Interpolation, approximation et autres (paquet alglib) - page 6
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Le mot le plus approprié serait peut-être "formule". D'une part, il existe une fonction définie par un tableau de données, et d'autre part, il existe une fonction définie par une formule.
J'observe votre dialogue avec intérêt. Je voudrais demander quel rôle vous attribuez à la régression ?
Le mot le plus approprié serait peut-être "formule". D'une part, il existe une fonction définie par un tableau de données, et d'autre part, il existe une fonction définie par une formule.
La guerre de la terminologie est intéressante à souhait, mais quelqu'un veut-il parler de l'essence du problème ?
Par exemple, ce http://alglib.sources.ru/interpolation/inversedistanceweighting.php est déjà tombé, car il est impossible d'extraire des valeurs de nouvelles données et d'obtenir un f-u dans lequel on peut alimenter quelque chose. En gros, cela ne fonctionne pas sur les nouvelles données.
Vous ne semblez pas avoir pratiquement résolu le problème de l'interpolation, n'est-ce pas ? Oui ? En interpolation, on ne parle pas de simplifier une fonction. Le but de l'interpolation n'est pas de simplifier. Quelqu'un a regroupé l'interpolation et l'approximation sous un même titre dans un manuel et voilà...
Pourquoi spécifier le domaine d'une fonction qui est déjà définie de moins l'infini à plus l'infini ?
Comme les gourous des mathématiques écrivent des manuels - une décharge de tout en un seul chapitre, alors sur ces manuels, les maîtres de conférence donnent des cours et la même décharge va dans la tête des étudiants, dont certains deviennent plus tard des enseignants et le cycle se referme. Puis certains d'entre eux, au lieu d'expliquer le sens des définitions établies, en introduisent de nouvelles... au lieu d'une fonction, c'est un mappage et c'est une impasse. Certains sont gavés de toute cette terminologie et pensent être devenus des mathématiciens... une sorte de maladie du gauchisme dans le communisme.
Lorsqu'il s'agit de Maksim, vous devez comprendre que, malgré toute son alphabétisation, il manque d'exactitude dans sa pensée et de précision dans la définition de la terminologie. De ce fait, il est totalement impossible de comprendre ce qu'il veut.
Voici un exemple de ce fil.
Maxim recherche les paramètres de la cannelure. Il définit ces paramètres par un ensemble de points.
Qu'est-ce que c'est ? La réponse est évidente : l'homme fait de l'approximation et cette affirmation est approximative puisqu'il n'est pas clair dans ses posts ce qu'il a en entrée : une fonction définie dans une table ou un ensemble de valeurs aléatoires pour lesquelles il cherche une forme analytique avec une erreur. Étant donné que nous et Maxim traitons des citations, il s'agit très probablement d'une approximation, c'est-à-dire que les valeurs des points initiaux ne peuvent être données par la fonction qu'avec une erreur.
La situation est aggravée par le fait que l'idéologie même des splines exige la spécification de points d'inflexion où des morceaux de cette même spline seront assemblés de manière astucieuse.
Alors, de quoi parle-t-on ? De quels points parlons-nous ?
Suivant. Comment cette fonction sera-t-elle utilisée sous forme analytique ? Ce n'est pas du tout clair dans les messages, car la fonction résultante peut être utilisée pour obtenir des valeurs INTERFUSIONNELLES à celles de la table ou DANS celles-ci. Dans le premier cas, il s'agit d'une interpolation, dans le second cas d'une extrapolation, ce qui nous intéresse beaucoup car l'extrapolation est autre chose que la prédiction.
Maxim a fait une pagaille de 5 pages avec son énoncé inexact du problème, alors que c'est si simple.
Lorsque nous traitons avec Maxim, nous devons nous rendre compte que malgré toute son alphabétisation, il manque de précision dans sa pensée et dans la définition de sa terminologie. Il est donc totalement impossible de comprendre ce qu'il veut.
Voici un exemple de ce fil.
Maxim recherche les paramètres de la cannelure. Il définit ces paramètres par un ensemble de points.
Qu'est-ce que c'est ? La réponse est évidente : l'homme fait de l'approximation et cette affirmation est approximative puisqu'il n'est pas clair dans ses posts ce qu'il a en entrée : une fonction définie dans une table ou un ensemble de valeurs aléatoires pour lesquelles il cherche une forme analytique avec une erreur. Étant donné que nous et Maxim traitons des citations, il s'agit très probablement d'une approximation, c'est-à-dire que les valeurs des points initiaux ne peuvent être données par la fonction qu'avec une erreur.
La situation est aggravée par le fait que l'idéologie même des splines exige la spécification de points d'inflexion où des morceaux de cette même spline seront assemblés de manière astucieuse.
Alors, de quoi parle-t-on ? De quels points parlons-nous ?
Suivant. Comment cette fonction sera-t-elle utilisée sous forme analytique ? Ce n'est pas du tout clair dans les messages, car la fonction résultante peut être utilisée pour obtenir des valeurs INTERFUSIONNELLES à celles de la table ou DANS celles-ci. Dans le premier cas, il s'agit d'une interpolation, dans le second cas d'une extrapolation, ce qui nous intéresse beaucoup car l'extrapolation est autre chose que la prédiction.
Maxim a fait un fouillis de sa formulation inexacte du problème pendant 5 pages, alors que tout est si simple.
Étant donné : un ensemble de caractéristiques pour un non-réseau. Nous devons les transformer de plusieurs manières différentes. Peu m'importe le nom qu'il portera, du moment que j'ai de nombreuses variantes de transformation. Je choisis la meilleure d'entre elles et je l'enregistre comme une fonction/formule/quelque chose. Je dois ensuite y insérer des points de données brutes (1 ou plus) et obtenir une valeur transformée. Ce point peut soit se trouver à l'intérieur de l'ensemble où la conversion originale a été faite, soit être une aberration.
Il y a deux approches : transformer chaque fonctionnalité individuellement, ou toutes en une seule fois dans un paquet.
Il existe des transformations de noyaux de caractéristiques via des polynômes, je ne sais pas comment les faire moi-même.La guerre terminologique est bien sûr très intéressante, mais quelqu'un est-il prêt à s'exprimer sur le fond de la question ?
...
Pour entrer dans le vif du sujet, il faut d'abord comprendre la question. Si la tâche consiste à interpoler, il n'y a pas de choix arbitraire du nombre de points nodaux.
J'observe votre dialogue avec intérêt. J'aimerais vous demander quel rôle vous voyez jouer la régression.
Pourquoi devrait-elle jouer un rôle ? Il s'agit essentiellement d'une approximation.
Pour aller au cœur de la question, vous devez d'abord comprendre la question. Si le problème est une interpolation, il n'y a pas de choix arbitraire du nombre de points nodaux.
J'ai écrit ci-dessus en réponse à Sanych
Étant donné : un ensemble de caractéristiques pour un non-réseau. Nous devons les transformer de plusieurs manières différentes. Peu importe le nom qu'il portera, du moment qu'il existe de nombreuses variantes de transformations. Ensuite, nous devons avoir une certaine fonction f, dans laquelle les points bruts (1 chose) obtiennent leurs nouvelles valeurs. Ce point peut soit se trouver à l'intérieur de l'ensemble où la transformation originale a été effectuée, soit être une valeur aberrante.
Combien en nombre ? Combien de fonctionnalités ? Combien d'entrées le réseau neuronal possède-t-il ?
Est-ce que "1 chose" est une fonction, ou une chose ponctuelle ?
Combien en nombre ? Combien de signes ? Combien d'entrées le réseau neuronal possède-t-il ?
Est-ce que "1 chose" est une fonction, ou une chose ponctuelle ?
Un nombre quelconque d'entrées.
Vous pouvez créer un convertisseur distinct pour chacun d'entre eux ou un convertisseur générique qui les modifie tous en même temps.
1 article vaut un point
Étant donné : un ensemble de traits pour un non-réseau. Nous devons les transformer de plusieurs manières différentes. Peu importe le nom qu'il portera, du moment qu'il existe de nombreuses variantes de transformations. Ensuite, nous devons avoir une certaine fonction f, dans laquelle les points bruts (1 chose) obtiennent leurs nouvelles valeurs. Ce point peut soit se trouver à l'intérieur de l'ensemble où la transformation originale a été effectuée, soit être une aberration.
Mon URMhttps://www.mql5.com/ru/articles/250 est le mieux adapté pour cela, même si je ne suis pas un partisan des réseaux neuronaux.