• úvod
  • témata
  • události
  • tržiště
  • diskuze
  • nástěnka
    • přihlásit
    registrace
    ztracené heslo?
    FALUCIUSVědecké vtipy
    HOWKING
    HOWKING --- ---
    MHO
    MHO --- ---
    JIMIQ: no nikdo to pokud vim nedokazal Je to promazame az do nejalych silene velkych cisel, ale dulaz pro vsechna prirozena cisla neni.

    Ale.ze.by to vypadalp jednoduse?
    MHO
    MHO --- ---
    +2
    MINERWA: navic tam chybi kocour.
    AXTHEB
    AXTHEB --- ---
    MINERWA: Přesně tak.
    QWWERTY
    QWWERTY --- ---
    +21
    QWWERTY
    QWWERTY --- ---
    +7
    MINERWA: prenost odpovida ostatnim LLM vysledkum?
    MINERWA
    MINERWA --- ---
    4 odpovědi±0
    ahoj, nechci otravovat, ale mohl byste mi to někdo vysvětlit? pravdu nemá ani jeden, nebo se mýlím?

    JIMIQ
    JIMIQ --- ---
    1 odpověď+2
    MHO: ja jsem to pochopil tak ze to zni jednoduse ale ve skutecnosti tohle nikdo zatim neprokazal, ne?
    MHO
    MHO --- ---
    1 odpověď+2
    FIONOR: budu za debila, ale já to nechápu. Jako pochopil jsem, že se jedná o Collatzův problém, byť divně typograficky zapsaný. Ale proč je to vtipné s těmi páťáky?
    QWWERTY
    QWWERTY --- ---
    +18
    FIONOR
    FIONOR --- ---
    1 odpověď+7
    SALVATOR
    SALVATOR --- ---
    +8
    DRAGON
    DRAGON --- ---
    +5
    odvedle :)

    SALVATOR
    SALVATOR --- ---
    +22
    KAERO
    KAERO --- ---
    KAMAHL: jj, na spoustu veci to je uplne naprosto dostatecne. Jen je potreba si uvedomovat, ze to nekdy muze udelat bordel. No ale to je teprve zacatek, muzeme to rozvinout treba debatou o nejistotach jednotlivych bodu, vystupnovat to korelacemi mezi body, a kdyz se k tomu prida fitovani nelinearni funkci tak to teprve zacne byt to spravne maso :)
    KAMAHL
    KAMAHL --- ---
    1 odpověď
    KAERO: ta kolmá vzdálenost ti vypadne, když děláš SVD a to má to taky svoje využití třeba v recommender systémech :) Ale ano, statisticky je to bias a na věci jako časové řady a podobné typy závislostí to tudíž nedává smysl.
    KAMAHL
    KAMAHL --- ---
    +9
    KAMAHL
    KAMAHL --- ---
    +1
    SEJDA: Jsou dvě zdůvodnění.

    1) Gaussova–Markovova věta - metoda nejlepších čtverců je nepřesnější lineární estimátor mezi těmi, které jsou nevychýlené.

    2) Metoda nejmenších čtverců je maximálně věrohodný odhad, pokud pro lineární závislost předpokládáme normálně rozdělený šum.
    QWWERTY
    QWWERTY --- ---
    +28
    SH_PANDA
    SH_PANDA --- ---
    KAERO: LOOL
    Kliknutím sem můžete změnit nastavení reklam