Интерполяция, аппроксимация и иже с ними (пакет alglib) - страница 6
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Пожалуй наиболее подходящим словом будет "формула". С одной стороны функция заданная таблицей с данными, а с другой - функция заданная формулой.
С интересом наблюдаю за Вашим диалогом. Хочу спросить, какую роль отводите регрессии?
Пожалуй наиболее подходящим словом будет "формула". С одной стороны функция заданная таблицей с данными, а с другой - функция заданная формулой.
война за терминологию это, конечно, ппц так интересно, но о сути вопроса никто высказаться не желает?
нпример, это http://alglib.sources.ru/interpolation/inversedistanceweighting.php уже отпало, т.к. невозможно извлечь значения на новых данных и получить ф-ю в которую можно что-то подать. Грубо говоря, на новых данных это не работает.
Кажется, практически задачу интерполяции вам решать не приходилось? Да? При интерполяции об упрощении функции не говорят. Смысл интерполяции не в упрощении. Вот кто-то свалил в учебнике интерполяцию и аппроксимацию под один заголовок и понеслась...
Зачем задавать область определения функции, которая и так задана от минус бесконечности до плюс бесконечности?
Как математические гуру пишут учебники - свалка всего в одной главе, так же по этим учебникам доценты зачитывают лекции и эта же свалка переходит в головы студентов, некоторые из которых в дальнейшем становятся преподавателями и цикл замыкается. Потом еще некоторые, вместо разъяснения смысла устоявшихся определений вводят новые... вместо функции - отображение и вообще труба. Некоторые загружаются всей этой терминологией и думают, что они стали математиками... какая-то болезнь левизны в коммунизме.
Когда мы имеем дело с Максимом, то надо понимать, что при всей его грамотности у него отсутствует аккуратность мышления и точность определения терминологии. Из-за этого совершенно невозможно понять чего он хочет.
Вот на примере этой ветки.
Максим ищет параметры сплайна. Эти параметры определяются у него по набору точек.
Что это? Ответ очевиден: человек занимается аппроксимацией, причем это утверждение приблизительное, так как из его постов не ясно, что у него на входе: то ли функция, заданная таблично, то ли набор случайных значений, для которых он ищет аналитический вид с ошибкой. Так как мы и Максим имеем дело с котировками, то скорее всего аппроксимация, т.е. значения исходных точек функция может дать только с ошибкой.
Ситуация усугубляется, так как сама идеология сплайнов требует указание точек перегибов, где будет сочленяться хитрым образом куски этого самого сплайна.
Так о чем речь? О каких точках?
Далее. Как будет использоваться эта функция в аналитическом виде? Из постов это совершенно не ясно, так как полученная функция может использоваться для получения значений МЕЖДУ значениями из таблицы, или ВНЕ них. в первом случае - это интерполяция, а во во втором экстраполяция, которая очень привлекательна для нас так как экстраполяция есть нечто иное как предсказание.
Вот Максим замутил своей не точной постановкой проблемы на 5 листов, а ведь все так просто.
Когда мы имеем дело с Максимом, то надо понимать, что при всей его грамотности у него отсутствует аккуратность мышления и точность определения терминологии. Из-за этого совершенно невозможно понять чего он хочет.
Вот на примере этой ветки.
Максим ищет параметры сплайна. Эти параметры определяются у него по набору точек.
Что это? Ответ очевиден: человек занимается аппроксимацией, причем это утверждение приблизительное, так как из его постов не ясно, что у него на входе: то ли функция, заданная таблично, то ли набор случайных значений, для которых он ищет аналитический вид с ошибкой. Так как мы и Максим имеем дело с котировками, то скорее всего аппроксимация, т.е. значения исходных точек функция может дать только с ошибкой.
Ситуация усугубляется, так как сама идеология сплайнов требует указание точек перегибов, где будет сочленяться хитрым образом куски этого самого сплайна.
Так о чем речь? О каких точках?
Далее. Как будет использоваться эта функция в аналитическом виде? Из постов это совершенно не ясно, так как полученная функция может использоваться для получения значений МЕЖДУ значениями из таблицы, или ВНЕ них. в первом случае - это интерполяция, а во во втором экстраполяция, которая очень привлекательна для нас так как экстраполяция есть нечто иное как предсказание.
Вот Максим замутил своей не точной постановкой проблемы на 5 листов, а ведь все так просто.
Дано: набор признаков для неросети. Надо: преобразовать их множеством разных способов. Мне абсолютно все равно как это будет называться, главное что бы было много вариантов преобразований. Из них я выбираю лучшее, сохраняю его в виде функции/формулы/хрен знает чего. Потом нужно всунуть в нее точки сырых данных (1 штука или больше) и получить преобразованное значение. Эта точка может лежать как внутри множества, на котором проводилось изначальное преобразование, так и быть выбросом
Есть 2 подхода: преобразовать каждый признак по отдельности, или все сразу в связке
Есть ядерные преобразования признаков через полиномы, как их сделать своими руками - не знаю.война за терминологию это, конечно, ппц так интересно, но о сути вопроса никто высказаться не желает?
...
Что бы высказаться по сути вопроса, сначала надо понять этот вопрос. Если стоит задача интерполирования, то никакого произвольного выбора количества узловых точек нет.
С интересом наблюдаю за Вашим диалогом. Хочу спросить, какую роль отводите регрессии?
А зачем ей отводить какую-то роль? В общем-то это аппроксимация.
Что бы высказаться по сути вопроса, сначала надо понять этот вопрос. Если стоит задача интерполирования, то никакого произвольного выбора количества узловых точек нет.
выше написал в ответе Санычу
Дано: набор признаков для неросети. Надо: преобразовать их множеством разных способов. Мне абсолютно все равно как это будет называться, главное что бы было много вариантов преобразований. Потом нужно иметь какую-то ф-ю, всунув в которую сырые точки (1 штука) получить ее новые значения. Эта точка может лежать как внутри множества, на котором проводилось изначальное преобразование, так и быть выбросом
Сколько в цифрах? Сколько признаков? Сколько входов у нейросети?
"1 штука" - функция, или одна штука точка?
Сколько в цифрах? Сколько признаков? Сколько входов у нейросети?
"1 штука" - функция, или одна штука точка?
входов любое кол-во
Можно сделать отдельную преобразовывалку для каждого отдельно или общую, которая будет изменять их вместе сразу
1 штука это одна точка
Дано: набор признаков для неросети. Надо: преобразовать их множеством разных способов. Мне абсолютно все равно как это будет называться, главное что бы было много вариантов преобразований. Потом нужно иметь какую-то ф-ю, всунув в которую сырые точки (1 штука) получить ее новые значения. Эта точка может лежать как внутри множества, на котором проводилось изначальное преобразование, так и быть выбросом
Для этого наилучшим образом подойдет моя УРМ https://www.mql5.com/ru/articles/250 , хотя, я не сторонник нейросетей.