De la teoría a la práctica - página 520
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Las fórmulas no son una estampida de masas sin sentido. Lo que cuenta es el camino que lleva al resultado, la fórmula.
Bueno, si lo consigues en ruso, te lo enviaré.
Bueno, si lo encuentras en ruso, te lo enviaré.
Bueno, si lo encuentro en ruso, te lo enviaré.
Lo he añadido ahí:
Lo que se le ocurrió allí, no lo sé. Pero sé por la práctica cuál es el alcance de la regresión polinómica. Nuestros libros de texto (todavía soviéticos) sobre métodos computacionales dicen lo mismo.
Definitivamente, echaré un vistazo a los rusos.He añadido allí:
Lo que llegó allí, no lo sé. Pero sé por la práctica cuál es el alcance de la regresión polinómica. Nuestros libros de texto (todavía soviéticos) sobre métodos computacionales dicen lo mismo.
En ruso lo miraré sin duda.No pude encontrar un video, sólo un viejo libro
Probablemente no sea nada especial para los que están familiarizados con el MdD, pero tal vez sea algo nuevoSólo hay un vídeo en ruso:
No pude terminarlo, pero creo que todo es relevante.
No pude encontrar un vídeo, sólo un libro antiguo.
El libro es de 1979. (Es bastante voluminoso, me tomaré mi tiempo para revisarlo). Sin embargo, no creo que haya nada drásticamente diferente del contenido de los libros de otros autores publicados entre 1980 y 1990 (por ejemplo, Ivanov, Marchuk, Zeldovich, Myshkis, Samarsky, Gulin, Tsvetkov...).
Pero el vídeo, según tengo entendido, les presenta algunas novedades. ¿Verdad?
El libro es de 1979. (Es bastante voluminoso, me tomaré mi tiempo para revisarlo). Sin embargo, no creo que haya nada drásticamente diferente del contenido de los libros de otros autores publicados entre 1980 y 1990 (por ejemplo, Ivanov, Marchuk, Zeldovich, Myshkis, ...).
Pero el vídeo, según tengo entendido, les presenta algunas novedades. ¿Verdad?
Creo que esta información también es antigua. A partir de los nuevos (últimos discursos) todo está en inglés.
específicamente sobre la búsqueda de Bruteforce I.D. como una forma de inteligencia artificial.
pero la base es la misma: la reconstrucción de dependencias mediante la introducción de mapeos en nuevas dimensiones utilizando transformaciones del núcleo y algunas otras cosas por encima
es una idea normal encontrar un espacio en el que casi no cambien, por ejemplo mediante la fuerza bruta, ya comentada
extraño, imho la ley del cambio necesita ser buscado, bueno, BP no puede ser caracterizado por una fórmula con coeficientes constantes, no importa qué fórmula, incluso polinómica, incluso regresión de Sultanov
Por segunda semana estoy enganchado al estudio de los modelos SSA, me interesa la previsión, además el propio modelo SSA implica que hay una fórmula de recurrencia para las series de entrada y basta con reagrupar los vectores de eigenes de la matriz de covarianza....
Estuve estudiando los códigos de MatLab sobre SSA, los porté de MatLab a MQL5 y viendo tu conversación sin prisas llegué a una conclusión, que los propios vectores de la matriz deben ser pronosticados, está claro, que obtendrás otro "modelo de pronóstico irracional" en la salida, pero no es difícil analizar la repetibilidad de la matriz, con ventana deslizante pequeña, matrices pequeñas... es decir, reducir el problema a la estadística
extraño, imho, la ley del cambio debe ser buscado, pero BP no puede ser caracterizado por una fórmula con coeficientes constantes, no importa qué fórmula, incluso polinómica, incluso la regresión de Sultanov
Por segunda semana estoy enganchado al estudio de los modelos SSA, me interesa la previsión, además el propio modelo SSA implica que hay una fórmula de recurrencia para las series de entrada y basta con reagrupar los vectores de los números de eigencia de la matriz de covarianza....
Estuve estudiando los códigos de MatLab sobre SSA, los porté de MatLab a MQL5 y viendo tu conversación sin prisas llegué a una conclusión, que los propios vectores de la matriz deben ser pronosticados, está claro, que obtendrás otro "modelo de pronóstico irracional" en la salida, pero no es difícil analizar la repetibilidad de la matriz, con ventana deslizante pequeña, matrices pequeñas... es decir, reducir el problema a la estadística
Pues sí, y preferiblemente no para predecir, sino para reconstruir la dependencia temporal, por ejemplo, entre 2 o más PA relacionados. No existe ninguna ley al respecto, ya que cambia con los cambios de liquidez
no es difícil analizar la repetibilidad de las matrices, con una pequeña ventana deslizante, las matrices son pequeñas... es decir, reducir el problema a la estadística