보간, 근사 및 기타(패키지 alglib) - 페이지 6

 
Dmitry Fedoseev :

아마도 가장 적절한 단어는 "공식"일 것입니다. 한편으로는 데이터가 있는 테이블에서 제공하는 함수이고 다른 한편으로는 공식으로 제공되는 함수입니다.

나는 관심을 가지고 당신의 대화를 따르고 있습니다. 회귀에 어떤 역할을 할당하는지 묻고 싶습니다.

 
Dmitry Fedoseev :

아마도 가장 적절한 단어는 "공식"일 것입니다. 한편으로는 데이터가 있는 테이블에서 제공하는 함수이고 다른 한편으로는 수식으로 제공되는 함수입니다.

용어 전쟁은 물론 매우 흥미롭지만 아무도 문제의 본질에 대해 말하고 싶어하지 않습니까?

예를 들어 이 http://alglib.sources.ru/interpolation/inversedistanceweighting.php는 이미 사라졌습니다. 새 데이터에서 값을 추출하고 무언가를 제출할 수 있는 f번째 값을 얻는 것은 불가능합니다. 대략적으로 말하자면, 이것은 새로운 데이터에서는 작동하지 않습니다.

������������/������������� �� ��������� ����������������� ���������� - ���������� ����������
  • alglib.sources.ru
Inverse distance weighting - ��� ������ ����������� ������������ �� ������������ �����. ���������� ����� �������� ������, ������������ ��� ���������������, ��� � ������������ ���������. � ������ ALGLIB ���������� ��������� ������� ������, ������������ C1-����������� ������������ � ���������� ��������� ������������� (O(N·logN) - ����� ����������...
 
Dmitry Fedoseev :

보간 문제를 해결한 적이 없는 것 같습니까? 예? 보간할 때 함수의 단순화는 말하지 않습니다. 보간의 요점은 단순화하는 것이 아닙니다. 그래서 누군가가 교과서에서 한 제목 아래에 보간과 근사를 버리고 멀리갑니다 ...

이미 마이너스 무한대에서 플러스 무한대로 설정된 함수의 범위를 설정하는 이유는 무엇입니까?

마치 수학 전문가가 교과서를 쓰는 것처럼 - 도슨트가 이 교과서에 대한 강의를 읽고 동일한 덤프가 학생의 머리로 전달되고 일부는 나중에 교사가 되고 주기는 종료됩니다. 그런 다음 기존 정의의 의미를 설명하는 대신 새로운 정의를 도입하십시오. 기능 대신 디스플레이 및 일반적으로 파이프. 어떤 사람들은 이 모든 용어를 사용하고 자신이 수학자가 되었다고 생각합니다... 공산주의 좌파의 일종의 질병입니다.

Maxim을 다룰 때 우리는 그의 모든 문해력에 대해 사고의 정확성과 용어의 정확성이 부족하다는 것을 이해해야 합니다. 이 때문에 그가 원하는 것을 이해하는 것은 완전히 불가능합니다.

다음은 이 스레드의 예입니다.

Maxim은 스플라인 매개변수를 찾고 있습니다. 이 매개 변수는 일련의 점에 의해 결정됩니다.


그것은 무엇입니까? 대답은 분명합니다. 한 사람이 근사에 종사하고 있으며, 그의 게시물에서 그가 입력한 내용이 명확하지 않기 때문에 이 진술은 대략적입니다. 테이블에 주어진 함수 또는 임의의 값 집합 그는 오류가 있는 분석 형식을 찾고 있습니다. Maxim과 나는 따옴표를 다루고 있기 때문에 근사치일 가능성이 큽니다. 함수는 오류가 있는 경우에만 초기점의 값을 제공할 수 있습니다.


스플라인의 이데올로기는 이 스플라인의 조각이 명확하게 연결될 변곡점의 표시를 요구하기 때문에 상황이 악화됩니다.


그래서 우리는 무엇에 대해 이야기하고 있습니까? 어떤 점에 대해?


더 나아가. 이 함수는 분석 보기에서 어떻게 사용됩니까? 결과 함수를 사용하여 테이블에서 값 BETWEEN 또는 테이블 외부에서 값을 가져올 수 있으므로 게시물에서 전혀 명확하지 않습니다. 첫 번째 경우에는 보간법이고 두 번째 경우에는 우리에게 매우 매력적인 외삽법입니다. 외삽법은 예측과 다른 것이기 때문입니다.


여기에서 Maxim은 5장의 문제에 대한 부정확한 설명으로 혼란스러워했지만 모든 것이 너무 간단합니다.

 
СанСаныч Фоменко :

Maxim을 다룰 때 우리는 그의 모든 문해력에 대해 사고의 정확성과 용어의 정확성이 부족하다는 것을 이해해야 합니다. 이 때문에 그가 원하는 것을 이해하는 것은 완전히 불가능합니다.

다음은 이 스레드의 예입니다.

Maxim은 스플라인 매개변수를 찾고 있습니다. 이 매개 변수는 일련의 점에 의해 결정됩니다.


그것은 무엇입니까? 대답은 분명합니다. 한 사람이 근사에 종사하고 있으며, 그의 게시물에서 그가 입력한 내용이 명확하지 않기 때문에 이 진술은 대략적입니다. 테이블에 주어진 함수 또는 임의의 값 집합 그는 오류가 있는 분석 형식을 찾고 있습니다. Maxim과 나는 따옴표를 다루고 있기 때문에 근사치일 가능성이 큽니다. 함수는 오류가 있는 경우에만 초기점의 값을 제공할 수 있습니다.


스플라인의 이데올로기는 이 스플라인의 조각이 명확하게 연결될 변곡점의 표시를 요구하기 때문에 상황이 악화됩니다.


그래서 우리는 무엇에 대해 이야기하고 있습니까? 어떤 점에 대해?


더 나아가. 이 함수는 분석 보기에서 어떻게 사용됩니까? 결과 함수를 사용하여 테이블에서 값 BETWEEN 또는 테이블 외부에서 값을 가져올 수 있으므로 게시물에서 전혀 명확하지 않습니다. 첫 번째 경우에는 보간법이고 두 번째 경우에는 우리에게 매우 매력적인 외삽법입니다. 외삽법은 예측과 다른 것이기 때문입니다.


여기에서 Maxim은 5장의 문제에 대한 부정확한 설명으로 혼란스러워했지만 모든 것이 너무 간단합니다.

주어진: 신경망을 위한 일련의 기능. 해야 할 일: 다양한 방식으로 변형합니다. 나는 그것이 무엇이라고 불릴지 절대적으로 신경 쓰지 않습니다. 가장 중요한 것은 변환에 대한 많은 옵션이 있다는 것입니다. 이 중에서 내가 제일 잘 골라서 함수로 저장 / 공식 / 지옥이 뭔지 알아. 그런 다음 원시 데이터 포인트(1개 이상)를 삽입하고 변환된 값을 가져와야 합니다. 이 점은 초기 변환이 수행된 세트 내부에 있을 수도 있고 이상치일 수도 있습니다.

두 가지 접근 방식이 있습니다. 각 기능을 개별적으로 변환하거나 한 번에 모두 변환합니다.

다항식을 통한 기호의 핵 변환이 있습니다. 내 손으로 만드는 방법을 모르겠습니다.
 
Maxim Dmitrievsky :

용어 전쟁은 물론 매우 흥미롭지만 아무도 문제의 본질에 대해 말하고 싶어하지 않습니까?

...

문제의 본질에 대해 이야기하려면 먼저 이 문제를 이해해야 합니다. 보간 작업이 있는 경우 노드 수를 임의로 선택할 수 없습니다.

 
Yousufkhodja Sultonov :

나는 관심을 가지고 당신의 대화를 따르고 있습니다. 회귀에 어떤 역할을 할당하는지 묻고 싶습니다.

그녀가 역할을 해야 하는 이유는 무엇입니까? 일반적으로 이것은 근사치입니다.

 
Dmitry Fedoseev :

문제의 본질에 대해 이야기하려면 먼저 이 문제를 이해해야 합니다. 보간 작업이 있는 경우 노드 수를 임의로 선택할 수 없습니다.

Sanych에 대한 응답으로 위에 썼습니다.

 
Maxim Dmitrievsky :

주어진: 신경망을 위한 일련의 기능. 해야 할 일: 다양한 방식으로 변형합니다. 나는 그것이 무엇이라고 불릴지 절대적으로 신경 쓰지 않습니다. 가장 중요한 것은 변환에 대한 많은 옵션이 있다는 것입니다. 그런 다음 새 값을 가져올 원시 포인트(1개)를 넣는 일종의 f-th가 필요합니다. 이 점은 초기 변환이 수행된 세트 내부에 있을 수도 있고 이상치일 수도 있습니다.

숫자로 몇 개? 표지판이 몇 개입니까? 신경망에는 몇 개의 입력이 있습니까?

"1 조각" - 기능 또는 한 조각 포인트?

 
Dmitry Fedoseev :

숫자로 몇 개? 표지판이 몇 개입니까? 신경망에는 몇 개의 입력이 있습니까?

"1 조각" - 기능 또는 한 조각 포인트?

임의의 숫자를 입력

각각에 대해 별도의 변환을 수행하거나 한 번에 함께 변경하는 공통 변환을 수행할 수 있습니다.

1 조각은 하나의 점입니다

 
Maxim Dmitrievsky :

주어진: 신경망을 위한 일련의 기능. 해야 할 일: 다양한 방식으로 변형합니다. 나는 그것이 무엇이라고 불릴지 절대적으로 신경 쓰지 않습니다. 가장 중요한 것은 변환에 대한 많은 옵션이 있다는 것입니다. 그런 다음 새 값을 가져올 원시 포인트(1개)를 넣는 일종의 f-th가 필요합니다. 이 점은 초기 변환이 수행된 세트 내부에 있을 수도 있고 이상치일 수도 있습니다.

이를 위해서는 신경망 지지자가 아니지만 내 URM https://www.mql5.com/en/articles/250 이 가장 적합합니다.

Универсальная регрессионная модель для прогнозирования рыночной цены
Универсальная регрессионная модель для прогнозирования рыночной цены
  • www.mql5.com
к. т. н., доцент кафедры Экономики и предпринимательства  Института Экономики и Торговли Таджикского государственного университета коммерции ( ИЭиТ ТГУК )  УДК 330.115 Введение Рыночная цена складывается в результате устойчивого равновесия между спросом и предложением, которые, в свою очередь, зависят от множества экономических, политических и...
사유: