Dmitriy Skub : 유리, 성배 없애는 건 그만둬! 이것은 불명예입니다! 우리는 거의 믿었습니다!
네, 전혀 버리지 않습니다.
여하튼 아주 오래전에 저는 Keldysh Institute의 세미나에 참석했습니다. 보고서의 주제조차 기억하지 못합니다. 그러나 한 가지 매우 흥미로운 생각이 있었습니다. 시스템이 복잡할수록 모델은 더 단순해야 한다는 것입니다. 즉, 가장 정확한 설명은 물론 합리적인 범위 내에서 더 간단한 모델에 의해 제공됩니다.
여하튼 아주 오래전에 저는 Keldysh Institute의 세미나에 참석했습니다. 보고서의 주제조차 기억하지 못합니다. 그러나 한 가지 매우 흥미로운 생각이 있었습니다 . 시스템이 복잡할수록 모델은 더 단순해야 한다는 것 입니다. 즉, 가장 정확한 설명은 물론 합리적인 범위 내에서 더 간단한 모델에 의해 제공됩니다.
여하튼 아주 오래전에 저는 Keldysh Institute의 세미나에 참석했습니다. 보고서의 주제조차 기억하지 못합니다. 그러나 한 가지 매우 흥미로운 생각이 있었습니다. 시스템이 복잡할수록 모델은 더 단순해야 한다는 것입니다. 즉, 가장 정확한 설명은 물론 합리적인 범위 내에서 더 간단한 모델에 의해 제공됩니다.
아이디어는 확실히 흥미롭습니다. 그 화자는 아마도 진공 속에서 구형 말의 행동을 연구하는 그룹에서 왔을 것입니다))
먼저 IMHO 모델이 적절해야 합니다. 즉, 객체 내부에서 발생하는 프로세스를 반영합니다. 그리고 더 정확하게는 더 좋습니다(이미 가능하고 가능합니다).
나는 더 적은 수의 입력과 다항식 길이를 가진 모델이 많은 수의 입력을 가진 모델보다 작고 다항식 길이가 일반적으로 시장에 더 적합하다는 것을 스스로 증명했습니다. 모델이 복잡할수록 더 똑똑해집니다. 물론 이러한 효과가 항상 발생하는 것은 아니며 매우 작은 모델도 적절하지 않은 경우가 발생합니다. BUT ... 소중한 OOS 섹션을 낭비하지 않고 교육 섹션에 가장 적합한 모델을 선택하는 방법을 찾았습니다.
여러 모델을 받았고 충분히 높은 정확도로 평가한 후 미래에 얻을 모델을 선택했다고 상상해 보십시오. 그리고 그녀는 얻고 있습니다 .... 이것은 정확히 한 달 전에 내 돌파구가 있었던 것입니다 ...
아이디어는 확실히 흥미롭습니다. 그 화자는 아마도 진공 속에서 구형 말의 행동을 연구하는 그룹에서 왔을 것입니다))
먼저 IMHO 모델이 적절해야 합니다. 즉, 객체 내부에서 발생하는 프로세스를 반영합니다. 그리고 더 정확하게, 더 좋습니다(이것은 이미 가능하고 가능합니다).
그러면 실행 가능하고 실질적으로 유용할 것입니다.
항상 그렇듯이 내가 틀릴 수 있습니다.
블랙박스부터 시작하겠습니다. 우리는 그 안에서 무슨 일이 일어나고 있는지 모릅니다. 어떤 종류의 "객체 내부에서 발생하는 프로세스를 반영"할 수 있습니까? 그리고 객체의 프로세스에 대한 설명의 정확성에 대한 질문에서 진술 자체가 올바르지 않습니다. CN 모델은 CN 내부의 프로세스를 전혀 설명하기 위한 것이 아닙니다. 모델은 전체 시스템의 동작을 설명해야 합니다.
단순함의 요구 사항은 실행 가능성을 제공하고 복잡함은 모델 개발 영역에서만 뛰어난 수렴을 제공합니다. 이것은 단순 회귀 모델 에 표시될 수 있으며, 여기서 단순 회귀 모델은 프로세스를 더 적절하게 설명합니다.
ILNUR777 : 양적 추정에 대해 이야기하는 것이 더 논리적입니다. 그리고 복잡한 시스템의 장점은 너무 미미하여 품질/결과를 선택할 때 단순한 시스템에 지는 것입니다. 목표를 가장 가깝게 추측하는 시스템과 목표를 덜 정확하게 추측하는 단순한 시스템을 취하는 것과 같습니다. 그러나 긍정적인 거래와 부정적인 거래가 모두 있습니다. 더 정확한(굵게) 더하기는 더 정확한(굵게) 빼기를 제공합니다. 따라서 복잡한 일을 할 필요가 없습니다. 또한 복잡한 모델이 반복적인 방법으로 사용되는 경우 약간의 복잡성으로 인해 7마일 단계에서 리소스가 소비됩니다. 그리고 시간도. 따라서 복잡성은 특정 조건에 따라 달라집니다. 배기 가스가 3 kopeck이고 자원이 램에 있다면 그만한 가치가 있습니다. 단순한 것이 더 정확하기 때문이 아닙니다. 그러나 콤플렉스의 정확도는 금액에서 덜 중요하기 때문입니다.
당신은 모두 맞습니다. 그리고 이 모든 것도 중요합니다. 그러나 나는 다른 것에 대해 썼습니다. 특정 임계 값 이상으로 복잡성이있는 모델의 오류 증가에 대해. 예를 들어, Wiener 프로세스의 경우 최상의 예측은 현재 값입니다. 모델을 복잡하게 만들려고 하면 예측 정확도가 떨어지므로 단순한 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 다른 시스템을 모델링할 때 일반적으로 모든 것이 유사합니다.
ILNUR777 : 양적 추정에 대해 이야기하는 것이 더 논리적입니다. 그리고 복잡한 시스템의 장점은 너무 미미하여 품질/결과를 선택할 때 단순한 시스템에 지는 것입니다. 목표를 가장 가깝게 추측하는 시스템과 목표를 덜 정확하게 추측하는 단순한 시스템을 취하는 것과 같습니다. 그러나 긍정적인 거래와 부정적인 거래가 모두 있습니다. 더 정확한(굵게) 더하기는 더 정확한(굵게) 빼기를 제공합니다. 따라서 복잡한 일을 할 필요가 없습니다. 또한 복잡한 모델이 반복적인 방법으로 사용되는 경우 약간의 복잡성으로 인해 7마일 단계에서 리소스가 소비됩니다. 그리고 시간도. 따라서 복잡성은 특정 조건에 따라 달라집니다. 배기 가스가 3 kopeck이고 자원이 램에 있다면 그만한 가치가 있습니다. 단순한 것이 더 정확하기 때문이 아닙니다. 그러나 콤플렉스의 정확도는 금액에서 덜 중요하기 때문입니다.
주제에 훨씬 가깝습니다.)) 그러나 원하는대로 고려하십시오.)
저는 이러한 분포에 대해 자세히 다루지 않을 것입니다. 분포는 실제 그대로이며 IMHO라는 이름을 가진 무언가에 맞추려는 시도는 근거가 없습니다. 도대체 왜 이미 알려진 특정한 것과 일치해야 합니까?
예를 들어, 아무도 이미 알려진 분포로 흑체 복사의 분포를 설명하려고 시도하지 않았습니다. 우리는 왜 여기에서 이미 알려진 것을 선택하려고 합니까?
유리, 성배 없애는 건 그만둬! 이것은 불명예입니다! 우리는 거의 믿었습니다!
네, 전혀 버리지 않습니다.
여하튼 아주 오래전에 저는 Keldysh Institute의 세미나에 참석했습니다. 보고서의 주제조차 기억하지 못합니다. 그러나 한 가지 매우 흥미로운 생각이 있었습니다. 시스템이 복잡할수록 모델은 더 단순해야 한다는 것입니다. 즉, 가장 정확한 설명은 물론 합리적인 범위 내에서 더 간단한 모델에 의해 제공됩니다.
네, 전혀 버리지 않습니다.
여하튼 아주 오래전에 저는 Keldysh Institute의 세미나에 참석했습니다. 보고서의 주제조차 기억하지 못합니다. 그러나 한 가지 매우 흥미로운 생각이 있었습니다 . 시스템이 복잡할수록 모델은 더 단순해야 한다는 것 입니다. 즉, 가장 정확한 설명은 물론 합리적인 범위 내에서 더 간단한 모델에 의해 제공됩니다.
와!
그게 다야
네, 전혀 버리지 않습니다.
여하튼 아주 오래전에 저는 Keldysh Institute의 세미나에 참석했습니다. 보고서의 주제조차 기억하지 못합니다. 그러나 한 가지 매우 흥미로운 생각이 있었습니다. 시스템이 복잡할수록 모델은 더 단순해야 한다는 것입니다. 즉, 가장 정확한 설명은 물론 합리적인 범위 내에서 더 간단한 모델에 의해 제공됩니다.
아이디어는 확실히 흥미롭습니다. 그 화자는 아마도 진공 속에서 구형 말의 행동을 연구하는 그룹에서 왔을 것입니다))
먼저 IMHO 모델이 적절해야 합니다. 즉, 객체 내부에서 발생하는 프로세스를 반영합니다. 그리고 더 정확하게는 더 좋습니다(이미 가능하고 가능합니다).
그러면 실행 가능하고 실질적으로 유용할 것입니다.
항상 그렇듯이 내가 틀릴 수 있습니다.
무엇을 붙이고 있습니까?))). 뭐, 그게 다야. 당신에게는 일꾼이 없습니다. 단순하지도 않고 길지도 않습니다. 누군가가 긁는 즉시 시작됩니다. 글쎄요, 저도 동의합니다. 종파주의자.
압치
나는 거기에 그렇게하지도 않고 다음과 같이 덧붙이고 싶었습니다.
스마트 시스템, 단순 모델
단순 시스템, 기본 모델
외환 - 간단한 시스템, 100%
나는 더 적은 수의 입력과 다항식 길이를 가진 모델이 많은 수의 입력을 가진 모델보다 작고 다항식 길이가 일반적으로 시장에 더 적합하다는 것을 스스로 증명했습니다. 모델이 복잡할수록 더 똑똑해집니다. 물론 이러한 효과가 항상 발생하는 것은 아니며 매우 작은 모델도 적절하지 않은 경우가 발생합니다. BUT ... 소중한 OOS 섹션을 낭비하지 않고 교육 섹션에 가장 적합한 모델을 선택하는 방법을 찾았습니다.
여러 모델을 받았고 충분히 높은 정확도로 평가한 후 미래에 얻을 모델을 선택했다고 상상해 보십시오. 그리고 그녀는 얻고 있습니다 .... 이것은 정확히 한 달 전에 내 돌파구가 있었던 것입니다 ...
보증금을 증명하세요.
아이디어는 확실히 흥미롭습니다. 그 화자는 아마도 진공 속에서 구형 말의 행동을 연구하는 그룹에서 왔을 것입니다))
먼저 IMHO 모델이 적절해야 합니다. 즉, 객체 내부에서 발생하는 프로세스를 반영합니다. 그리고 더 정확하게, 더 좋습니다(이것은 이미 가능하고 가능합니다).
그러면 실행 가능하고 실질적으로 유용할 것입니다.
항상 그렇듯이 내가 틀릴 수 있습니다.
블랙박스부터 시작하겠습니다. 우리는 그 안에서 무슨 일이 일어나고 있는지 모릅니다. 어떤 종류의 "객체 내부에서 발생하는 프로세스를 반영"할 수 있습니까? 그리고 객체의 프로세스에 대한 설명의 정확성에 대한 질문에서 진술 자체가 올바르지 않습니다. CN 모델은 CN 내부의 프로세스를 전혀 설명하기 위한 것이 아닙니다. 모델은 전체 시스템의 동작을 설명해야 합니다.
단순함의 요구 사항은 실행 가능성을 제공하고 복잡함은 모델 개발 영역에서만 뛰어난 수렴을 제공합니다. 이것은 단순 회귀 모델 에 표시될 수 있으며, 여기서 단순 회귀 모델은 프로세스를 더 적절하게 설명합니다.
예, 단순성과 원시성을 혼동하지 마십시오.
양적 추정에 대해 이야기하는 것이 더 논리적입니다. 그리고 복잡한 시스템의 장점은 너무 미미하여 품질/결과를 선택할 때 단순한 시스템에 지는 것입니다. 목표를 가장 가깝게 추측하는 시스템과 목표를 덜 정확하게 추측하는 단순한 시스템을 취하는 것과 같습니다. 그러나 긍정적인 거래와 부정적인 거래가 모두 있습니다. 더 정확한(굵게) 더하기는 더 정확한(굵게) 빼기를 제공합니다. 따라서 복잡한 일을 할 필요가 없습니다. 또한 복잡한 모델이 반복적인 방법으로 사용되는 경우 약간의 복잡성으로 인해 7마일 단계에서 리소스가 소비됩니다. 그리고 시간도. 따라서 복잡성은 특정 조건에 따라 달라집니다. 배기 가스가 3 kopeck이고 자원이 램에 있다면 그만한 가치가 있습니다. 단순한 것이 더 정확하기 때문이 아닙니다. 그러나 콤플렉스의 정확도는 금액에서 덜 중요하기 때문입니다.
당신은 모두 맞습니다. 그리고 이 모든 것도 중요합니다. 그러나 나는 다른 것에 대해 썼습니다. 특정 임계 값 이상으로 복잡성이있는 모델의 오류 증가에 대해. 예를 들어, Wiener 프로세스의 경우 최상의 예측은 현재 값입니다. 모델을 복잡하게 만들려고 하면 예측 정확도가 떨어지므로 단순한 모델을 사용하는 것이 좋습니다. 다른 시스템을 모델링할 때 일반적으로 모든 것이 유사합니다.
양적 추정에 대해 이야기하는 것이 더 논리적입니다. 그리고 복잡한 시스템의 장점은 너무 미미하여 품질/결과를 선택할 때 단순한 시스템에 지는 것입니다. 목표를 가장 가깝게 추측하는 시스템과 목표를 덜 정확하게 추측하는 단순한 시스템을 취하는 것과 같습니다. 그러나 긍정적인 거래와 부정적인 거래가 모두 있습니다. 더 정확한(굵게) 더하기는 더 정확한(굵게) 빼기를 제공합니다. 따라서 복잡한 일을 할 필요가 없습니다. 또한 복잡한 모델이 반복적인 방법으로 사용되는 경우 약간의 복잡성으로 인해 7마일 단계에서 리소스가 소비됩니다. 그리고 시간도. 따라서 복잡성은 특정 조건에 따라 달라집니다. 배기 가스가 3 kopeck이고 자원이 램에 있다면 그만한 가치가 있습니다. 단순한 것이 더 정확하기 때문이 아닙니다. 그러나 콤플렉스의 정확도는 금액에서 덜 중요하기 때문입니다.