실질적인 조언을 구합니다. - 페이지 5

[Roman]

Dmitry Fedoseev :

모드 1	모드 2	모드 3	모드 4	모드 5	모드 6	모드 7	모드 8	모드 9	모드 10	모드 11	모드 12	모드 13	모드 14	모드 15	합집합
4.43 1	17.09 1	15.82 2	2.53 1	0.63 1	17.72 1	28.48 1	5.70 2	13.29 3	5.70 2	8.23 2	6.33 2	0.63 1	3.16 3	6.96 3	23
5.06 2	17.72 2	12.66 1	3.80 2	0.63 1	19.62 2	29.11 2	4.43 1	9.49 2	5.06 1	6.33 1	6.33 2	1.90 2	1.90 2	6.33 2	26
4.43 1	20.25 3	16.46 3	4.43 3	0.63 1	17.72 1	29.75 3	6.33 3	5.06 1	8.23 3	10.13 3	5.06 1	0.63 1	1.27 1	4.43 1	29

가장 작은 금액은 23입니다. 첫 번째 행을 선택하십시오.

감사합니다 저도 참고하겠습니다.

그러나 이것들은 오류 값입니다. 그러한 평가 방법을 사용하는 것이 신뢰할 수 있습니까?
통계에서 제곱합은 주로 오류를 추정하는 데 사용됩니다.
그리고 제곱합과 등급은 다른 결과를 얻습니다. 어떤 방법을 믿어야 할까요?

;))

어떤 수학 영역에서 평가 방법이 사용됩니까?
이 물질을 피우고 어떤 경우에 사용되는지 이해합니다.

[Dmitry Fedoseev]

문제에 대한 만족스러운 솔루션을 제공하는 방법을 적용하는 것이 필요합니다. 어떤 방법을 적용하든 자신이 무엇을 하고 있고 무슨 일이 일어나는지 이해해야 합니다.

그리고 만족스러운 결과가 무엇인지 모른다면 어떤 방법을 사용해도 상관 없습니다.

[Roman]

Dmitry Fedoseev :

문제에 대한 만족스러운 솔루션을 제공하는 방법을 적용하는 것이 필요합니다. 어떤 방법을 적용하든 자신이 무엇을 하고 있고 무슨 일이 일어나는지 이해해야 합니다.

그리고 만족스러운 결과가 무엇인지 모른다면 어떤 방법을 사용해도 상관 없습니다.

부분적으로는 동의하지만 이 경우 모듈에서 반복되는 오류가 아니라 오류 자체의 값을 평가합니다.
이 방법은 중복 값을 평가하는 데 적합합니다.
오차값 자체를 추정하기에는 적합한 방법이 아닌 것 같습니다.

[Dmitry Fedoseev]

Roman :

부분적으로는 동의하지만 이 경우 모듈에서 반복되는 오류가 아니라 오류 자체의 값을 평가합니다.
이 방법은 중복 값을 평가하는 데 적합합니다.
오차값 자체를 추정하기에는 적합한 방법이 아닌 것 같습니다.

값이 반복되면 값 자체는 1, 2, 3으로 바꾸는 것과 정확히 동일한 결과를 제공합니다.

주제 작성자가 자신의 작업을 공식화한 이 주제의 첫 번째 게시물을 읽으십시오. 읽기만 하고 발명하지 마십시오.

[Roman]

Dmitry Fedoseev :

값이 반복되면 값 자체는 1, 2, 3으로 바꾸는 것과 정확히 동일한 결과를 제공합니다.

주제 작성자가 자신의 작업을 공식화한 이 주제의 첫 번째 게시물을 읽으십시오. 읽기만 하고 발명하지 마십시오.

그래서 아무도 발명하지 않습니다. 첫 번째 게시물에서 알 수 있듯이 처음에는 오류의 최소화를 평가하는 것이 작업이었습니다.
그리고 topikstarter는 심지어 그의 테이블에 있는 모든 오류의 평균값을 가져왔습니다. 그러나 그에게는 실용적이지 않거나 유익하지 않은 것처럼 보였습니다.
오류 최소화 평가와 중복 값 평가는 다른 작업입니다.

[Dmitry Fedoseev]

Roman :

그래서 아무도 발명하지 않습니다. 첫 번째 게시물에서 알 수 있듯이 처음에는 오류의 최소화를 평가하는 것이 작업이었습니다.
그리고 topikstarter는 심지어 그의 테이블에 있는 모든 오류의 평균값을 가져왔습니다. 그러나 그에게는 실용적이지 않거나 유익하지 않은 것처럼 보였습니다.
오류 최소화 평가와 중복 값 평가는 다른 작업입니다.

평균이 충분하지 않다는 것일 뿐이며 큰 이상값이 없어야 합니다.

[Alexandr Andreev]

Dmitry Fedoseev :

평균이 충분하지 않다는 것일 뿐이며 큰 이상값이 없어야 합니다.

따라서 작업

[Roman]

Dmitry Fedoseev :

평균이 충분하지 않다는 것일 뿐이며 큰 이상값이 없어야 합니다.

그런 다음 초기 데이터를 추가로 준비하거나 표준화된 형태로 가져오거나 표준화해야 합니다.
내 예에서 이것은 MathPow 표현식(arr[i] - (max-min)/* 또는 avg*/, 2.0)에 의해 정확히 고려되며 제곱 함수는 곱을 수행합니다.
즉, 곱에 해당하는 2승으로 올립니다.

[Roman]

대화는 정규화와 표준화에 대한 것이기 때문에 이 정렬은 비교된 값을 동일한 척도로 가져와야 할 때 사용됩니다.
하나의 척도로 축소한다는 것은 무엇을 의미합니까?
이것은 예를 들어 81.500과 1.13453 또는 5200.1 또는 27340 등과 같은 숫자를 비교해야 할 때입니다.
즉, 값은 정수 뒤의 자릿수 가 다릅니다.
이러한 데이터를 비교하거나 모델로 전송하기 위해 모델이 여러 기능을 먹는 경우 정규화 또는 표준화를 사용합니다.
모델이 올바르게 계산되고 올바른 계산을 제공합니다.
그러한 기능을 작성했으며 누군가가 필요하면 사용하십시오.

 //--------------------------------------------------------------------
//Возвращает максимальное значение элементов массива
double ArrayMax( double & arrIn[])
{
   uint size = ArraySize (arrIn);
   if (size == 0 ) 
       return ( 0.0 );          
   
   double max = arrIn[ 0 ];
   for ( uint i= 1 ; i<size; i++)
       if (arrIn[i] > max) 
         max = arrIn[i];

   return (max);
}

//--------------------------------------------------------------------
//Возвращает минимальное значение элементов массива
double ArrayMin( double & arrIn[])
{
   uint size = ArraySize (arrIn);
   if (size == 0 ) 
       return ( 0.0 );   
   
   double min = arrIn[ 0 ];  
   for ( uint i= 1 ; i<size; i++)
       if (arrIn[i] < min) 
         min = arrIn[i];

   return (min);
}

//--------------------------------------------------------------------
//Возвращает средне арефметическое значение элементов массива
double ArrayMean( double & arrIn[])
{
   uint size = ArraySize (arrIn);
   if (size == 0 ) 
       return ( 0.0 );         

   double sum = 0.0 ;       
   for ( uint i= 0 ; i<size; i++) 
      sum += arrIn[i];     
   
   return (sum/size);
}

//--------------------------------------------------------------------
//Возвращает среднеквадратичное (стандартное) отклонение значений элементов массива
double ArrayStd( double & arrIn[])
{
   uint size = ArraySize (arrIn);
   if (size == 0 ) 
       return ( 0.0 );   
   
   double sum  = 0.0 ; 
   double mean = ArrayMean(arrIn); 
          
   for ( uint i= 0 ; i<size; i++)
      sum += MathPow ( MathAbs (arrIn[i]-mean), 2.0 );
      
   return ( MathSqrt (sum/size));
}

//--------------------------------------------------------------------
//Возвращает нормализованные значения элементов масcива
void ArrayNormalized( double & arrIn[], double & arrOut[])
{
   uint size = ArraySize (arrIn);
   if (size == 0 ) 
       return ; 
      
   double min = ArrayMin(arrIn);   
   double max = ArrayMax(arrIn);
   
   for ( uint i= 0 ; i<size; i++)
      arrOut[i] = (arrIn[i]-min) / (max-min);   
}

//--------------------------------------------------------------------
//Возвращает стандвртизированые значения элементов масcива
void ArrayStandardized( double & arrIn[], double & arrOut[])
{
   uint size = ArraySize (arrIn);
   if (size == 0 ) 
       return ; 
      
   double mean = ArrayMean(arrIn);
   double std  = ArrayStd(arrIn);
   
   for ( uint i= 0 ; i<size; i++)
      arrOut[i] = (arrIn[i]-mean) / std;   
}

[Alexey Viktorov]

Roman :

대화는 정규화와 표준화에 대한 것이기 때문에 이 정렬은 비교된 값을 동일한 척도로 가져와야 할 때 사용됩니다.
하나의 척도로 축소한다는 것은 무엇을 의미합니까?
이것은 예를 들어 81.500과 1.13453 또는 5200.1 또는 27340 등과 같은 숫자를 비교해야 할 때입니다.
즉, 값은 정수 뒤의 자릿수 가 다릅니다.
이러한 데이터를 비교하거나 모델로 전송하기 위해 모델이 여러 기능을 먹는 경우 정규화 또는 표준화를 사용합니다.
모델이 올바르게 계산되고 올바른 계산을 제공합니다.
그러한 기능을 작성했으며 누군가가 필요하면 사용하십시오.

ArrayMaximum 및 ArrayMinimum에 대해 마음에 들지 않는 것은 무엇입니까? 주기를 통해 작성하는 것은 무엇을 위한 것이었습니까?