...所有大于该置信度的分类作为 预测结果,实现域预测(region prediction),而不是传 统机器学习算法输出的点预测(point prediction).CP 算法的一个核心问题是样本奇异值度量(noncom- formity measure),即每一个样本对于每一类数据总体 分布的一致或不一致程度,...
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任何经济模型 都不能囊括经济中各种各样的随机因素,任何点预测(point forecast) 都不可能完全精确。因此,我们 只能用观测到的数据推断经济系统中的概率规律,而不是去确定经济变量之间精确的函数关系。
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So how to quantify these uncertainties and change the“point forecast”into the“range forecast”is the key effort of this research.
如何将“点预测”改进为“区间预测”,引入不确定性的概念正是本研究项目的关键。
参考来源 - 半导体企业产能规划过程的不确定度、灵敏度分析·2,447,543篇论文数据,部分数据来源于NoteExpress
因此可由变频器的频率对其效率进行点预测或区间预测。
Therefore, point and interval prediction for system efficiency can be realized through frequency of frequency converter.
第二个问题是论文的核心内容,论文研究的是亚细胞定位点预测。
The second problem, prediction of subcellular location, is the core content of this thesis.
利用卡尔曼滤波算法进行标记点预测和跟踪,提高了跟踪的准确性。
Kalman filter is used to predict and track markers, making the tracking of markers more veracious.
And we can just extrapolate in a straight line We before saw some examples where I had an algorithm to generate points, and we fit a curve to it, used the curve to predict future points and discovered it was nowhere close.
我们可以干脆用一条直线来描述它,我们之前看到在一些例子中,我用一个算法去生成一些点,然后用一条曲线对它进行拟合,然后用这条曲线来预测未来的点,最后却发现结果完全不对。
And then we predict which target he wants to go to.
然后我们预测他想到达哪个目标点。
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