NIST非线性拟合-----接力赛

wayne

10# forcal Mathematica的解决方法也不变，我就不贴了。 ========================= forcal的确很不错。 只可惜现在 编程语言泛滥，很少有人愿意静下心来学习新秀了。

forcal

10# forcal Mathematica的解决方法也不变，我就不贴了。 ========================= forcal的确很不错。 只可惜现在 编程语言泛滥，很少有人愿意静下心来学习新秀了。 wayne 发表于 2011-2-23 10:11

恩，一般都是用得着的就学，用不着的就不学。 ========================= 后面的题难度开始增加了，但我感觉到的难易与NIST给出的并不一样，不知大家有这个感觉吗？

forcal

国内最强，也是国际最强的非线性拟合算法，一个是1stOpt，再一个是顾世梁教授的缩张算法，二者谁更优还不好判别。

G-Spider

给你一批数据，最难分析的是哪个因哪个果。

wayne

14# G-Spider 嗯，正是数据挖掘的纠结之处~~，

forcal

给你一批数据，最难分析的是哪个因哪个果。 G-Spider 发表于 2011-2-23 12:46

有大师在研究，参考：http://www.matlabsky.com/thread-11597-1-2.html

G-Spider

16# forcal 记得有个 Granger因果检验，不知还有没有好的办法。 http://www.pinggu.org/bbs/b5i332234.html 见到有人用这种因果关系推测网络拓扑结构，不知有几分靠谱。

wayne

17# G-Spider 鸡蛋里挑骨头，何必呢？ 本质就是一种信息的缺失问题。 这是我对数据挖掘的很原始的看法

forcal

16# forcal 记得有个 Granger因果检验，不知还有没有好的办法。 http://www.pinggu.org/bbs/b5i332234.html 见到有人用这种因果关系推测网络拓扑结构，不知有几分靠谱。 G-Spider 发表于 2011-2-23 21:14

看来我们谈的似乎是两个问题，不过有一定关联吧？

forcal

费了半天劲，把NIST都做了一遍。不过有两个题是用NIST给的初值求解的，使用随机初值难度较大。27道题中，只有23道题能用随机初值轻松求解。 参考：http://www.forcal.net/yyhz/optnist.htm