問題タブ [prediction]

このコードを機能させようとしています：
http ：//scanplaygames.com/？p = 168 （ここでもstackoverflowにあります）： GestureOverlayViewをSurfaceViewクラスに追加します。ビュー階層に追加するにはどうすればよいですか？

コードを実行し、予測を出力するタグを追加しました。

...その後、ジェスチャを描画すると、空の配列が出力されます。

私は何が間違っているのですか？どのジェスチャが描画されているかを知るにはどうすればよいですか？この方法はどのように機能しますか？

また、ジェスチャーファイルに問題がある可能性がありますか？よくわかりません。

本当にありがとう。

2つの円が互いに交差しているかどうかを確認する方法を知っています。ただし、円の動きが速すぎて、次のフレームでの衝突を回避してしまうことがあります。

この問題に対する私の現在の解決策は、前の位置と現在の位置の間の円と円の衝突を任意の回数チェックすることです。

2つの円が衝突するのにかかる時間を数学的に見つける方法はありますか？その時間の値を取得できれば、その時点の位置に円を移動し、その時点でそれらを衝突させることができます。

編集：一定速度

次のような672の測定値を持つ「週」の季節期間でARIMAを使用しています。

この 2 つの季節性を組み合わせて、1 週間の季節性と同時に 1 日の季節性「96」を一緒に使用するにはどうすればよいですか?

車両の過去の到着時刻を入力し、次の車両の到着時刻を推定する多層ニューラルネットワークベースの推定器があります（バックプロパゲーションアルゴリズムを使用）。特定のしきい値（たとえば、10秒）に基づいて、推定器は予測時間を高または低（1または0）に分類します。私の問題は、観測および予測/推定された到着時間（1と0）に基づいて、全体的な予測の精度（または正しい予測率）をどのように計算するかということです。

学校の Java の課題で困っています。特定の携帯電話で使用される T9 Word テキスト予測を行うプログラムを作成する必要があります。ユーザーの数字の入力を受け取り、それらの数字に対応する文字のすべての可能な組み合わせを見つけ、それらの可能な組み合わせのそれぞれについて辞書を検索し、辞書で見つかったものを表示する必要があります。このプログラムのほとんどは、教授によって既に作成されています。可能性の組み合わせを行う predictText メソッドを入力する必要があるだけです。再帰的バイナリ検索を使用する別のメソッドを呼び出して検索を行いますが、これも自分で入力する必要がありましたが、私の検索メソッドがうまく機能していることは確かです。これが私の predictText メソッドです。パラメータ「文字」は現在処理中の文字です。

私が得ている結果は、単一の文字のみを表示していることです。文字を単語に組み合わせて、それらの完全な単語を辞書で検索しているようには見えません。さらに説明が必要な場合に備えて、割り当ての手順を次に示します。

「入力文字列から最初の数字を取得し、変数 word に文字を追加し、最初の数字を入力から削除して、最初の数字が表す可能性のある文字ごとに 1 回、predictText を再度呼び出します。たとえば、 、predictText への最初の単語が空で入力が「4663」の場合、predictText を次のように 3 回再帰的に呼び出します。 」, • 単語を「i」、入力を「663」 このプロセスが繰り返され、単語を作成し続けます (つまり、単語が「g」で次の桁が 6 の場合、「gm」で再帰的に呼び出すことになります) 」、「gn」、および「go」と入力「63」を使用する) 再帰的に処理する入力がなくなると、基本ケースに到達したので、検索メソッドを呼び出して、生成した単語が中に存在するかどうかを確認します。もしそうなら、wordMatches リストに追加してください。」

編集:実際に問題が発生している場合に備えて、検索方法のコードを含める必要があるとも考えました。

ある場所の交通量が多いか少ないかを予測できる交通量予測に取り組んでいます。各交通量を 1 ～ 5 に分類しました。1 が最も交通量が少なく、5 が最も多い交通量です。

この Web サイトhttp://www.waset.org/journals/waset/v25/v25-36.pdf 、AdaBoost アルゴリズムに出くわしましたが、このアルゴリズムを学ぶのに本当に苦労しています。特にS集合 (( xi, yi), i=(1,2,…,m)) の部分。どこでY={-1,+1}。xとy定数は何Lですか？の値はL何ですか?

誰かがこのアルゴリズムを説明できますか? :)

同様の期間のデータセットがいくつかあります。その日の人物紹介で、期間は約1年。データは定期的に収集されたものではなく、かなりランダムです。5 つの異なる年から、毎年 15 ～ 30 のエントリがあります。

各年のデータから描いたグラフは、おおむね次のように なります。 matplotlib で作成したグラフ。形式のデータがありdatetime.datetime, intます。

理にかなった方法で、物事が将来どうなるかを予測することは可能ですか? 私の最初の考えは、以前のすべての発生から平均を数え、それがこれになると予測することでした. ただし、これは今年のデータを考慮していません (常に平均よりも高かった場合、推定値はおそらくわずかに高くなるはずです)。

データセットと統計に関する私の知識は限られているため、すべての洞察が役に立ちます。

私の目標は、最初にプロトタイプ ソリューションを作成し、自分のデータが私がやろうとしていることに十分かどうかを試し、(潜在的な) 検証の後、より洗練されたアプローチを試すことです。

編集: 残念ながら、受け取った回答を試す機会がありませんでした! その種のデータで十分かどうかはまだ興味がありますが、機会があれば覚えておきます. すべての回答に感謝します。

コンピュータアーキテクチャでは、

（分岐）予測と推測の違いは何ですか？

これらは非常に似ているように見えますが、微妙な違いがあると思います。

予測に非負の行列因数分解と非負の最小二乗法を使用しています。与えられたデータの量に応じて、予測がどれほど優れているかを評価したいと考えています。たとえば、元のデータは

そして今、与えられたデータが不完全な場合に元のデータをどれだけうまく再構築できるかを確認したいと思います:

そして、大きなデータセットのすべての例でこれを実行したいと考えています。ここでの問題は、元のデータが正のデータの量で変化することです。上の元のデータでは 4 ですが、データセット内の他の例では多かれ少なかれ可能性があります。4 つのポジティブが与えられた評価ラウンドを作成するとしますが、データセットの半分には 4 つのポジティブしかなく、残りの半分には 5、6、または 7 があります。4 つのポジティブがある半分を除外する必要があります。 「予測」をより良くしますか？反対に、データを除外した場合はトレーニングセットを変更します。私に何ができる？それとも、この場合はまったく 4 と評価すべきではないでしょうか?

編集：

基本的に、入力行列をどれだけうまく再構築できるかを見たいと思っています。簡単にするために、「オリジナル」は 4 本の映画を見たユーザーを表すとします。そして、ユーザーが実際に視聴したたった 1 つの映画に基づいて、各ユーザーをどれだけ正確に予測できるかを知りたいのです。たくさんの映画の予測を取得します。次に、ROC と Precision-Recall 曲線をプロットします (予測の上位 k を使用)。このすべてを、ユーザーが実際に見た n 個の映画で繰り返します。n ごとにプロットで ROC 曲線を取得します。たとえば、ユーザーが実際に見た 4 つの映画を使用して、ユーザーが見たすべての映画を予測するところまで来ましたが、その 4 つだけを見た場合、結果が良くなりすぎます。

私がこれを行っている理由は、システムが合理的な予測を行うために必要な「視聴した映画」の数を確認するためです。すでに 3 本の映画を視聴しているときに良い結果しか返されない場合、私のアプリケーションではあまり良くありません。