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Talvez a palavra mais apropriada seja "fórmula". Por um lado, há uma função definida por uma tabela de dados e, por outro lado, há uma função definida por uma fórmula.
Estou observando seu diálogo com interesse. Gostaria de perguntar, que papel você atribui à regressão?
Talvez a palavra mais apropriada seja "fórmula". Por um lado, uma função é definida por uma tabela de dados e, por outro lado, é uma função definida por uma fórmula.
A guerra da terminologia é interessante como o inferno, mas será que alguém quer falar sobre a essência da questão?
Por exemplo, este http://alglib.sources.ru/interpolation/inversedistanceweighting.php já caiu, porque é impossível extrair valores de novos dados e obter um f-u no qual algo possa ser alimentado. Grosseiramente falando, não funciona com base em novos dados.
Você não parece ter praticamente resolvido o problema da interpolação, não é mesmo? Sim? Na interpolação, não se fala em simplificar uma função. O objetivo da interpolação não é simplificar. Alguém colocou interpolação e aproximação sob um título em um livro didático e lá vai você...
Por que especificar o domínio de uma função que já está definida do infinito negativo ao infinito positivo?
Como os gurus matemáticos escrevem livros didáticos - uma lixeira de todos em um capítulo, assim nesses livros didáticos os professores seniores dão palestras e a mesma lixeira vai para os chefes dos alunos, alguns dos quais mais tarde se tornam professores e o ciclo se encerra. Depois, alguns, em vez de explicar o significado das definições estabelecidas, introduzem novas definições. ao invés de uma função, é um mapeamento e é um beco sem saída. Alguns estão carregados com toda essa terminologia e pensam que se tornaram matemáticos... algum tipo de doença de esquerdismo no comunismo.
Quando se trata de Maksim, é preciso entender que, por toda sua alfabetização, falta-lhe precisão de pensamento e precisão na definição terminológica. Por causa disso, é completamente impossível entender o que ele quer.
Aqui está um exemplo desta linha.
A Maxim está procurando por parâmetros de spline. Ele define esses parâmetros por um conjunto de pontos.
O que é isto? A resposta é óbvia: o homem está empenhado na aproximação e esta afirmação é aproximada, uma vez que não está claro de seus cargos o que ele tem como entrada: uma função definida em uma tabela ou um conjunto de valores aleatórios para os quais ele está procurando forma analítica com um erro. Como nós e Maxim lidamos com citações, é muito provavelmente uma aproximação, ou seja, os valores dos pontos iniciais só podem ser dados pela função com um erro.
A situação se agrava porque a própria ideologia dos estrias exige a especificação de pontos de inflexão onde peças desta mesma estria serão unidas de forma inteligente.
Então, do que estamos falando? De que pontos estamos falando?
A seguir. Como esta função será utilizada na forma analítica? No primeiro caso é a interpolação, no segundo caso a extrapolação, que é muito atrativa para nós porque a extrapolação é algo mais do que a previsão.
Maxim fez uma bagunça de 5 páginas com sua declaração de problema imprecisa, quando é tão simples.
Quando estamos lidando com Maxim, temos que perceber que para toda sua alfabetização, falta-lhe precisão de pensamento e precisão na definição da terminologia. Isto torna completamente impossível entender o que ele quer.
Aqui está um exemplo desta linha.
A Maxim está procurando por parâmetros de spline. Ele define esses parâmetros por um conjunto de pontos.
O que é isto? A resposta é óbvia: o homem está empenhado na aproximação e esta afirmação é aproximada, uma vez que não está claro de seus cargos o que ele tem como entrada: uma função definida em uma tabela ou um conjunto de valores aleatórios para os quais ele está procurando forma analítica com um erro. Como nós e Maxim lidamos com citações, é muito provavelmente uma aproximação, ou seja, os valores dos pontos iniciais só podem ser dados pela função com um erro.
A situação se agrava porque a própria ideologia dos estrias exige a especificação de pontos de inflexão onde peças desta mesma estria serão unidas de forma inteligente.
Então, do que estamos falando? De que pontos estamos falando?
A seguir. Como esta função será utilizada na forma analítica? No primeiro caso é a interpolação, no segundo caso a extrapolação, que é muito atrativa para nós porque a extrapolação é algo mais do que a previsão.
Maxim fez uma confusão de sua formulação imprecisa do problema por 5 páginas, enquanto tudo é tão simples.
Dado: um conjunto de características para um não-rede. Precisamos transformá-los de muitas maneiras diferentes. Não me importa que nome terá, desde que eu tenha muitas variantes de transformação. Escolho o melhor deles e o guardo como função/fórmula/alguma coisa. Depois preciso inserir pontos de dados brutos (1 ou mais) e obter valor transformado. Este ponto pode estar dentro do conjunto onde a conversão original foi feita, ou pode ser um outlier.
Há 2 abordagens: transformar cada característica individualmente, ou todas de uma só vez em um pacote
Há transformações no núcleo das características via polinômios, eu mesmo não sei como fazê-las.A guerra terminológica é naturalmente tão interessante, mas alguém está disposto a falar sobre o cerne da questão?
...
Para chegar ao cerne da questão, é preciso primeiro entender a pergunta. Se a tarefa é interpolar, não há escolha arbitrária do número de pontos de nó.
Estou observando seu diálogo com interesse. Gostaria de perguntar, que papel você atribui à regressão?
Por que ele deveria desempenhar um papel? Basicamente, é uma aproximação.
Para chegar ao cerne da questão, você deve primeiro entender a pergunta. Se o problema é a interpolação, não há escolha arbitrária do número de pontos de nó.
Eu escrevi acima em resposta a Sanych
Dado: um conjunto de características para uma não-rede. Precisamos transformá-los de muitas maneiras diferentes. Não me importa como será chamado, desde que haja muitas variantes de transformações. Então precisamos ter alguma f-função, na qual os pontos brutos (1 coisa) recebem seus novos valores. Este ponto pode estar dentro do conjunto onde a transformação original foi feita, ou ser um outlier.
Quantos em números? Quantas características? Quantas entradas tem a rede neural?
1 coisa" é uma função, ou uma coisa de um único ponto?
Quantos em números? Quantos sinais? Quantas entradas tem a rede neural?
1 coisa" é uma função, ou uma coisa de um único ponto?
Qualquer número de entradas.
Você pode fazer um conversor separado para cada um separadamente ou um conversor genérico que os modifica juntos de uma só vez.
1 item é um ponto
Dado: um conjunto de características para uma não-rede. Precisamos transformá-los de muitas maneiras diferentes. Não me importa como será chamado, desde que haja muitas variantes de transformações. Então precisamos ter alguma f-função, na qual os pontos brutos (1 coisa) recebem seus novos valores. Este ponto pode estar dentro do conjunto onde a transformação original foi feita, ou ser um outlier.
Meu URMhttps://www.mql5.com/ru/articles/250 é mais adequado para isso, embora eu não seja um adepto das redes neurais.