによって自動的に決定される
出力パラメータ:
F2-values of functions at X2[]
BUNDR
サブルーチンは自動的にポイントをソートするので、呼び出し側はソートのない配列を渡すことができま す。
関数値が返されるときに正しく並べ替えられるので、F2[I] は点の順序に関係なく常に S(X2[I]) と等しい
になります。
SETTING Boundary Values:
BoundLType/BoundRType パラメータは次の値を持つことができます：
* -1、これは周期的（サイクリック）な境界条件に相当します。
この場合：
* BoundLTypeとBoundRTypeの両方が-1に等しくなければならない。
* BoundL/BoundR は無視される
* Y[last] は無視される（Y[first]と同じだと仮定している）。
* 0, これは放物線状完全スプライン
に対応する（BoundL および/または BoundR は無視される）。
*
* 1は1次微分の境界条件に対応
* 2は2次微分の境界条件に対応
TASKS WITH PERIODIC Boundary Conditions:
TASKSで周期境界条件の場合、Y[first_point]=Y[last_point]になります。
しかし、このサブルーチンでは、
最初と最後のポイントに等しい値を指定する必要はありません。
Y[first_point] (左端の最小 X [] に対応) を
Y[last_point] にコピーして、自動的にそれらが等しくなるようにします。ただし、Y [],
は連続した値を渡すことを推奨する。つまり、Y[first_point]=Y[last_point]とする。
-- PROJECT PROJECT --
Copyright 03.09.2010 Bochkanov Sergey.
グラフを圧縮・解凍するようなことはアルグリーブにあるのでしょうか？
内挿については、いくつか見受けられます。どれが一番効果的なんだろう？また、どちらが速いのでしょうか？
アダプティブフィルタリング
ツのためのアイデア。マシュカ」上でシステムを組み立てる、「マシュカ」はnsで適応的に変化する。
アダプティブフィルタリング
ツのためのアイデア。マシュカ」上でシステムを組み立てる、「マシュカ」はnsで適応的に変化する。
何を待っているんだ？
#22497何を待っているんだ？
#22497新データの中身は？
新しいデータはどうした？
私の記憶では、TSはしばらく動いていて、死んだと思うのですが・・・。
通常の意味での濾過（道具やフィルターなど）は常に遅れ、市場での遅れは流出...。
別のパラダイム（遅延なし）を作るべきで、例えば...のレベル。