回归方程 - 页 16 1...910111213141516 新评论 Андрей 2010.11.17 00:31 #151 lea: 你花了多长时间才做出这个发现？:) hrenfx已经完成并发布了一项出色的实验工作--你呢？;-) 例如，你难道不想打开类似 "货币分析 中的矩阵 "的东西吗？ Evgeniy Logunov 2010.11.17 01:07 #152 jartmailru: 例如，你是否有可能想启动类似于 "货币分析中的矩阵 "的东西？ 我已经受够了我的实验室，谢谢你。 他们连续两周让我隔天睡觉。 hrenfx 2010.11.17 01:13 #153 lea: 我已经受够了我的实验室，谢谢你。 第二个星期，他们让我每隔一个晚上就睡一次。 吐出来吧。有一个灾难性的好东西的缺乏。 P.S. 当然，你一定会被拉屎的。但你会在某个时候停止关注。 [删除] 2010.11.17 06:59 #154 hrenfx: 吐出来吧。有用处的东西少得可怜。 P.S. 当然，你一定会被拉屎。但你会在某个时候停止关注这个问题。 ))因此，这可能是关于大学的问题 :) [删除] 2015.06.28 13:09 #155 你可以在《预测问题中的混合回归趋势模型》一文中读到它。 Vladimir 2015.12.27 17:15 #156 j21:关于这篇文章--我在某处看到了该算法的实现（或类似）（由这些作者）。我一找到它，就会把它贴出来。P.S. 我没有完整的文章。((如果有人还有兴趣，文章的第二作者在他的经济学博士论文（2006年，Muravyev，Dmitry Georgievich，《经济学中的数学和工具方法》，科学图书馆的学位论文和作者摘要论文Cathttp://www.dissercat.com/content/matematicheskie-metody-razrabotki-i-otsenki-strategii-torgovli-na-mezhbankovskom-valyutnom-r?_openstat=cmVmZXJ1bi5jb207bm9kZTthZDE7#ixzz3vXr6iRi5） 的导言中指出。"本文所开发的方法和算法是基于V.N. Vapnik的想法，即在给定的样本量下找到接近最佳的规则，并在给定的可靠性下估计一般人群的规则质量。"瓦普尼克从事模式识别几十年了，在应用于上述 "规则发现 "方面，他写了一本非常好的专著Vapnik V. N. Dependence reconstruction from empirical data.-Moscow: Nauka, 1979. - 448 p. http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D1%83%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F:%D0%92%D0%B0%D0%BF%D0%BD%D0%B8%D0%BA_1979_%D0%92%D0%BE%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9引入了平均风险或经验风险的概念，它不仅包括近似函数偏离现有数据的风险（它由OLS最小化），还包括拟合参数或函数数量过多的风险。 我记得我用的是他的另一本书，1984年的《算法和依赖性恢复程序》，这本书让我可以直接用Fortran写出书中的文字实现。我从不同的地方拿了点定义的函数，通过代数和三角多项式计算出近似值，任何函数的混合组合都有。我很惊讶于他的算法是如何精确地确定有多少参数需要保留，有多少参数将是不必要的。我感到惊讶的是，在几乎所有的例子中，我自己都会留下相同的金额和相同的参数。 1...910111213141516 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
你花了多长时间才做出这个发现？:)
例如，你难道不想打开类似 "货币分析 中的矩阵 "的东西吗？
例如，你是否有可能想启动类似于 "货币分析中的矩阵 "的东西？
我已经受够了我的实验室，谢谢你。
他们连续两周让我隔天睡觉。
我已经受够了我的实验室，谢谢你。
第二个星期，他们让我每隔一个晚上就睡一次。
吐出来吧。有一个灾难性的好东西的缺乏。
P.S. 当然，你一定会被拉屎的。但你会在某个时候停止关注。
吐出来吧。有用处的东西少得可怜。
P.S. 当然，你一定会被拉屎。但你会在某个时候停止关注这个问题。
))因此，这可能是关于大学的问题 :)
关于这篇文章--我在某处看到了该算法的实现（或类似）（由这些作者）。我一找到它，就会把它贴出来。
P.S. 我没有完整的文章。((
如果有人还有兴趣，文章的第二作者在他的经济学博士论文（2006年，Muravyev，Dmitry Georgievich，《经济学中的数学和工具方法》，科学图书馆的学位论文和作者摘要论文Cathttp://www.dissercat.com/content/matematicheskie-metody-razrabotki-i-otsenki-strategii-torgovli-na-mezhbankovskom-valyutnom-r?_openstat=cmVmZXJ1bi5jb207bm9kZTthZDE7#ixzz3vXr6iRi5） 的导言中指出。
"本文所开发的方法和算法是基于V.N. Vapnik的想法，即在给定的样本量下找到接近最佳的规则，并在给定的可靠性下估计一般人群的规则质量。"
瓦普尼克从事模式识别几十年了，在应用于上述 "规则发现 "方面，他写了一本非常好的专著
Vapnik V. N. Dependence reconstruction from empirical data.-Moscow: Nauka, 1979. - 448 p. http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D1%83%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F:%D0%92%D0%B0%D0%BF%D0%BD%D0%B8%D0%BA_1979_%D0%92%D0%BE%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B7%D0%B0%D0%B2%D0%B8%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%B9
引入了平均风险或经验风险的概念，它不仅包括近似函数偏离现有数据的风险（它由OLS最小化），还包括拟合参数或函数数量过多的风险。
我记得我用的是他的另一本书，1984年的《算法和依赖性恢复程序》，这本书让我可以直接用Fortran写出书中的文字实现。我从不同的地方拿了点定义的函数，通过代数和三角多项式计算出近似值，任何函数的混合组合都有。我很惊讶于他的算法是如何精确地确定有多少参数需要保留，有多少参数将是不必要的。我感到惊讶的是，在几乎所有的例子中，我自己都会留下相同的金额和相同的参数。