AY
не совсем понятно что из этого массив, который вызывается как функция
Size: a a a
2020 May 14
OF
Там вроде только один массив видно - data, нет?
OF
Что делает функция error?
AY
Olga Fedotova
Что делает функция error?
считает среднеквадратичное по аргументам w0,w1 от пришедшей даты
def error(data, w0, w1):
error = (data.Height-(w0 + w1 * data.Weight))**2
return(np.sum(error))
def error(data, w0, w1):
error = (data.Height-(w0 + w1 * data.Weight))**2
return(np.sum(error))
AY
это я пытался это реализовать
OF
А то, что внутри функции переменная называется также, как сама функция, не может давать такой эффект?
A
Не знаю, может ли это давать такой эффекр, но делать так точно не стоит.
AY
кек
точняк
точняк
AY
хотя для всего предыдущего ноутбука отработало без нареканий
AY
Olga Fedotova
А то, что внутри функции переменная называется также, как сама функция, не может давать такой эффект?
спасибо)
Б
Господа, в C2W2 можно же юзать бета распределение?
y
Можно.
y
Почему нет.
Б
Комментарий челика на мою работу заставил задуматься, спасибо
PZ
Подскажите, прогнозирование временных рядов совмещается с обучением с учителем? А то рассказывают как прогнозировать продажи на основе прошлых продаж, но хотелось бы заложить допустим что у нас поставка товара в два раза выросла и затраты на рекламу в два раза выросли- эти показатели хочешь не хочешь исказят результаты продаж в большую сторону...
SD
Подскажите, прогнозирование временных рядов совмещается с обучением с учителем? А то рассказывают как прогнозировать продажи на основе прошлых продаж, но хотелось бы заложить допустим что у нас поставка товара в два раза выросла и затраты на рекламу в два раза выросли- эти показатели хочешь не хочешь исказят результаты продаж в большую сторону...
там же в конце лекций про временные ряды говорится что линейные модели могут быть не хуже arima например
PZ
там же в конце лекций про временные ряды говорится что линейные модели могут быть не хуже arima например
Я для себя увидел что временные ряды это те же обучения с учителем, только в качестве параметров добавляют предыдущие значения, сезонность, тренд, в виде переменных p,q,P,Q, нельзя к этим переменным одним из слагаемых прибавить например ожидаемые поставки, или курс доллара к примеру, а в коэффициент к этому параметру рассчитать через те же самые деревья например?
Вы говорите что линейные модели могут быть не хуже других, а я спрашиваю- не делают ли симбиоз этих моделей, только не в виде ансамбля, а в виде чего то другого, подобного...?
Я понятно пишу?)))
Вы говорите что линейные модели могут быть не хуже других, а я спрашиваю- не делают ли симбиоз этих моделей, только не в виде ансамбля, а в виде чего то другого, подобного...?
Я понятно пишу?)))
SD
да вполне, просто как сделать симбиоз без ансамбля мне не совсем понятно) можно рассчитывать все параметры и передавать с доп на вход лин регу например, можно построить рекурентную нейросеть которая будет учитывать и то что вы по времени предсказываете и доп параметры