extrapolation

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    私はID &を持つデータセットグッド/バッドインジケータ変数があります。:私はすべて0のために私はこのような12 1Sを持っているように、0と1の12倍を推定したい ID Good_Bad 734374 0 4834110 1 を ID Good_Bad 734374 0 4834110 1 4834110 1 4834110 1 4834110 1 4834110 1 48

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    csv-fileから与えられるデータがあります。これは、ある時間における冷却金属片の抵抗を含む。測定はt = 7.8秒で開始した。このタスクは、グラフを7.8秒から0秒に外挿して、最大抵抗と最大温度を決定することです。どのように私はこれを達成することができますmatlabを使用して?満足のいく結果が得られなかった次のことを試しました。 data = csvread('05A_edit.csv');

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    私はKNIMEが新しく、時系列データの外挿にARIMAを使用しようとしています。しかし、私はARIMA Predictorにその作業をさせませんでした。 入力データは、次のフォーマット year,cv_diff 2011,-4799.099999999977 2012,60653.5 2013,64547.5 2014,60420.79999999993 のものであり、私は2015年と

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    : Year<- c(1900, 1920,1940,1960,1980,2000, 2016) Percent<-(0, 2, 4, 8, 10, 15, 18) df<-cbind (Year, Percent) df<-as.data.frame (df) どのようにこれを推定することが可能であろうが年2040、2060、2080、2100年に黄土の関係をプロットしました。斜面の異

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    R文書linkの次のコードから、データの元々の点ごとに単一の値(「密度」)を抽出する方法を理解したいと思いますフレーム これは、3D空間の「ポイント」密度を念頭に置いている新しいアプリケーションに新しい列を使用できるようにするためです。 私はこのSOの問題:linkを見ましたが、そのコードは51のレイヤの行列を与えます。そして、代わりに150ポイントの値を取得する方法が固まっています。私の場合は

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    numpyで外挿する関数はありますか? 私はinterpを使用しようとしましたが、私の値の範囲と値の範囲外ではありません。 たとえば、私は1から8までの範囲のx値を持ち、各x値については対応するy値があり、x値が0のときにy値を探したい import numpy as np x = np.arange(1,8,1) y = np.array((10,20,30,40,50,60,70))

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    worldUpdateごとにワールドオブジェクトをシリアライズするためのデータ転送サイズと計算時間を短縮するために、クライアントサイドのgameEngineで完全に忠実にシミュレートできるオブジェクトの同期を省略できるかどうかを考えていましたplayerInputはplayerInputではないので、playerInputは直接影響を与えません。その物理は完全に確定的です。これらのGameObje

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    グリッド値を超えるバイキュービック補間は可能ですか?たとえば : L = [5,10,20,25,40]; W= 1:3; S= [50 99 787 779 795 850 803 779 388 886 753 486 849 780 598]; size1 = griddata(W,L,S,2,40,'cubic') sizeBeyond =

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    私はnumpyのGriddataを使って等高線プロットを作成して、かなり離れた測定データを持っています。 Griddataは実際に測定された部品とかなりよく相関しています。私は、測定点を少し超えてグリッドデータを外挿することを検討しています。私はRBFとinterp2Dを使ってみましたが、これらの2つの方法は輪郭プロファイルを根本的に変更します。 グリッドデータ(x、y、z)座標を抽出し、それらを

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    私は動いている物体の推定位置を弾丸で打ち明けることができるC#(ユニティ)でAIを作ろうとします 動く物体の移動速度は5fですそして弾丸が7F の速さを持っている私の問題は、私の「敵」はすでに、さらに移動し、弾丸が をヒットしない、私の推定位置に私の弾丸旅行時間は、あなたが式を知っていますかということです私の目標AIを改善するために適応できるコードですか?ここで 感謝