Pratik tavsiye isteyin. - sayfa 5

Yeni yorum
 
Dmitry Fedoseev :
Mod 1 Mod 2 Mod 3 Mod 4 Mod 5 Mod 6 Mod 7 Mod 8 Mod 9 Mod 10 Mod 11 Mod 12 13 Modu Mod 14 mod 15 toplam
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


En küçük miktar 23'tür, ilk satırı seçin.

Teşekkürler, ben de not alacağım.

Ancak bunlar hata değerleridir, böyle bir derecelendirme yöntemi kullanmak güvenilir midir?
İstatistikte, karelerin toplamı esas olarak hataları tahmin etmek için kullanılır.
Ve karelerin toplamı ve derecelendirme farklı sonuçlar alır, bu yüzden hangi yönteme güvenmeli?

;))

Derecelendirme yöntemi hangi matematiksel alanda kullanılmaktadır?
Bu malzemeyi içmek ve hangi durumlarda kullanıldığını anlamak.
 

Probleme tatmin edici bir çözüm sunan yöntemin uygulanması gerekmektedir. Herhangi bir yöntemi uygularken, ne yaptığınızı ve ne olduğunu anlamanız gerekir.

Ve tatmin edici bir sonucun ne olması gerektiği konusunda bir fikir yoksa, hangi yöntemin kullanılacağı hiç fark etmez.

 
Dmitry Fedoseev :

Probleme tatmin edici bir çözüm sunan yöntemin uygulanması gerekmektedir. Herhangi bir yöntemi uygularken, ne yaptığınızı ve ne olduğunu anlamanız gerekir.

Ve tatmin edici bir sonucun ne olması gerektiği konusunda bir fikir yoksa, hangi yöntemin kullanılacağı hiç fark etmez.

Kısmen katılıyorum, ancak bu durumda, modüldeki tekrarını değil, hatanın değerini değerlendiriyoruz.
Bu yöntem, yinelenen değerleri değerlendirmek için uygundur.
Bana öyle geliyor ki bu, hata değerlerini kendi başına tahmin etmek için uygun bir yöntem değil.

 
Roman :

Kısmen katılıyorum, ancak bu durumda, modüldeki tekrarını değil, hatanın değerini değerlendiriyoruz.
Bu yöntem, yinelenen değerleri değerlendirmek için uygundur.
Bana öyle geliyor ki bu, hata değerlerini kendi başına tahmin etmek için uygun bir yöntem değil.

Değerler tekrarlanırsa, kendileri 1, 2, 3 ile değiştirmekle tamamen aynı sonucu verecektir.

Konunun yazarının görevini formüle ettiği bu konunun ilk gönderisini okuyun - sadece okuyun ve icat etmeyin.

 
Dmitry Fedoseev :

Değerler tekrarlanırsa, kendileri 1, 2, 3 ile değiştirmekle tamamen aynı sonucu verecektir.

Konunun yazarının görevini formüle ettiği bu konunun ilk gönderisini okuyun - sadece okuyun ve icat etmeyin.

Yani kimse icat etmiyor. İlk mesajdan anladığım kadarıyla başlangıçta yapılan iş hatanın minimizasyonunu değerlendirmekti.
Ve masasındaki topik başlatıcı, tüm hataların ortalama değerini bile ortaya çıkardı. Ama ona pratik ya da bilgilendirici değilmiş gibi geldi.
Hata minimizasyonunun değerlendirilmesi ve yinelenen değerlerin değerlendirilmesi farklı görevlerdir.

 
Roman :

Yani kimse icat etmiyor. İlk mesajdan da anladığım kadarıyla başlangıçta iş hatanın minimizasyonunu değerlendirmekti.
Topikstarter, tablosundaki tüm hataların ortalama değerini bile ortaya çıkardı. Ama ona pratik ya da bilgilendirici değilmiş gibi geldi.
Hata minimizasyonunun değerlendirilmesi ve yinelenen değerlerin değerlendirilmesi farklı görevlerdir.

Sadece ortalama yeterli değil, yine de büyük bir aykırı değer olmaması gerekiyor.

 
Dmitry Fedoseev :

Sadece ortalama yeterli değil, yine de büyük bir aykırı değer olmaması gerekiyor.

ve bu nedenle iş

 
Dmitry Fedoseev :

Sadece ortalama yeterli değil, yine de büyük bir aykırı değer olmaması gerekiyor.

Ardından, ilk verileri ek olarak hazırlamak, normalleştirilmiş bir forma getirmek veya standart hale getirmek gerekir.
Örneğimde, bu tam olarak MathPow ifadesi (arr[i] - (max-min)/* veya ort*/, 2.0) tarafından dikkate alınır ve kare işlevi ürünü gerçekleştirir.
Yani ürüne karşılık gelen ikinci güce yükselir.

 

Konuşma normalleştirme ve standardizasyon ile ilgili olduğundan, karşılaştırılan değerleri aynı ölçeğe getirmek gerektiğinde bu hizalama kullanılır.
Tek bir ölçeğe indirgemek ne anlama geliyor?
Bu, örneğin 81.500 ve 1.13453 veya 5200.1 veya 27340 gibi sayıları karşılaştırmanız gerektiği zamandır.
Yani değerler tam sayıdan sonra farklı sayıda basamak içerir .
Bu tür verileri karşılaştırmak veya modele aktarmak için eğer model birden fazla özniteliği yerse normalleştirme veya standardizasyon kullanılır,
Böylece model doğru bir şekilde hesaplanmış ve doğru hesaplamayı vermiştir.
Bu tür işlevleri yazdı, birinin ihtiyacı varsa kullanın.

 //--------------------------------------------------------------------
//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;   
}
 
Roman :

Konuşma normalleştirme ve standardizasyon ile ilgili olduğundan, karşılaştırılan değerleri aynı ölçeğe getirmek gerektiğinde bu hizalama kullanılır.
Tek bir ölçeğe indirgemek ne anlama geliyor?
Bu, örneğin 81.500 ve 1.13453 veya 5200.1 veya 27340 gibi sayıları karşılaştırmanız gerektiği zamandır.
Yani değerler tam sayıdan sonra farklı sayıda haneye sahiptir.
Bu tür verileri karşılaştırmak veya modele aktarmak için eğer model birden fazla özniteliği yerse normalleştirme veya standardizasyon kullanılır,
Böylece model doğru bir şekilde hesaplanmış ve doğru hesaplamayı vermiştir.
Bu tür işlevleri yazdı, birinin ihtiyacı varsa kullanın.

ArrayMaximum ve ArrayMinimum hakkında beğenilmeyen şey nedir? Bir döngü boyunca yazmak ne içindi?
1234567
Yeni yorum