Équation de régression - page 16
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Combien de temps vous a-t-il fallu pour faire cette découverte ? :)
Par exemple, ne voulez-vous pas ouvrir quelque chose comme "les matrices dans l'analyse des devises"?
Par exemple, voulez-vous par hasard commencer quelque chose comme "les matrices dans l'analyse des devises" ?
J'en ai assez de mes analyses, merci.
Ils m'ont fait dormir un jour sur deux pour la deuxième semaine consécutive.
J'en ai assez de mes analyses, merci.
Ils m'ont fait dormir une nuit sur deux pendant la deuxième semaine.
Crache le morceau. Il y a un manque catastrophique de bonnes choses.
P.S. Bien sûr, tu vas forcément te faire chier dessus. Mais vous cesserez de faire attention à un moment donné.
Crache le morceau. Il y a catastrophiquement peu de choses qui soient utiles.
P.S. Bien sûr, tu vas forcément te faire chier dessus. Mais vous cesserez d'y prêter attention à un moment donné.
)) Donc c'est probablement à propos de l'université :)
Concernant l'article, j'ai vu quelque part une implémentation (ou similaire) de l'algorithme (par ces auteurs). Dès que je l'aurai trouvé, je le posterai.
P.S. Je n'ai pas l'article complet. ((
Si quelqu'un est encore intéressé, le deuxième auteur de l'article dans l'introduction de son doctorat en économie (2006, Muravyev, Dmitry Georgievich, Mathematical and Instrumental Methods in Economics, Scientific Library of Dissertations and Author's Abstracts dissertation dissertationCat http://www.dissercat.com/content/matematicheskie-metody-razrabotki-i-otsenki-strategii-torgovli-na-mezhbankovskom-valyutnom-r?_openstat=cmVmZXJ1bi5jb207bm9kZTthZDE7#ixzz3vXr6iRi5) note :
"Les méthodes et les algorithmes développés dans cet article sont basés sur les idées de V.N. Vapnik de trouver une règle proche du meilleur de la classe pour une taille d'échantillon donnée avec une estimation de la qualité de la règle sur la population générale avec une fiabilité donnée."
Vapnik est impliqué dans la reconnaissance des formes depuis des décennies et, en ce qui concerne la "recherche de règles", il a écrit une très bonne monographie.
Vapnik V. N. Dependence reconstruction from empirical data.-Moscow: Nauka, 1979. - 448 p. 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
On introduit la notion de risque moyen, ou risque empirique, qui inclut non seulement le risque de déviation de la fonction d'approximation par rapport aux données disponibles (il est minimisé par les MCO) mais aussi le risque d'un nombre excessif de paramètres ou de fonctions ajustées.
J'ai utilisé, si je me souviens bien, son autre livre, 1984, Algorithms and Dependency Recovery Programs, qui m'a permis d'écrire une implémentation directement à partir du texte du livre en Fortran. J'ai pris à différents endroits des fonctions définies par des points, des approximations calculées par des polynômes algébriques et trigonométriques, des combinaisons mixtes de toutes les fonctions. J'ai été étonné de la précision avec laquelle ses algorithmes ont déterminé le nombre de paramètres à conserver et ceux qui seront inutiles. J'ai été surpris dans le sens où, dans presque tous les exemples, je laisserais moi-même le même montant et les mêmes paramètres.