을 얻는 방법을 과학적 결과에서 실험적인 데이터(datamining?)

Question

• 내가 원하는 최고 성능의 프로세스는 많은 변수가 많을 제어할 수 없습니다.
• 나는 실행할 수 없는 수천의 실험,그래서요 나는 수백의와 실험
  • 달라질 제어할 수 있는 많은 매개변수
  • 수집하는 데이터에서는 많은 매개 변수를 나타내는 성능
  • '올바른'가능한 한 많은 사람들을 위해,매개 변수를 제어할 수 없
  • 애타게'최적의'값이는 것들을 위해 내가 할 수 있습 제어,그리고 모든 것을 다시 시작

그것은 같은 느낌이 될 것이라고 데이터 마이닝,어디로 가는 톤을 통해 데이터의 없이 즉시 나타나 관련,하지만 보이지 않는 상관 관계 어떤 노력 후.

그래서...나는 어디로 시작에서 찾는 알고리즘 개념,이론의 이런 종류의 것은?도 관련된 용어 검색을 위한 것이 유용합니다.

배경:내가 좋아하는 울트라 마라톤과 사이클링,계속 로그는 각각의 타고 있습니다.고 싶은 더 유지하기 위해 데이터 수백 후 놀이기구의 수를 당겨하에 대한 정보를 어떻게 수행할 수 있습니다.

그러나,모든 것이 다릅니다-경로,환경(온도,한 서비스를 제공합니다., hum., 태양 로드,바람,강수 확., 등),연료,태도,중량,물 load,etc.,etc.,etc.내가 통제할 수 있는 몇 가지 있지만,실행하는 동일한 경로 20 시간을 테스트하는 새로운 연료가 정권을 것을 우울하고 년 동안 수행하는 모든 실험하고 싶다.내가 할 수 있습니다,그러나,기록 모든 것들고 더 많은(원격 분석에서 자전거들이 푸른 하늘).

Answer 1

그것은 당신 같은 소리 하고 싶은 일부 회귀 분석.당신은 확실히 많은 양의 데이터!

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회귀 분석은 매우 일반적인 모델링 기법을 통계에 있는 과학이 있습니다.(그것을 주장 할 수있는 통계입니다 예술과 과학의 회귀 분석한다.) 거기에 많은 통계 패키지 할 수 있는 계산이 편리할 겁니다.(나는 권하고 싶습니다,하지만 나가야 합니다.)

데이터 마이닝 나쁜 이름 때문에 너무 자주 사람들을 가정의 상관 관계 같 원인입니다.내가 찾는 좋은 기술이 시작하는 변수는 당신이 알고있는 영향을 구축하고 통계적인 모델이 주위에 그들이 처음이다.그래서 당신이 알고있는 바람에,무게 및 상승에 영향을 미치는 당신이 얼마나 빨리 여행을 할 수있는 통계 소프트웨어를 취할 수 있습니다 데이터 집합 계산 사이의 상관 관계 이러한 요소이다.을 줄 것이다 통계적 모델이나선형 방정식:

speed = x*weight + y*wind + z*climb + constant

을 탐색할 때 새로운 변수,당신이 볼 수있을 것이면 모델을 개선 또는지를 비교하여 적합와 같은 지표 R-제곱.그래서 확인할 수 있습니다면 온도 또는 시간의 하루가 아무것도 모델입니다.

을 적용할 수도 있습니 변환하신 데이터입니다.예를 들어,당신은 당신을 찾을 수 있습니 수행하는 더 나은 추운 일입니다.하지만 정말 추운 날 정말 뜨거운 일도 성능이 저하될 수 있습니다.는 경우에 할당할 수 있습니다 온도가 쓰레기통이나 세그먼트:< 0°C0°C~40°C>40°C,니다.키 데이터를 변환하는 방법과 일치하는 합리적인 모델에 현실 세계에서만이 아닌 데이터 자체.

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는 경우에는 사람이라고 생각하지 않 프로그래밍과 관련된 항목의 예를 사용할 수 있는 이러한 동일한 기술을 분석하는 시스템 성능을 제공합니다.

Answer 2

와 함께 하는 많은 변수가 너무 많은 차원 및 수 있습을 보고 싶 주요 구성 요소 분석.그것의 일부""예술의 회귀 분석할 수 있는 데이터 자체에 대한 이야기.일부 소프트웨어는 종류의 분석은 다음과 같의 아래쪽에 링크가 있습니다.

Answer 3

내가 사용되는 펄 모듈 통::회귀분석 주 비슷한 문제이다.경고,그러나,회귀 분석을은 확실히 예술이다.으로 경고에서 펄 모듈을 말한다,그것은 의미가 없을 경우에 당신을 배웠다하지 않은 적절한 수학이다.