c*u
发帖数: 916 | 1 我有一组实验数据，理论上应当符合以下规律：
y = y_high, if x > thr
y = y_low, if x < thr
y_high, y_low, thr 是未知的常数，thr是所需要得到的东西．好像3D bruteforce
search 寻找最低点不是很有效率．
举个通俗的例子，假设x是温度，y是水的体积，那么Thr是熔点．但是实验数据中
y的测量有很大noise, 所以必须拟合．
谢谢， | A*******r
发帖数: 768 | 2 神经网络
【在 c*u 的大作中提到】
: 我有一组实验数据，理论上应当符合以下规律：
: y = y_high, if x > thr
: y = y_low, if x < thr
: y_high, y_low, thr 是未知的常数，thr是所需要得到的东西．好像3D bruteforce
: search 寻找最低点不是很有效率．
: 举个通俗的例子，假设x是温度，y是水的体积，那么Thr是熔点．但是实验数据中
: y的测量有很大noise, 所以必须拟合．
: 谢谢，
| c*u
发帖数: 916 | 3 ai.. unfortunately i have no idea how to build neural network.
I just did a try. It looks like iteration works pretty well. Just need make
a guess of y_high and y_low, find the best thr. Then set y_high, y_low as
the mean values for xthr. Repeat the iterations until converge.
Only takes 2-5 iterations to converge. Calculation time is O(n) instead of
O(n^3). For the data, it seems the fitting rarely stuck in local maxima.
Sorry for the dumb question.
【在 A*******r 的大作中提到】
: 神经网络
|
|
