Da teoria à prática - página 276
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Isso é muito mais próximo do assunto)). No entanto, conte como quiser).
Eu nem vou entrar nessas distribuições. A distribuição é o que ela é na realidade, e as tentativas de adequá-la a algo com um nome são, imho, infundadas. Por que deveria corresponder a algo específico que já é conhecido?
Digamos, ninguém sequer tentou descrever a distribuição da radiação do corpo negro por distribuições já conhecidas. Por que diabos estamos tentando igualar algo já conhecido aqui?
Yuri, pare de dispersar o graal! Isto é um ultraje! Nós quase acreditamos nisso!)
Não estou de modo algum desfazendo isso.
Uma vez, há muito tempo, participei de um seminário no Instituto Keldysh. Não me lembro mais de nada, nem mesmo dos tópicos das palestras. Entretanto, havia uma idéia muito interessante - quanto mais complexo o sistema, mais simples o modelo deveria ser. Ou seja, modelos mais simples dão as descrições mais precisas, dentro da razão, é claro.
Não estou de modo algum desfazendo isso.
Uma vez, há muito tempo, participei de um seminário no Instituto Keldysh. Não me lembro mais de nada, nem mesmo dos tópicos das palestras. Entretanto, havia uma idéia muito interessante - quanto mais complexo o sistema, mais simples o modelo deveria ser. Ou seja, modelos mais simples dão as descrições mais precisas, dentro da razão, é claro.
lá vai você!
exatamente
Não estou de modo algum desfazendo isso.
Uma vez, há muito tempo, participei de um seminário no Instituto Keldysh. Não me lembro mais de nada, nem mesmo dos tópicos das palestras. Entretanto, havia uma idéia muito interessante - quanto mais complexo o sistema, mais simples o modelo deveria ser. Ou seja, modelos mais simples dão as descrições mais precisas, dentro da razão, é claro.
O pensamento é certamente interessante. Aquele orador era provavelmente de um grupo que estudava o comportamento de um cavalo esférico no vácuo))
IMHO, o modelo, antes de mais nada, deve ser adequado. Ou seja, ele deve refletir os processos que ocorrem dentro do objeto. E quanto mais preciso, melhor (isto está de acordo com a capacidade e habilidade).
Então, será viável e praticamente útil.
Como sempre, posso estar enganado.
O que você está dirigindo)))). O que, bem o que, o que. Você não tem um que funcione, seja simples ou elementar. Qualquer um que coçar a cabeça, é como, bem sabia, eu concordo. Sectaristas.
apchi
Eu ia acrescentar ali, nem mesmo assim, mas assim:
um sistema simples, um modelo simples.
sistema simples, modelo elementar.
forex é um sistema simples, 100%
Eu praticamente provei para mim mesmo que um modelo com menos entradas e comprimento polinomial é menos que um modelo com mais entradas e comprimento polinomial é normalmente mais adequado para o mercado, o que não se encaixa na lógica segundo a qual quanto mais complexo o modelo é, mais inteligente ele é. É claro que este efeito nem sempre é verdadeiro e às vezes um modelo muito pequeno também é inadequado. Mas... encontrei uma maneira de escolher um modelo que é o mais adequado de todos os modelos apresentados, isto na área de treinamento sem desperdiçar um precioso lote de OOS.
Imagine que você recebeu vários modelos e depois de uma avaliação com uma precisão bastante alta escolheu aquele que irá pontuar no futuro. E disca em ...... Esse foi o meu avanço há pouco menos de um mês...
Comprove-o em seu depósito.
O pensamento, é claro, é interessante. Esse orador deve ter sido de um grupo que estudou o comportamento do cavalo esférico no vácuo).
IMHO, um modelo, antes de mais nada, deve ser adequado. Ou seja, ele deve refletir os processos que ocorrem dentro do objeto. E quanto mais preciso, melhor (isto está de acordo com a capacidade e habilidade).
Então, será viável e praticamente útil.
Como sempre, posso estar enganado.
Vamos começar com a caixa preta - não sabemos o que está acontecendo dentro dela. Do que - "refletir os processos que ocorrem dentro do objeto" podemos estar falando? E a pergunta sobre a precisão da descrição dos processos no objeto está errada. Um modelo da BS não tem o objetivo de descrever processos dentro da BS de forma alguma. O modelo deve descrever o comportamento do sistema como um todo.
A exigência de simplicidade apenas dá viabilidade, e a complicação dá excelente convergência apenas na seção de desenvolvimento do modelo. Você pode mostrar isto em modelos simples de regressão, onde simples descreve o processo de forma mais adequada.
Sim, e simplicidade não deve ser confundida com primitivismo.
É apenas mais lógico falar sobre estimativas quantitativas. E os benefícios de sistemas complexos são tão insignificantes que quando se trata de qualidade/resultados, eles perdem para os simples. É como se você pegasse o sistema que adivinha o alvo mais próximo, e um sistema simples que adivinha o alvo com menos precisão. Mas existem tanto ofícios positivos quanto negativos. Mais preciso (gordura) mais dará mais preciso (gordura) menos. Portanto, não há sentido em complicar. Além disso, se um modelo complexo for utilizado em métodos iterativos, os recursos serão gastos em etapas de sete milhas em qualquer complicação mínima. E o tempo também. Portanto, a complicação também depende de condições específicas. Se a produção for de 3 kopecks, mas os recursos comerem até um lakh, será que vale a pena? Isto não se deve ao fato de que simples é mais preciso. É porque a precisão de um complexo é menos significativa no total.
Você está dizendo todas as coisas certas. E tudo isso também é importante. Mas eu estava escrevendo sobre uma coisa um pouco diferente. Sobre o aumento do erro do modelo quando o modelo se torna mais complexo, digamos acima de algum limite. Por exemplo, para um processo Wiener, o melhor prognosticador é o valor atual. Tentar tornar o modelo mais complexo leva a uma diminuição na precisão da previsão, e um modelo mais simples é preferível. Ao modelar outros sistemas, geralmente é a mesma coisa.
É simplesmente mais lógico falar de avaliações quantitativas. E os benefícios de sistemas complexos são tão insignificantes que quando se escolhe qualidade/qualidade se perde para sistemas simples. É como se você pegasse o sistema que adivinha o alvo mais próximo, e um sistema simples que adivinha o alvo com menos precisão. Mas existem acordos positivos e negativos. Mais preciso (gordura) mais dará mais preciso (gordura) menos. Portanto, não há sentido em complicar. Além disso, se um modelo complexo for usado em métodos iterativos, então, em qualquer complicação, os recursos serão gastos em etapas de sete milhas. E o tempo também. Portanto, a complicação também depende de condições específicas. Se a produção for de 3 kopecks, mas os recursos comerem até um lakh, será que vale a pena? Isto não se deve ao fato de que simples é mais preciso. É porque a precisão de um complexo é menos significativa no total.