Непараметрическая аппроксимация данных в MATLAB

В этом вебинаре будет показано, как можно проводить непараметрическую (управляемую данными) аппроксимацию данных с помощью продуктов Mathworks.

В ходе такой аппроксимации вся необходимая информация для построения модели, извлекается непосредственно из данных. Иными словами, мы работаем с ними как с «черным ящиком». 

На примерах мы рассмотрим, как: 

• Сравнивать точность различных техник аппроксимации; 
• Использовать бэк-тэстирование (на основе исторических данных) для определения точности модели;
• Находить доверительные интервалы с помощью бутстрэппинга (генерации выборок);
• Использовать перекрестную проверку для устранения эффекта переобучения. 

Основные техники основываются на использовании: 

• Нейронных сетей; 
• Деревьев принятия решений; 
• Локальной регрессии;
• Сглаживающих сплайнов.

Вебинар будет интересен инженерам, научным сотрудникам и другим специалистам, имеющим дело с обработкой и анализом данных, прогнозированием.