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As fórmulas não são uma debandada em massa sem sentido. É o caminho que levou ao resultado - a fórmula - que conta.
Bem, se você a receber em russo, eu a enviarei para você.
Bem, se você se deparar com ele em russo, eu o enviarei para você.
Bem, se eu me deparar com ele em russo, eu o enviarei para você.
Eu o acrescentei lá dentro:
O que ele inventou lá, eu não sei. Mas eu sei pela prática qual é o escopo da regressão polinomial. Nossos livros (ainda soviéticos) sobre métodos computacionais dizem a mesma coisa.
Com certeza vou dar uma olhada nos russos.Acrescentei lá:
Não sei ao que ele chegou lá. Mas sei, pela prática, qual é o alcance da regressão polinomial. Nossos livros (ainda soviéticos) sobre métodos computacionais dizem a mesma coisa.
Em russo, eu definitivamente vou olhar para ele.Eu não consegui encontrar um vídeo, apenas um livro antigo
Provavelmente nada de especial para quem está familiarizado com MoD, mas talvez algo novoHá apenas um vídeo em russo:
Eu não consegui passar por isso, mas acho que é tudo relevante.
Não foi possível encontrar um vídeo, apenas um livro antigo.
O livro é de 1979. (É bastante volumoso, vou levar meu tempo revisando-o). Entretanto, não creio que haja nada drasticamente diferente do conteúdo de livros de outros autores publicados entre 1980 e 1990 (por exemplo, Ivanov, Marchuk, Zeldovich, Myshkis, Samarsky, Gulin, Tsvetkov...).
Mas o vídeo, como eu o entendo, apresenta-lhes alguns novos desenvolvimentos. Certo?
O livro é de 1979. (É bastante volumoso, vou levar meu tempo revisando-o). No entanto, acho que não há nada drasticamente diferente do conteúdo de livros de outros autores publicados entre 1980 e 1990 (por exemplo, Ivanov, Marchuk, Zeldovich, Myshkis, ...).
Mas o vídeo, como eu o entendo, apresenta-lhes alguns novos desenvolvimentos. Certo?
Acho que esta também é uma informação antiga. Dos novos (últimos discursos), tudo está em inglês.
especificamente sobre a busca de força bruta na I.O.D. como uma forma de inteligência artificial.
mas a base é a mesma - reconstrução de dependências através da introdução de mapeamentos em novas dimensões usando transformações de kernel e algumas outras coisas
é uma idéia normal encontrar um espaço em que quase não mudam, por exemplo, por força bruta, já discutida
estranho, imho a lei da mudança precisa ser buscada, bem, BP não pode ser caracterizada por uma fórmula com coeficientes constantes, não importa qual fórmula, mesmo polinomial, até mesmo regressão de Sultanov
Para a segunda semana estou viciado no estudo dos modelos SSA, estou interessado em prever, além disso o próprio modelo SSA implica que existe uma fórmula de recorrência para as séries de entrada e é suficiente para reagrupar os vetores dos números próprios da matriz de covariância....
Estive estudando os códigos do MatLab sobre a SSA, passei-os do MatLab para o MQL5 e observando sua conversa sem pressa cheguei a uma conclusão, que os próprios vetores matriciais devem ser previstos, é claro, você terá outro "modelo de previsão pouco razoável" na saída, mas não é difícil analisar a repetibilidade da matriz, com pequena janela deslizante, pequenas matrizes... ou seja, reduzir o problema às estatísticas
estranho, imho, a lei da mudança deve ser buscada, mas a BP não pode ser caracterizada por uma fórmula com coeficientes constantes, não importa qual fórmula, mesmo polinomial, até mesmo regressão do Sultanov
Para a segunda semana estou viciado no estudo dos modelos SSA, estou interessado em prever, além disso o próprio modelo SSA implica que existe uma fórmula de recorrência para as séries de entrada e é suficiente para reagrupar os vetores dos números próprios da matriz de covariância....
Estive estudando os códigos do MatLab sobre a SSA, passei-os do MatLab para o MQL5 e observando sua conversa sem pressa cheguei a uma conclusão, que os próprios vetores matriciais devem ser previstos, é claro, você terá outro "modelo de previsão pouco razoável" na saída, mas não é difícil analisar a repetibilidade da matriz, com pequena janela deslizante, pequenas matrizes... ou seja, reduzir o problema às estatísticas
Bem, sim, e de preferência não para prever, mas para reconstruir a dependência do tempo, por exemplo, entre 2 ou mais BPs relacionadas. Não há lei lá, pois muda com mudanças na liquidez
não é difícil analisar a repetibilidade das matrizes, com uma pequena janela deslizante, as matrizes são pequenas... ou seja, reduzir o problema às estatísticas