이 공식의 작업은 신경망의 표준입니다. 샘플의 최소 자승 오류가 최소화됩니다. 이 경우 세 번째 입력에 바이어스가 있는 3입력 선형 퍼셉트론이 있습니다. 이것은 본질적으로 수치적 반복 솔루션 방법입니다. 여기에서 가우스를 묶는 방법(또는 여기에서 묶지 않음)은 무엇입니까?
이 경우 NN을 신경쓰지 않고 단순히 계수 a, b, c를 열거하여 샘플의 오류를 최소화하여 문제를 해결할 수 없습니다.
부끄럽습니다. 당신의 결정 논리가 이해가 되지 않습니다... 숫자 6은 어디서 나온 건가요? 6명의 이웃 때문에?
첫째, 가우스는 그가 최소제곱법을 발명했기 때문에 처음부터 여기에 존재했고, 둘째, 가우스 최소제곱법으로 얻은 정규 방정식의 해는 행렬을 사용하여 이러한 방정식을 푸는 다른 가우스 방법으로 수행됩니다.
yosuf: Во первых, Гаусс присутствует здесь с самого начала, поскольку он и придумал МНК, а во вторых, решение нормальных уравнений, полученных методом МНК Гаусса, производится уже другим методом Гаусса решения этих уравнений с помощью матриц.
도대체 행렬이 뭐야, Yusuf?! 3개의 미지수가 있는 3개의 선형 방정식 시스템. 가우시안 없이 풀 수 있습니다. 문제가 무엇입니까?
여기에는 근사값이 필요하지 않습니다. 여기서 행렬을 수정하고 싶기 때문에 Cramer의 공식을 사용하여 어리석게 해결합니다. "자"를 기억하십시오. 많은 곳에서 사용됩니다 ...
도대체 행렬이 뭐야, Yusuf?! 3개의 미지수가 있는 3개의 선형 방정식 시스템. 가우시안 없이 풀 수 있습니다. 문제가 무엇입니까?
Alexey , 내가 이해하는 바와 같이 이것은 3개의 미지수가 있는 무한(또는 3개 이상) 선형 방정식의 시스템입니다. 이 설정에서 세 개의 방정식만 잡고 일반적인 솔루션을 찾는 것은 올바르지 않습니다. 이러한 ur-ia 계수에 대한 해는 최소 오차(오차)로 전체 벡터 X와 Y를 만족하도록 하는 것이 필요하며 최적의 해를 찾는 방법이 있다.
정수 :
두 가지 옵션. 하나는 가장 가까운 지인의 수입니다. 두 번째 - 지인의 근접성(범위)(얼마나 많은 악수가 친숙한지 후).
가장 가까운 지인이 6명이라면 셀이 딱 맞고, 그레이 셀의 크기에 따라 지인의 근접도가 결정된다.
... 숫자 6은 어디에서 왔습니까? 6명의 이웃 때문에?
이것이 6 핸드셰이크 규칙입니까? 각 지점에는 6개의 인접 지점이 있습니다. 6개의 가장 가까운 지인입니다.
이 공식의 작업은 신경망의 표준입니다. 샘플의 최소 자승 오류가 최소화됩니다. 이 경우 세 번째 입력에 바이어스가 있는 3입력 선형 퍼셉트론이 있습니다. 이것은 본질적으로 수치적 반복 솔루션 방법입니다. 여기에서 가우스를 묶는 방법(또는 여기에서 묶지 않음)은 무엇입니까?
이 경우 NN을 신경쓰지 않고 단순히 계수 a, b, c를 열거하여 샘플의 오류를 최소화하여 문제를 해결할 수 없습니다.
부끄럽습니다. 당신의 결정 논리가 이해가 되지 않습니다... 숫자 6은 어디서 나온 건가요? 6명의 이웃 때문에?yosuf: Во первых, Гаусс присутствует здесь с самого начала, поскольку он и придумал МНК, а во вторых, решение нормальных уравнений, полученных методом МНК Гаусса, производится уже другим методом Гаусса решения этих уравнений с помощью матриц.
도대체 행렬이 뭐야, Yusuf?! 3개의 미지수가 있는 3개의 선형 방정식 시스템. 가우시안 없이 풀 수 있습니다. 문제가 무엇입니까?
여기에는 근사값이 필요하지 않습니다. 여기서 행렬을 수정하고 싶기 때문에 Cramer의 공식을 사용하여 어리석게 해결합니다. "자"를 기억하십시오. 많은 곳에서 사용됩니다 ...
도대체 행렬이 뭐야, Yusuf?! 3개의 미지수가 있는 3개의 선형 방정식 시스템. 가우시안 없이 풀 수 있습니다. 문제가 무엇입니까?
여기에는 근사값이 필요하지 않습니다. 여기서 행렬을 수정하고 싶기 때문에 Cramer의 공식을 사용하여 어리석게 해결합니다. "자"를 기억하십시오. 많은 곳에서 사용됩니다 ...
귀하의 "직접 방법"은 무엇입니까, 아마도 마스터하지 못할 것입니다. 아마도 이제 선형 대수학에서 또 다른 수학적 혁명이 일어날 것입니다.
추신: 추측하기 시작한 것 같습니다. 다시(18)입니다.
귀하의 "직접 방법"은 무엇입니까, 아마도 마스터하지 못할 것입니다. 아마도 이제 선형 대수학에서 또 다른 수학적 혁명이 일어날 것입니다.
추신: 추측하기 시작한 것 같습니다. 다시(18)입니다.
(18)은 곧 선형 회귀에서 가우스 최소 제곱의 기초를 흔들 것입니다.
가장 중요한 것은 그녀가 DNA의 기초를 흔들지 않는다는 것입니다.
이것이 6 핸드셰이크 규칙입니까? 각 지점에는 6개의 인접 지점이 있습니다. 6개의 가장 가까운 지인입니다.
아니다!
6은 노드의 가장 가까운 이웃이 아니라 두 개의 임의 노드를 연결할 수 있는 평균 최단 거리입니다.
아니다!
6은 노드의 가장 가까운 이웃이 아니라 두 개의 임의 노드를 연결할 수 있는 평균 최단 거리입니다.
두 가지 옵션. 하나는 가장 가까운 지인의 수입니다. 두 번째 - 지인의 근접성(범위)(얼마나 많은 악수가 친숙한지 후).
가장 가까운 지인이 6명이라면 셀이 딱 맞고, 그레이 셀의 크기에 따라 지인의 근접도가 결정된다.
도대체 행렬이 뭐야, Yusuf?! 3개의 미지수가 있는 3개의 선형 방정식 시스템. 가우시안 없이 풀 수 있습니다. 문제가 무엇입니까?
Alexey , 내가 이해하는 바와 같이 이것은 3개의 미지수가 있는 무한(또는 3개 이상) 선형 방정식의 시스템입니다. 이 설정에서 세 개의 방정식만 잡고 일반적인 솔루션을 찾는 것은 올바르지 않습니다. 이러한 ur-ia 계수에 대한 해는 최소 오차(오차)로 전체 벡터 X와 Y를 만족하도록 하는 것이 필요하며 최적의 해를 찾는 방법이 있다.
두 가지 옵션. 하나는 가장 가까운 지인의 수입니다. 두 번째 - 지인의 근접성(범위)(얼마나 많은 악수가 친숙한지 후).
가장 가까운 지인이 6명이라면 셀이 딱 맞고, 그레이 셀의 크기에 따라 지인의 근접도가 결정된다.