dmshar, ага, исправил. Но дело не в этом: я привел урезанный код для регрессии на основе гауссовского ядра. В основном коде можно было задать используемое ядро: гауссовское или одно из 3-х других.
Сам код в порядке, хромает матчасть. Я сглаживаю по формуле Надарая-Ватсона и прогнозирую по ней же, только при прогнозе задаётся порядок регрессионной зависимости, "p", а в остальном логика такая же. Очевидно, что для прогноза метод должен претерпеть изменения, но вот в чем заключаются эти изменения -- без понятия.
Я перебрал ряд источников, прочитал про нелинейную непараметрическую ядерную регрессию, и везде говорится только о "сглаживании" ряда, построении регрессионной зависимости в пределах выборки, но как только речь заходит о прогнозировании -- источники исчерпываются.
Т.е. Вы хотите узнать, нужна ли четкая последовательность, где вначале Вы постигаете C++ во всех тонкостях, а потом беретесь за OpenGL? Нет, не нужна. Насколько я помню, в OpenGL даже знания ООП не требуется.
stratosmi, а на счет "фактов" Вы, пожалуйста, поймите меня правильно: я же не знаю, кто отвечает по ту сторону провода. На любом форуме, в т.ч. на "Тостере", полно тех, кто по неясным причинам дает ответы ради рейтинга - и поди разберись, то ли это чей-то опыт, то ли я читаю чьи-то домыслы. В любом случае, спасибо Вам)
Сам код в порядке, хромает матчасть. Я сглаживаю по формуле Надарая-Ватсона и прогнозирую по ней же, только при прогнозе задаётся порядок регрессионной зависимости, "p", а в остальном логика такая же. Очевидно, что для прогноза метод должен претерпеть изменения, но вот в чем заключаются эти изменения -- без понятия.
Я перебрал ряд источников, прочитал про нелинейную непараметрическую ядерную регрессию, и везде говорится только о "сглаживании" ряда, построении регрессионной зависимости в пределах выборки, но как только речь заходит о прогнозировании -- источники исчерпываются.