Вы точно человек?
Метод наименьших квадратов (МНК).
Метод наименьших квадратов
Метод наименьших квадратов - C Здравствуйте! Помогите пожалуйста составить программу в C , а то я полный ноль в этом Линейная аппроксимация МНК Буду очень Есть ли у кого реализованный метод МНК в случае линейной модели или может кто подскажет как применить alglib Метод наименьших квадратов - исправить ошибки в коде - C Здравствуйте! Уже очень много раз переделывал и не помогает Нужно построить модель метода наименьших квадратов! Помогите пожалуйста объяснить выделенное место в коде: Построить линейный тренд методом наименьших квадратов - C Сразу извините, если что-то не так в оформлении, я на форуме новичок: Методом наименьших квадратов вычислить параметры для заданной группы точек на плоскости - C Программисты, пожалуйста помогите!!! Метод найменьших квадратов - C kod v C dlya vospolneniya funkcii metodom naimenshix kvadratov. Не понимаю как работать с Псевдослучайные числа метод середин квадратов - C Имеется генератор псевдослучайных чисел, работающий по-принципу середин квадратов. Блоги программистов и сисадминов. Ссылки сообщества Социальные группы. Метки нет Все метки. Срочно нужно сделать регрессионную модель.. Ответ на вопрос Реализовать метод наименьших квадратов вы можете найти в этих темах: После регистрации реклама в сообщениях будет скрыта и будут доступны все возможности форума. И что нужно конкретно. Просто создать метод с несколькими перегрузками и исключениями или что-то еще? Для начала просто хотя бы сделать МНК ,как мне сказал препод: Tasha , вложение недоступно. Загрузите его на форум. Tasha , Если до выходных терпит, то сяду в плотную. А пока не могу обещать. Пока как вариант могу предложить посмотреть реализацию в Math. Net Numerics Скачивайте его в свой проект через NuGet. Я правильно понимаю, что должна быть не только линейная регрессия? И там вроде есть линейный МНК и нелинейный МНК, в общем разбираться надо. Я подключиться смогу только на выходных, может кто раньше поможет. Собственно, вот, что сделал. Для реализации метода наименьших квадратов нам понадобится: В инете много инфы на эту тему. За основу я взял главу этой книги и примеры из конца этой главы б Создать класс Matrix в которой должен уметь: Это рекурсивная статическая функция. Так как минор находится путем вычеркивания строки и столбца, это не самый оптимальный способ. В случаях когда под главной диагональю стоят нули треугольная матрица , то определитель такой матрицы равен произведению членов главной диагонали. Поэтому если на больших объемах данных будет тормозить, то следует реализовать это. Кликните здесь для просмотра всего текста. C 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 using System ; using System. Generic ; using System. Linq ; using System. Text ; using System. Col throw new ArgumentException "Matrix should be square! Length throw new ArgumentException "X and Y arrays should be equal! Length throw new ArgumentException "Порядок полинома должен быть на много меньше количества точек! Tasks ; using MathNet. Еще ссылки по теме: Метод найменьших квадратов - C kod v C dlya vospolneniya funkcii metodom naimenshix kvadratov Метод середин квадратов. Искать еще темы с ответами Или воспользуйтесь поиском по форуму: Реклама - Обратная связь. Мы во Vkontakte Мы в Facebook C для начинающих CyberForum. Реализовать метод наименьших квадратов - C Ответов 6 Метки нет Все метки Хелп,я новичок. Кликните здесь для просмотра всего текста C. КиберФорум - форум программистов, компьютерный форум, программирование.
Пищевая ценность воды
Масло для волос несмываемое какое лучше отзывы
Воспаление трубы матки
При обработке экспериментальных данных часто возникает необходимость аппроксимировать их линейной функцией. Аппроксимацией приближением функции f x называется нахождение такой функции аппроксимирующей функции g x , которая была бы близка заданной. Критерии близости функций могут быть различные. В случае если приближение строится на дискретном наборе точек, аппроксимацию называют точечной или дискретной. В случае если аппроксимация проводится на непрерывном множестве точек отрезке , аппроксимация называется непрерывной или интегральной. Примером такой аппроксимации может служить разложение функции в ряд Тейлора, то есть замена некоторой функции степенным многочленом. Наиболее часто встречающим видом точечной аппроксимации является интерполяция — нахождение промежуточных значений величины по имеющемуся дискретному набору известных значений. Пусть задан дискретный набор точек, называемых узлами интерполяции , а также значения функции в этих точках. Требуется построить функцию g x , проходящую наиболее близко ко всем заданным узлам. В качестве функции g x обычно выбирается полином, который называют интерполяционным полиномом. В случае если полином един для всей области интерполяции, говорят, что интерполяция глобальная. В случае если между различными узлами полиномы различны, говорят о кусочной или локальной интерполяции. Найдя интерполяционный полином, мы можем вычислить значения функции между узлами, а также определить значение функции даже за пределами заданного интервала провести экстраполяцию. Любая линейная функция может быть записана уравнением Аппроксимация заключается в отыскании коэффициентов a и b уравнения таких, чтобы все экспериментальные точки лежали наиболее близко к аппроксимирующей прямой. С этой целью чаще всего используется метод наименьших квадратов МНК , суть которого заключается в следующем: Решение поставленной задачи сводится к нахождению экстремума указанной функции двух переменных. С этой целью находим частные производные функции функции по коэффициентам a и b и приравниваем их к нулю. Решаем полученную систему уравнений Определяем значения коэффициентов Для вычисления коэффициентов необходимо найти следующие составляющие: Тогда значения коэффициентов будут определены как. Для примера реализации воспользуемся набором значений, полученных в соответствии с уравнением прямой. Рассчитаем указанные коэффициенты по методу наименьших квадратов. Результат сохраняем в форме двумерного массива, состоящего из 2 столбцов. При следующем запуске программы добавим случайную составляющую к указанному набору значений и снова рассчитаем коэффициенты. Для наглядности построим график функции, полученный аппроксимацией по методу наименьших квадратов. Подробнее о построении графика функции описано здесь. Елена очень даже симпатичная. И в математике разбирается, и на C умеет программировать. Мне вот статья очень помогла. Многое из того, что я на ВМиК изучал, уже из головы улетучилось просто за ненадобностью. А теперь вот понадобилось. В интернете нашёл вариант МНК, в котором минимизируется не разница по координате y, а расстояние от точки до прямой. Я попробовал Вашим способом — найти производные от данной функции по трём коэффициентам. Что касается расстояния от точки до прямой, то я считаю, что это — дополнительное усложнение алгоритма. Но если применять этот метод к реальному набору исходных данных, то для значений x и y всё равно будет какой-либо разброс, и этот алгоритм можно использовать с некоторым допущением. Пытаюсь использовать данный подход для распознавания линий на картинке. Ещё есть беда, что при большом количестве точек очень легко выйти за пределы значений битных значений. Пока лечу элементарным прореживанием данных есть мысль, что можно усреднять группы точек, но пока гложат сомнения. Не силён в математике, поэтому осмелюсь спросить у автора: Не помню, как эта штука называется, но есть функции-агрегаты, которые так можно легко реализовать например, sum — каждое новое значение просто прибавляем к результату , есть некоторые, которые можно, но с приворотами среднее-арифметическое по-моему , а какие-то вообще нельзя медиану, вроде как. Данный случай к какому относится? Да, для вертикальных прямых этот алгоритм применять затруднительно. Что касается увеличения количества точек, то мы по сути и храним суммы значений в различных вариантах , поэтому увеличение количества точек реализовать достаточно просто. Для этого нужно сделать суммы внутри функции переменными типа static чтобы они сохраняли значение при выходе из функции , а затем с каждой новой точкой обращаться к функции для пересчета. Ваш e-mail не будет опубликован. Меню Главная Скачать Об авторе Контакты Карта сайта. Аппроксимация линейной функцией Любая линейная функция может быть записана уравнением Аппроксимация заключается в отыскании коэффициентов a и b уравнения таких, чтобы все экспериментальные точки лежали наиболее близко к аппроксимирующей прямой. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш e-mail не будет опубликован. Видеокурс "Пользовательский сигнал" от Новое на сайте Защищено: Прямой доступ к памяти Социальные сети Группа Вконтакте.
Линейная аппроксимация
Как понять что у парня маленький
Схема фото выключателя
Метод наименьших квадратов
Балашиха индекс по адресу
Как провести вечер после работы