Ellipsoid Method for Linear Regression Parameters Determination

نویسندگان

چکیده

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Ellipsoid Method for Linear Programming made simple

In this paper, ellipsoid method for linear programming is derived using only minimal knowledge of algebra and matrices. Unfortunately, most authors first describe the algorithm, then later prove its correctness, which requires a good knowledge of linear algebra.

متن کامل

technical and legal parameters for determination of river boundary,( case study haraz river)

چکیده با توسعه شهر نشینی و دخل و تصرف غیر مجاز در حریم رودخانه ها خسارات زیادی به رودخانه و محیط زیست اطراف آن وارده می شود. در حال حاضر بر اساس آئین نامه اصلاح شده بستر و حریم رودخانه ها، حریم کمی رودخانه که بلافاصله پس از بستر قرار می گیرد از 1 تا20 متر از منتهی الیه طرفین بستر رودخانه تعیین، که مقدار دقیق آن در هر بازه از رودخانه مشخص نیست. در کشورهای دیگر روشهای متفاوتی من جمله: درصد ریسک...

15 صفحه اول

Ellipsoid Method

In this article we give an overview of the Ellipsoid Method. We start with a historic introduction and provide a basic algorithm in Section 2. Techniques to avoid two important assumptions required by this algorithm are considered in Section 2.2. After the discussion of some implementation aspects, we are able to show the polynomial running time of the Ellipsoid Method. The second section is cl...

متن کامل

ESTIMATING THE PARAMETERS OF A FUZZY LINEAR REGRESSION MODEL

Fuzzy linear regression models are used to obtain an appropriate linear relation between a dependent variable and several independent variables in a fuzzy environment. Several methods for evaluating fuzzy coefficients in linear regression models have been proposed. The first attempts at estimating the parameters of a fuzzy regression model used mathematical programming methods. In this the...

متن کامل

Determination of Hyper-parameters for Kernel Based Classification and Regression

The optimization of the hyper-parameters of a statistical procedure or machine learning task is a crucial step for obtaining a minimal error. Unfortunately, the optimization of hyper-parameters usually requires many runs of the procedure and hence is very costly. A more detailed knowledge of the dependency of the performance of a procedure on its hyper-parameters can help to speed up this proce...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Cybernetics and Computer Technologies

سال: 2020

ISSN: 2707-451X,2707-4501

DOI: 10.34229/2707-451x.20.3.2