Полная выборка

Cтраница 2

Пусть произошло разделение множества векторов полной выборки на элементы, принадлежащие обучающей и рабочей выборкам. [16]

Способы закрепления концов спиральных пружин. Применять способы, указанные на 7 - 25, г и д, не рекомендуется. [17]

Недостатком данной конструкции является невозможность полной выборки бокового зазора во избежание заклинивания зубчатой передачи из-за наличия погрешностей окружного шага зубчатых венцов составного и цельного зубчатых колес. [18]

При нахождении таксонной структуры также используется полная выборка, причем сразу фиксируется принадлежность каждого элемента рабочей выборки тому или иному таксону. [19]

В схеме минимизации суммарного риска селекция полной выборки может привести к еще большему эффекту. [20]

II ри этом для каждой точки полной выборки ищется оптимальный размер окрестности. Программа учитывает, что, с одной стороны, с ростом окрестности увеличиваются отклонения от линейного приближения п, соответственно, растет остаточная невязка, с другой стороны, увеличивается и число точек обучающей выборки, попадающих в окрестность. В окрестности оптимального размера строится линейное приближение искомой зависимости. Наконец, для определения значения функции в заданной точке определяется, в какие окрестности попала эта точка, и вычисляются соответствующие значения линейных приближении в этой точке. Каждая точка рабочей выборки попадает по крайней мере в одну окрестность - свою собственную. Среднее арифметическое найденных значений принимается за значение функции в заданной точке. [21]

Последовательность технологических операций по ремонту поверхностных дефектов лопаток ГТД. [22]

Таким образом, экспериментально показана необходимость полной выборки дефектов перед их ремонтом. [23]

Например, множество характеристических функций на полной выборке (10.10) распадается на конечное число классов эквивалентности. В этом случае имеет смысл задавать структуру не на исходном множестве функции, а на конечном числе классов эквивалентности. [24]

Разница заключается в том, что для полной выборки (10.10) множество функций F ( к, а) распадается на множество классов эквивалентности. Это множество может быть изучено, и структура на F ( х, а) может быть задана на классах эквивалентности, образуя более содержательный принцип упорядочения, чем при восстановлении функции. [25]

Таким образом, для каждого вектора xt полной выборки (11.40) может быть указана классификация некоторых ( попавших в окрестность) векторов рабочей выборки и получена оценка mi - R ki числа ошибок классификации. [26]

Разница заключается а том, что для полной выборки (5.7) множество функций Fix, а) распадается на множество классов эквивалентности. [27]

Строится таксониая структура на векторах обучающей или полной выборки. [28]

Как видно из табл. 5.2, для полной выборки среднее х отличается от всех остальных оценок, которые совпадают, а для сокращенной выборки все оценки совпадают. Поскольку проверка наличия промаха довольно трудоемка и зависит от предположения о виде распределения и выбора уровня значимости, то предпочтительно использование одной из устойчивых оценок. Для определенности далее примем результат Q 1 1264 В, соответствующий медиане. [29]

Гайка, состоящая из двух v, v. [30]

Страницы: 1 2 3 4