[Arquivo!] Pura matemática, física, química, etc.: problemas de treinamento do cérebro não relacionados ao comércio de qualquer forma - página 537

 
Neutron:

... De onde vem o número 6? Porque existem seis vizinhos?


Isso não é sobre a regra dos seis apertos de mão? Cada ponto tem seis pontos vizinhos - seis conhecidos mais próximos.
 
Neutron:

O problema nesta formulação é padrão para uma rede neural - ela minimiza o erro MOC na amostra. Neste caso, há um perseptron linear de três entradas com um viés na terceira entrada. Este é essencialmente um método de solução iterativa numérica. Como você amarra Gaussian aqui (ou não)?

É possível não se preocupar com NS neste caso e resolver o problema através da simples enumeração de coeficientes a,b,c minimizando o erro de amostragem.

Que vergonha, não entendo a lógica por trás de sua solução... De onde vem o número 6? Porque existem 6 vizinhos?
Em primeiro lugar, Gauss está presente aqui desde o início, desde que ele inventou o MNC, e em segundo lugar, a solução das equações normais obtidas pelo MNC de Gaussian já é feita por outro método gaussiano para resolver estas equações usando matrizes.
 

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.

Que diabos de matrizes, Yusuf?! Um sistema de três equações lineares com três incógnitas. Você pode resolvê-lo sem Gauss. Qual é o problema?

Você não precisa de nenhuma aproximação, basta resolvê-la pelas fórmulas de Cramer, se você quiser mexer tanto com matrizes. Lembre-se "régua", é muito usada...

 
Mathemat:

Que diabos de matrizes, Yusuf?! Um sistema de três equações lineares com três incógnitas. Você pode resolvê-lo sem nenhum gaussiano. Qual é o problema?

Você não precisa de nenhuma aproximação, basta resolvê-la pelas fórmulas de Cramer, se você quiser mexer tanto com matrizes. Lembre-se "régua", é muito usada...

Esse é o problema: você não quer mexer com matrizes, mesmo pelo método de Cramer, existe um método direto.
 
yosuf: Esse é o problema, você não quer mexer com matrizes, mesmo pelo método de Cramer, há um método direto.

O que é seu "método direto", provavelmente não consigo lidar com ele. Provavelmente outra revolução matemática, só que agora em álgebra linear.

P.S. Acho que estou começando a adivinhar: é (18) novamente.

 
Mathemat:

Qual é seu "método direto" que eu provavelmente não consigo lidar. Provavelmente outra revolução matemática, só que desta vez em álgebra linear.

P.S. Acho que estou começando a adivinhar: é (18) novamente.

(18) está prestes a sacudir as fundações do MNC de Gauss para regressões lineares.
 
yosuf:
(18) logo sacudirá as bases do MNA gaussiano em regressões lineares.

O principal é que isso não vai abalar os fundamentos do DNA.
 
Integer:

É sobre a regra dos seis apertos de mão, não é? Cada ponto tem seis pontos vizinhos - seis conhecidos mais próximos.

Não!

Seis, quero dizer, não é o círculo mais próximo de um nó, é a distância média mais curta capaz de conectar dois nós arbitrários.

 
Neutron:

Não!

Seis, quero dizer, não é o círculo mais próximo de um nó, é a distância média mais curta capaz de conectar dois nós arbitrários.


Dois parâmetros. Um deles é o número de conhecidos mais próximos. A segunda é a proximidade (distância) do conhecimento (quantos apertos de mão vocês se conheceram).

Se os conhecidos mais próximos são seis, então apenas o favo de mel cabe, e a proximidade do conhecido é determinada pelo tamanho da célula cinza.

 
Mathemat:

Que diabos de matrizes, Yusuf?! Um sistema de três equações lineares com três incógnitas. Você pode resolvê-lo sem qualquer Gauss. Qual é o problema?

Alexei, como eu o entendo, este é um sistema de infinitas (ou maiores que três) equações lineares com três incógnitas. Nesta formulação, é incorreto escolher apenas três equações e procurar uma solução regular. Temos que encontrar tal solução para os coeficientes da equação que eles satisfaçam todo o vetor X e Y com o mínimo de erro. Isto tem seus próprios métodos para encontrar a solução ideal.

Inteiro:


Dois parâmetros. Um deles é o número de conhecidos mais próximos. A segunda é a proximidade (distância) do conhecimento (quantos apertos de mão vocês se conheceram).

Se houver seis amigos mais próximos, então as células são apropriadas, e a proximidade da amizade é determinada pelo tamanho da célula cinzenta.

Então, qual é a solução para este esquema?