Oleg, SLAE를 컴파일하고 해결하는 바로 그 과정에는 최소 제곱 방법을 사용하여 변수와 목적 함수 간의 선형 관계를 찾는 문제에 대한 최상의 솔루션을 찾는 것이 포함됩니다. 이것은 이미 문제를 설정하고 해결하는 가장 최적의 변형이라고 믿어집니다. 불일치는 그것을 가볍게 두는 것입니다. 변수와 목적 함수 사이에 종속성이 없다면 이 "불일치"는 목적 함수 자체의 값을 취합니다! 여기에 이 "불일치"의 힘과 의미가 있습니다. 그러나 분명히 어떤 종속성이 있을 때 "불일치"의 정의가 자유 구성원의 의미를 가장 정확하게 결정합니다.
Oleg, SLAE를 컴파일하고 해결하는 바로 그 과정에는 최소 제곱 방법을 사용하여 변수와 목적 함수 간의 선형 관계를 찾는 문제에 대한 최상의 솔루션을 찾는 것이 포함됩니다. 이것은 이미 문제를 설정하고 해결하는 가장 최적의 변형이라고 믿어집니다. 불일치는 그것을 가볍게 두는 것입니다. 변수와 목적 함수 사이에 종속성이 없다면 이 "불일치"는 목적 함수 자체의 값을 취합니다! 여기에 이 "불일치"의 힘과 의미가 있습니다. 그러나 분명히 어떤 종속성이 있을 때 "불일치"의 정의가 자유 구성원의 의미를 가장 정확하게 결정합니다.
최소제곱법은 진동이 매우 큽니다. 그렇기 때문에 그는 무례하지 않습니다. 그리고 그것은 최적이 아닙니다. 이것은 잘 알려져 있습니다.
본질적으로 이것은 자유 항이 잔차 역할을 하는 최적화 문제를 해결하려는 시도입니다.
문제 해결을 위해 생산적인 것은 최적화 문제를 해결하기 위한 방법을 사용하는 것입니다.
Oleg, SLAE를 컴파일하고 해결하는 바로 그 과정에는 최소 제곱 방법을 사용하여 변수와 목적 함수 간의 선형 관계를 찾는 문제에 대한 최상의 솔루션을 찾는 것이 포함됩니다. 이것은 이미 문제를 설정하고 해결하는 가장 최적의 변형이라고 믿어집니다. 불일치는 그것을 가볍게 두는 것입니다. 변수와 목적 함수 사이에 종속성이 없다면 이 "불일치"는 목적 함수 자체의 값을 취합니다! 여기에 이 "불일치"의 힘과 의미가 있습니다. 그러나 분명히 어떤 종속성이 있을 때 "불일치"의 정의가 자유 구성원의 의미를 가장 정확하게 결정합니다.
예, Yusuf, 당신은 장난을 쳤습니다.
내가 뭘 망쳤어?
내가 뭘 망쳤어?
지표의 결론과 무오류성
실제 결과가 나올 때까지 결론을 내릴 생각은 없습니다. 토론 과정에서 내가 이 원칙에서 벗어나면 시기상조이고 받아 들일 수 없는 것으로 간주되어야 합니다.
실제 결과가 나올 때까지 결론을 내릴 생각은 없습니다. 토론 과정에서 내가 이 원칙에서 벗어나면 시기상조이고 받아 들일 수 없는 것으로 간주되어야 합니다.
그리고 아마도 N.Semko의 작업을 눈치 채지 못했을 것입니까?
결국 그들은 완전히 다른 오페라에서 나온 것이라고 설명했습니다. 시리즈에서: "나는 무엇인가를 찾고 있는데, 무엇인지 모르겠다!"
결국 그들은 완전히 다른 오페라에서 나온 것이라고 설명했습니다. 시리즈에서: "나는 무엇인가를 찾고 있는데, 무엇인지 모르겠다!"
아니요, 이것은 정확히 귀하의 차량의 무능력을 확인하는 오페라입니다.
그런 다음 Semko의 권장 사항과 예언을 따르십시오. 나는 당신에게 TS를 부과하지 않습니다.
그런 다음 Semko의 권장 사항과 예언을 따르십시오. 나는 당신에게 TS를 부과하지 않습니다.
Oleg, SLAE를 컴파일하고 해결하는 바로 그 과정에는 최소 제곱 방법을 사용하여 변수와 목적 함수 간의 선형 관계를 찾는 문제에 대한 최상의 솔루션을 찾는 것이 포함됩니다. 이것은 이미 문제를 설정하고 해결하는 가장 최적의 변형이라고 믿어집니다. 불일치는 그것을 가볍게 두는 것입니다. 변수와 목적 함수 사이에 종속성이 없다면 이 "불일치"는 목적 함수 자체의 값을 취합니다! 여기에 이 "불일치"의 힘과 의미가 있습니다. 그러나 분명히 어떤 종속성이 있을 때 "불일치"의 정의가 자유 구성원의 의미를 가장 정확하게 결정합니다.
최소제곱법은 진동이 매우 큽니다. 그렇기 때문에 그는 무례하지 않습니다. 그리고 그것은 최적이 아닙니다. 이것은 잘 알려져 있습니다.
문제를 해결하려면 Yusuf, gradient 방법이 가장 적합합니다.