8 (905) 200-03-37 Владивосток
с 09:00 до 19:00
CHN - 1.14 руб. Сайт - 21.13 руб.

Подлинные 90 % новые книги |

Цена: 4 324руб.    (¥204.6)
Артикул: 804197730747

Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.

Этот товар на Таобао Описание товара
Продавец:tb709630239
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥27571руб.
¥29.31620руб.
¥2284 818руб.
¥601 268руб.
  • Информация о товаре
  • Фотографии

Установка данных и неопределенность

 автор : [De] Тило, Струтц, Ван Дин, Тан Тао, Инь Цзесин, Ян Бин, Ву Чжидонг перевод

 Измененная цена : 119 Юань

 ISBNЧисло : 9787118118346

 вне  Версия  Общество : Пресса национальной обороны

 Дата публикации : Июль 2019

 Рамка : Платформный порядок

 Начинать : 16

Содержание этой книги имеет свою собственную систему, новые идеи, отличительные характеристики, тщательно комбинированную теорию и реальность, и обеспечивает богатые случаи и программный код.Следовательно, это отличная работа в области подгонки данных и оценки небольшого второго умножения.В 2016 году команда переводчиков завершила переводную работу «Комбинация данных и неопределенность: взвешенное первичное микро объединение и ее продвижение (2 -е издание)» (1 -е издание).

К счастью, профессор Тило Струц был дополнительно улучшен в 2015 году Springer Press опубликовал второе издание «Комбинация данных и неопределенность: взвешенная первичная трехсторонняя комбинация и ее продвижение (2 -е издание)».Учитывая, что профессор Тило Стратц добавил много важных знаний во втором издании и некоторых содержимого первого издания, команда переводчиков решила продолжить перевод второго издания, чтобы было доступно больше китайских ученых и научных исследований Для большего количества китайских ученых и научных исследований.

  • Структура минимального метода части I
  • Глава 1 Введение в проблему подгонки данных
  • 1.1 Что такое подгонка данных
  • 1.2 Описание символа
  • 1.3 линейные и нелинейные проблемы
  • 1.4 Пример приложения линейной подгонки данных
  • 1.4.1 Оценка постоянная
  • 1.4.2 Расчетные параметры в прямых линиях (линейная регрессия)
  • 1.4.3 Многолетняя функция
  • 1.4.4 Многолинейная регрессия
  • 1.4.5 Девственная фильтрация
  • 1.5 Несколько нелинейных проблем с подгонением данных
  • 1.5.1 Индексная функция
  • 1.5.2 Композитная функция Gauss Bell
  • 1.5.3 Циркулярная еженедельная функция
  • 1.5.4 Нейронная сеть
  • 1.6 Тестовые вопросы
  • Глава 2 Параметры модели оценки на основе минимум двух методов
  • 2.1 Значение «минимум двух умножений»
  • 2.2 Обычный алгоритм решения проблемы минимизации
  • 2.3 Вопросы, которые требуют внимания
  • 2.4 Упрощенная обработка в условиях линейной функции модели
  • 2.5 Неизвестные условия функции модели подходят
  • 2.6 Пример расчета
  • 2.6.1 Постоянная подгонка
  • 2.6.2 Прямая линейная подгонка
  • 2.6.3 Многолетняя подгонка функций
  • 2.6.4 Планетная фитинга
  • 2.6.5 Линейный прогноз
  • 2.6.6 Yu Xian Function Fitting
  • 2.6.7 Координируя вращение и сдвиг
  • 2.6.8 Индексная функция подгонка
  • 2.6.9 Композитная подгонка функции Gauss Bell Function
  • 2.6.10 Круглый еженедельный фитинг
  • 2.6.11 Нейронная сеть
  • 2.7 Тестовые вопросы
  • Глава 3 взвешенные и исключительные значения
  • Нимфо
  • Часть II, часть математики, методов оптимизации и вспомогательного контента