Mathemat : 그리고 왜 우리는 k-there와 b에 붙어 있습니까? LR에 대한 입증된 공식이 있습니다. 거기에는 직선이 없습니다. 소소한 차들이 있습니다. Prival , LR에 대해 이야기하고 있습니다. 먼저 다루겠습니다.
저는 LR, b 및 RMS에 관심이 있습니다. :). 그리고 알고리즘이 자동차보다 더 빨리 밝혀질 것이라는 사실, 나 자신은 기대하지 않았기 때문에 더 즐겁습니다. :). RMS와 함께 하겠지만 기계를 통한 것보다 여전히 느린 것 같습니다. 그러나 거기에는 사실입니다. b도, RMS도 아닙니다. 나는 지금 포물선에 직접적인 관심이 없습니다. 모든 것이 거기에서 훨씬 더 복잡할 것이라는 것이 분명합니다.
여기에서 더 자세히 복잡하지 않으면 여기에서. 새로운 데이터의 출현으로 계수 A와 B가 변경될 수 있습니다. 비록 제가 틀릴 수도 있지만 :-). LR의 경우 결정된 것 같지만 포물선 회귀의 경우 어떻게?
당연히 새로운 데이터의 출현으로 계수 A와 B가 변경됩니다. 다른 방법은? 창의 크기는 변경되지 않은 상태로 유지됩니다. LR 포인트 수. 창 슬라이드 - 직접 LR이 변경됩니다.
포물선 회귀의 경우 LR과 동일한 작업을 수행했습니다. 모든 계수와 SCO에 대한 간단한 공식을 얻었습니다. 따라서 PR을 빠르게 계산하려면 LR과 마찬가지로 여러 합계를 업데이트하고 LR과 달리 2개의 배열만 업데이트하면 됩니다. 그 결과 속도면에서 알고리즘이 LR을 구성하는 알고리즘보다 약간 열등한 것으로 나타났습니다. 최종 공식의 크기는 물론 순서가 증가함에 따라 증가하지만 이것은 어느 정도 수행할 수 있다고 생각합니다.
"실제 표현"에 관해서는 이 모든 공식이 어디에서 온 것 같습니까? 이제 A와 B에 대한 LSM의 도움으로 얻은 최종 공식을 이 "실제 표현"으로 대체하면 표준 편차에 대한 위의 표현이 얻어집니다. 해당하는 분석 계산을 제공할 수 있습니다.
글쎄요, 동의합니다. 정의에 따르면 재귀는 이전 값을 사용하여 다음 값을 계산하는 것입니까? 그러면 발생 기준으로 합계를 계산하는 것이 가장 자연스러운 재귀입니다. 사실은 "실제 표현"에 따른 계산이 이러한 공식과 약간의 불일치를 제공한다는 것입니다. 다음은 N=5 및 N=20에 대한 결과입니다. 선은 LH + 3*RMS로 간주되었고 흰색 RMS의 경우 sqrt( (RMS^2)*N/(N-2) )로 간주되었습니다. 빨간색 선은 내 공식에 따르고 흰색 선은 당신의 공식에 따릅니다. N=20의 경우 빨간색은 거의 보이지 않으며 결과가 좋은 정확도와 일치한다고 가정할 수 있습니다. 그러나 N=5의 경우 차이가 상당히 눈에 띕니다.
상관없어요, 이것도 재귀로 놔두세요. 이 형식에서는 기본적이며 시간을 절약합니다. 나에게 더 친숙한 형태로 프로그래밍에서 재귀는 프로그램 자체를 호출하는 것입니다. MQL은 이를 허용하지만 중첩 순서를 제한합니다. 따라서 이러한 재귀는 프로그램을 더 간결하게 만들지만 시간을 거의 절약하지 못합니다.
나는 당신이 작은 N에 대해 부정확한 이유를 알고 있다고 생각합니다. 분명히, SCO 및 분산 공식에서 (N-1)로 나눕니다. 나는 합계를 N으로 나누기를 사용했습니다. 이 경우 모든 교차 합계가 사라지고 공식이 매우 간결해집니다.
lna01 : 저는 LR, b 및 RMS에 관심이 있습니다. :). 그리고 알고리즘이 자동차보다 더 빨리 밝혀질 것이라는 사실, 나 자신은 기대하지 않았고 더 즐겁습니다. :). SKO와 함께 하겠지만 여전히 기계를 통한 것보다 느린 것 같습니다. 그러나 거기에는 사실입니다. b도, RMS도 아닙니다. 나는 지금 포물선에 직접적인 관심이 없습니다. 모든 것이 거기에서 훨씬 더 복잡할 것이라는 것이 분명합니다.
관심이 있는 경우 사이클이 없는 선형 회귀 지표가 있습니다. 몇 초 만에 수많은 막대에서 회귀를 계산합니다.
그리고 왜 우리는 k-there와 b 에 붙어 있습니까? LR에 대한 입증된 공식이 있습니다. 거기에는 직선이 없습니다. 소소한 차들이 있습니다. Prival , LR에 대해 이야기하고 있습니다. 먼저 다루겠습니다.
죄송합니다. 이해하지 못하는 것 같습니다. 포물선 공식을 확인하겠습니다. 그런 다음 SKO를 처리하겠습니다. 죄송합니다. LR이 중간 단계이고 당신과 Candide가 이것을 결정한 것 같습니다(거의 일주일은 포럼에 없었고 다른 것들은 산만해졌습니다).
그리고 왜 우리는 k-there와 b 에 붙어 있습니까? LR에 대한 입증된 공식이 있습니다. 거기에는 직선이 없습니다. 소소한 차들이 있습니다. Prival , LR에 대해 이야기하고 있습니다. 먼저 다루겠습니다.
해당하는 분석 계산을 제공할 수 있습니다.
여기에서 더 자세히 복잡하지 않으면 여기에서. 새로운 데이터의 출현으로 계수 A와 B가 변경될 수 있습니다. 비록 제가 틀릴 수도 있지만 :-). LR의 경우 결정된 것 같지만 포물선 회귀의 경우 어떻게?
당연히 새로운 데이터의 출현으로 계수 A와 B가 변경됩니다. 다른 방법은? 창의 크기는 변경되지 않은 상태로 유지됩니다. LR 포인트 수. 창 슬라이드 - 직접 LR이 변경됩니다.
포물선 회귀의 경우 LR과 동일한 작업을 수행했습니다. 모든 계수와 SCO에 대한 간단한 공식을 얻었습니다. 따라서 PR을 빠르게 계산하려면 LR과 마찬가지로 여러 합계를 업데이트하고 LR과 달리 2개의 배열만 업데이트하면 됩니다. 그 결과 속도면에서 알고리즘이 LR을 구성하는 알고리즘보다 약간 열등한 것으로 나타났습니다. 최종 공식의 크기는 물론 순서가 증가함에 따라 증가하지만 이것은 어느 정도 수행할 수 있다고 생각합니다.
이 공식에서 불필요한 것이 무엇인지 정말로 알고 싶습니다. :-)
"실제 표현"에 관해서는 이 모든 공식이 어디에서 온 것 같습니까? 이제 A와 B에 대한 LSM의 도움으로 얻은 최종 공식을 이 "실제 표현"으로 대체하면 표준 편차에 대한 위의 표현이 얻어집니다. 해당하는 분석 계산을 제공할 수 있습니다.
정의에 따르면 재귀는 이전 값을 사용하여 다음 값을 계산하는 것입니까? 그러면 발생 기준으로 합계를 계산하는 것이 가장 자연스러운 재귀입니다.
사실은 "실제 표현"에 따른 계산이 이러한 공식과 약간의 불일치를 제공한다는 것입니다. 다음은 N=5 및 N=20에 대한 결과입니다. 선은 LH + 3*RMS로 간주되었고 흰색 RMS의 경우 sqrt( (RMS^2)*N/(N-2) )로 간주되었습니다. 빨간색 선은 내 공식에 따르고 흰색 선은 당신의 공식에 따릅니다. N=20의 경우 빨간색은 거의 보이지 않으며 결과가 좋은 정확도와 일치한다고 가정할 수 있습니다. 그러나 N=5의 경우 차이가 상당히 눈에 띕니다.
상관없어요, 이것도 재귀로 놔두세요. 이 형식에서는 기본적이며 시간을 절약합니다. 나에게 더 친숙한 형태로 프로그래밍에서 재귀는 프로그램 자체를 호출하는 것입니다. MQL은 이를 허용하지만 중첩 순서를 제한합니다. 따라서 이러한 재귀는 프로그램을 더 간결하게 만들지만 시간을 거의 절약하지 못합니다.
나는 당신이 작은 N에 대해 부정확한 이유를 알고 있다고 생각합니다. 분명히, SCO 및 분산 공식에서 (N-1)로 나눕니다. 나는 합계를 N으로 나누기를 사용했습니다. 이 경우 모든 교차 합계가 사라지고 공식이 매우 간결해집니다.
나는 합계를 N으로 나누기를 사용했습니다. 이 경우 모든 교차 합계가 사라지고 공식이 매우 간결해집니다.
기간이 변경되면 추세에 따라 정확히 크기가 꿰매어진 양복과 같은 회귀가 발생합니다.
이 속성에 표시기가 있는 경우. 공유가 가능한가요? 공개글은 아닌거 알지만 갑자기 결정하면 노란바지랑 2번 만났을 때 + 하루 중 이시간에 좋아하는 음료수 겟 하려고 노력할게요 :-)
Z.Y. 포물선이 필요하고 LR은 관심이 없습니다
글쎄, 나는 보낼 수 있습니다. 이미 주소를 알려주셨지만 어딘지 기억이 안나네요. 다시 가져와.
저는 LR, b 및 RMS에 관심이 있습니다. :). 그리고 알고리즘이 자동차보다 더 빨리 밝혀질 것이라는 사실, 나 자신은 기대하지 않았고 더 즐겁습니다. :). SKO와 함께 하겠지만 여전히 기계를 통한 것보다 느린 것 같습니다. 그러나 거기에는 사실입니다. b도, RMS도 아닙니다. 나는 지금 포물선에 직접적인 관심이 없습니다. 모든 것이 거기에서 훨씬 더 복잡할 것이라는 것이 분명합니다.
관심이 있는 경우 사이클이 없는 선형 회귀 지표가 있습니다. 몇 초 만에 수많은 막대에서 회귀를 계산합니다.
ANG3110
물론 Skype에서 privalov-sv를 찾는 것이 더 낫습니다. privalov-sv @ mail.ru로 메일을 보내면 스팸을 분류하고 진주를 찾을 수 있습니다.
글쎄, 나는 보낼 수 있습니다. 이미 주소를 알려주셨지만 어딘지 기억이 안나네요. 다시 가져와.
그리고 이것은이 주제의 헌신적 인 참가자 또는 다른 사람들 (나는 나 자신에 대해 말하는 것입니다)이 참여할 수 있습니다 ... (정장을 얻습니다).