От теории к практике - страница 520

 
Олег avtomat:

формулы - это не бездумная массовая штамповка. Важен путь, который привёл к результату -- к формуле

ну если попадется на русском - скину

 
Maxim Dmitrievsky:

ну если попадется на русском - скину

Спасибо
 
Maxim Dmitrievsky:

ну если попадется на русском - скину

я там добавил:

К чему он там пришёл, я не знаю. Но я знаю из практики, какова область применения полиномиальной регрессии. Об этом же говорят и наши (ещё советские) учебники по методам вычислений.


На русском обязательно посмотрю.
 
Олег avtomat:

я там добавил:

К чему он там пришёл, я не знаю. Но я знаю из практики, какова область применения полиномиальной регрессии. Об этом же говорят и наши (ещё советские) учебники по методам вычислений.


На русском обязательно посмотрю.

Видео не нашел, только старую книгу

Там, пожалуй, ничего особенного для тех, кто знаком с МО, но мб что-то новое
 

Видео на русском только такое есть:

я там с ходу не осилил инфу, но по моему все в тему топика


 
Maxim Dmitrievsky:

Видео не нашел, только старую книгу

Книга 1979 года. (довольно объёмная, просмотрю её не торопясь). Однако, я не думаю, что там есть нечто, кардинально отличающееся от содержания книг других авторов, изданных в период с 1980 по 1990 годы (например, Иванов, Марчук, Зельдович, Мышкис, Самарский, Гулин, Цветков ...)

Но на видео, как я понимаю, им представлены какие-то новые наработки. Верно?

 
Олег avtomat:

Книга 1979 года. (довольно объёмная, просмотрю её не торопясь). Однако, я не думаю, что там есть нечто, кардинально отличающееся от содержания книг других авторов, изданных в период с 1980 по 1990 годы (например, Иванов, Марчук, Зельдович, Мышкис, ...)

Но на видео, как я понимаю, им представлены какие-то новые наработки. Верно?

по моему тоже старая инфа. Из нового (последних выступлений) только на англ. все

в частности про брутфорс поиск в МО как вид искусственного интеллекта

но основа та же - восстановление зависимостей через введение отображений в новые измерения при помощи ядерных преобразований и еще там понамучено сверху

 
Maxim Dmitrievsky:

нормальная идея, если найти пространство в котором они почти не меняются, например брутфорсом, уже обсуждалось

странно, имхо закон изменения нужно искать, ну не может же ВР характеризовать формула у которой постоянный коэффициенты, не важно какая формула, хоть полиномиальная, хоть регрессия от Султанова

я 2-ю неделю подвис в изучении SSA-моделей, интересно прогнозирование, причем сама модель SSA подразумевает, что существует рекуррентная формула для входного ряда и достаточно перегруппировать вектора собственных чисел ковариационной матрицы....

пока изучал коды из MatLab про SSA, портировал из MatLab в MQL5 и вот наблюдая за Вашей неспешной беседой пришел к выводу, что прогнозировать нужно сами вектора матрицы, понятно, что очередная "нетолковая прогнозная модель" на выходе получится, но не сложно проанализировать повторяемость матриц, при небольшом скользящем окне, матрицы небольшие... т.е. свести задачу к статистике

 
Igor Makanu:

странно, имхо закон изменения нужно искать, ну не может же ВР характеризовать формула у которой постоянный коэффициенты, не важно какая формула, хоть полиномиальная, хоть регрессия от Султанова

я 2-ю неделю подвис в изучении SSA-моделей, интересно прогнозирование, причем сама модель SSA подразумевает, что существует рекуррентная формула для входного ряда и достаточно перегруппировать вектора собственных чисел ковариационной матрицы....

пока изучал коды из MatLab про SSA, портировал из MatLab в MQL5 и вот наблюдая за Вашей неспешной беседой пришел к выводу, что прогнозировать нужно сами вектора матрицы, понятно, что очередная "нетолковая прогнозная модель" на выходе получится, но не сложно проанализировать повторяемость матриц, при небольшом скользящем окне, матрицы небольшие... т.е. свести задачу к статистике

ну да, причем желательно не прогнозировать а восстанавливать временные зависимости, например, между 2-мя и более связанными ВР. Никакого там закона нет, т.к. он меняется вместе с изменением ликвидности

 
Igor Makanu:

не сложно проанализировать повторяемость матриц, при небольшом скользящем окне, матрицы небольшие... т.е. свести задачу к статистике

У Александра та же проблема, если нет устойчивого распределения, то выявить закономерности в их чередованию, т.е. все сводится к одному, только разными путями.
Причина обращения: