Regresyon Denklemi - sayfa 16
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Bu keşfi yapmanız ne kadar sürdü? :)
Örneğin, " para birimi analizinde matrisler" gibi bir konu açmak ister misiniz?
Örneğin, "para birimi analizinde matrisler" konusu gibi bir şey açmak ister misiniz?
Yeterli laboratuvarım var, teşekkürler.
Onlar yüzünden ikinci hafta iki günde bir uyumak zorunda kalıyorum.
Yeterli laboratuvarım var, teşekkürler.
Onlar yüzünden ikinci hafta iki günde bir uyumak zorunda kalıyorum.
Yay. Felaket derecede az iyilik var.
PS Elbette, kesinlikle bok alacaksınız. Ama belli bir noktadan sonra buna dikkat etmeyi bırakacaksın.
Yay. Felaket derecede az iyilik var.
PS Elbette, kesinlikle bok alacaksınız. Ama belli bir noktadan sonra buna dikkat etmeyi bırakacaksın.
)) Yani bu muhtemelen üniversite ile ilgili :)
Makale ile ilgili olarak - Algoritmanın uygulamasını (veya benzerliğini) bir yerde (bu yazarlar tarafından) gördüm. Bulunca yayınlayacağım.
Not: Makalenin tam metni bulunmamaktadır. (((
Birinin hala ilgisi varsa, o zaman makalenin ikinci yazarı ekonomi doktorasının girişinde (2006, Muravyov, Dmitry Georgievich, Matematiksel ve araçsal iktisat yöntemleri, Bilimsel tezler ve özetler kitaplığı tezi http:// www.dissercat.com/content /matematicheskie-metody-razrabotki-i-otsenki-strategii-torgovli-na-mezhbankovskom-valyutnom-r?_openstat=cmVmZXJ1bi5jb207bm9kZTthZDE7#ixzz3vXr6iRi5 ) notlar:
"Bu yazıda geliştirilen yöntemler ve algoritmalar, V.N. Vapnik'in, genel popülasyon üzerindeki kuralın kalitesinin bir değerlendirmesi ile belirli bir örneklem büyüklüğü için sınıfının en iyisine yakın bir kural aramak için fikirlerine dayanmaktadır. belirli bir güvenilirlik."
Vapnik onlarca yıldır örüntü tanıma ile uğraşıyor ve yukarıdaki "kural arayışı" ile ilgili olarak çok iyi bir monografi yazdı.
Vapnik V. N. Ampirik verilere dayalı bağımlılıkların restorasyonu - M.: Nauka, 1979. - 448 s. http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D1%83%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86 %D0%B8%D1%8F:%D0%92%D0%B0%D0%BF%D0%BD%D0%B8%D0%BA_1979_%D0%92%D0%BE%D1%81%D1%81% D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0% B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9
Ortalama risk veya ampirik risk kavramı, yalnızca yaklaşık işlevin mevcut verilerden sapma riskini değil (LSM bunu en aza indirir), aynı zamanda aşırı sayıda ayarlanmış parametre veya işlevin riskini de içerir.
Hatırladığım kadarıyla, Fortran'daki kitabın metninden doğrudan bir uygulama yazmama izin veren 1984 "Bağımlılıkları kurtarmak için algoritmalar ve programlar" adlı bir başka kitabını kullandım. Farklı yerlerden noktasal olarak tanımlanmış fonksiyonları, hem cebirsel hem de trigonometrik polinomlarla hesaplanmış yaklaşımları, genel olarak herhangi bir fonksiyonun karışık kombinasyonlarını aldı. Algoritmalarının, ayarlanmış parametreleri bırakmanın ne kadara mal olacağını ve kaç tanesinin gereksiz olacağını ne kadar doğru belirlediğine şaşırdım. Neredeyse tüm örneklerde benim de aynı sayıyı ve aynı şeyi bırakmış olmam anlamında şaşırdım.